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公开(公告)号：CN102980558A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210524077.X
申请日：2012-12-07
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明一种基于极坐标积分的矿用智能巷道断面测量装置及方法，属于矿井检测技术领域，该装置包括激光测距传感器单元和主处理器单元；其中，激光测距传感器单元包括激光测距传感器、步进电机和信号处理电路；主处理器单元包括电源模块和主处理器，本发明借助嵌入式技术、电子集成技术、激光检测技术等手段，突破了传统勘测设备巷道断面测量误差大、快速性不强等问题。
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公开(公告)号：CN102966377A
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201210487714.0
申请日：2012-11-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: E21F17/18
Abstract: 本发明一种矿用智能瓦斯辨识决策检测装置及方法，属于矿井监控技术领域；该装置包括瓦斯检测单元和手持式可移动矿用智能瓦斯辨识及决策单元；其中，瓦斯检测单元包括瓦斯检测模块；可移动矿用智能瓦斯辨识及决策单元包括电源模块和无线收发模块，还包括主核处理模块和辅核处理模块；本发明可实现对煤矿井下的瓦斯辨识决策，可快速实时地对瓦斯气体信息进行处理，将检测数据与经验库相结合得出最快、最准的决策结果，及时发出警报和预警信息，有效防止灾害的扩大。
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公开(公告)号：CN112766078B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011639813.7
申请日：2020-12-31
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了基于EMD‑SVR‑MLR与注意力机制的GRU‑NN的电力负荷层次预测方法，采用经验模态分解信号处理算法对用户负荷原始时间序列数据进行分解处理，并对模态函数进行重构。对重构分量建立支持向量机多元线性回归初级预测模型，从而获得预测值。将初级预测模型的预测值和原始的时间序列数据进行融合，形成新的时间序列，作为门控循环单元神经网络网络的输入，建模学习特征内部动态变化规律，并引入注意力机制赋予GRU隐含状态不同的权重，最后完成短期负荷预测；该方法提高了时间轴上对隐式时间序列的特征提取能力和计算能力，对于具有周期和长期依赖关系的电力系统的负荷预测具有较高的准确率和精确度，具有一定的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110490383B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910763512.6
申请日：2019-08-19
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明涉及钢铁热态生产优化技术领域，提供一种基于板坯聚类的一体化生产炉次计划优化方法，包括：步骤1：构建炉次计划优化模型；步骤2：对待计划板坯集合按钢级和厚度进行分类，得到多个初级类，每个初级类中板坯的钢级相同且厚度相同；步骤3：对每个初级类进行聚类，得到多个二级类；步骤4：给每个二级类中的板坯指派中间包，使中间包所浇铸的板坯重量最大化；步骤5：对每个中间包中的板坯，确定板坯宽度；步骤6：对每个中间包中的板坯，划分炉次。本发明能够在大规模组炉情况下快速获得稳定且更优的炉次计划，提高中间包利用率和生产效率，能够同时保证优化质量和优化效率。
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公开(公告)号：CN113030789A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110386461.7
申请日：2021-04-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明属于故障电弧诊断领域，尤其涉及基于卷积神经网络的串联型故障电弧诊断及选线方法，包括以下步骤：1）利用串联型故障电弧实验系统开展串联型故障电弧实验；2）获得不同支路、不同相发生电弧故障时的干路电流信号，将干路电流信号进行分类、分段、标准化处理后，直接将其作为诊断模型样本；3）对卷积神经网络模型进行架构，通过样本训练，建立基于卷积神经网络的串联型故障电弧诊断及选线模型；4）通过准确度和损失函数值、在线测试速度、优化后分类结果准确率对比，分析卷积神经网络模型的串联型电弧故障诊断及选线效果。与现有技术相比，在无需进行电弧故障特征分析的情况下，通过干路电流实现了对电弧故障的诊断及故障支路的选择。
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公开(公告)号：CN102109842B
公开(公告)日：2013-01-23
申请号：CN201010590297.3
申请日：2010-12-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种矿用智能瓦斯安全信息监控装置及方法，属于矿井监控技术领域。该装置包括井下瓦斯节点检测单元和手持式移动矿用智能瓦斯安全信息监控单元；采用该装置进行监控的方法，按如下步骤进行：1：初始化；2：启动Zigbee无线收发模块1和Zigbee无线收发模块2；3：对瓦斯数据的监测；4：对瓦斯数据进行分析，并判断是否超标；5：启动断电控制子模块；步骤6：启动情况查询子模块。本发明的优点：实现对煤矿井下的瓦斯监控，可突破时空限制，及时动态地掌握煤矿井下灾害异变及灾害涉及的范围，及时下达和执行井下的无线断电控制等相关指令措施，从而切断井下供电电源，有效防止井下事故发生和灾害的扩大。
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公开(公告)号：CN102109842A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201010590297.3
申请日：2010-12-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 一种矿用智能瓦斯安全信息监控装置及方法，属于矿井监控技术领域。该装置包括井下瓦斯节点检测单元和手持式移动矿用智能瓦斯安全信息监控单元；采用该装置进行监控的方法，按如下步骤进行：1.初始化；2.启动Zigbee无线收发模块1和Zigbee无线收发模块2；3.对瓦斯数据的监测；4.对瓦斯数据进行分析，并判断是否超标；5.启动断电控制子模块；步骤6.启动情况查询子模块。本发明的优点：实现对煤矿井下的瓦斯监控，可突破时空限制，及时动态地掌握煤矿井下灾害异变及灾害涉及的范围，及时下达和执行井下的无线断电控制等相关指令措施，从而切断井下供电电源，有效防止井下事故发生和灾害的扩大。
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