基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器

    公开(公告)号:CN111766781A

    公开(公告)日:2020-10-13

    申请号:CN202010373106.1

    申请日:2020-05-06

    Abstract: 本发明公开了基于复合学习和DOB的多机电力系统自适应动态面控制器,控制器是基于以下步骤实现的:1)构造具有SVC装置的大型电力系统的数学模型;2)设计多机电力系统模糊逻辑系统逼近器,使其逼近得出步骤1)中多机电力系统模型内的未知函数;3)设计状态预测器,在更新律设计中加入预测误差,并引入补偿信号,将干扰观测器和模糊逻辑系统相结合,设计出基于复合学习和干扰观测器的多机电力系统自适应模糊动态面控制器。本发明所述控制器在更新律设计中加入了预测误差,并结合干扰观测器和模糊逻辑系统,对系统的广义扰动进行了估计,从而提高了逼近精度,在控制律的设计中引入了补偿信号,从而消除了在动态面方法中由于使用滤波器而产生的滤波误差。

    压电精密位置平台自适应输出反馈逆控制方法

    公开(公告)号:CN106773694B

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201611215870.6

    申请日:2016-12-26

    Abstract: 本发明是一种压电精密位置平台自适应输出反馈逆控制方法,针对一类回滞非线性系统首次设计了一个可实现的基于神经网络的自适应输出反馈逆控制方案。其特点是设计的高增益状态观测器来估计系统的状态,并且处理系统和环境干扰中的不确定项;通过应用所提出的控制方案在压电精密位置平台上进行了试验,其中压电精密位置平台可认为是一个只有系统的输出是可以测量的三阶系统;通过调整状态观测器和未知参数的自适应律的初始条件,可以实现跟从误差的任意小的L∞范数。

    旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法

    公开(公告)号:CN103810394A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201410070196.1

    申请日:2014-02-28

    Abstract: 本发明是一种旋转设备故障信号奇异值分解降噪的设计方法,其特点是,它包括SVD降噪、重构矩阵的维数和有效秩阶数的确定等内容,通过选择第一个至少单边与其相邻峰值比较,差距绝对值最大的极大峰值的对应点位置,来确定重构信号的有效秩阶数,从而完成对有用信号的重构和对噪声的有效消除。具有既能够直观有效地确定奇异值有效秩降噪阶数,又能够降低算法的复杂程度,降噪效果好,信号的信噪比高等优点。

    一种全固态Pb离子选择电极及其制备方法

    公开(公告)号:CN1945301A

    公开(公告)日:2007-04-11

    申请号:CN200610017276.6

    申请日:2006-10-24

    Inventor: 门洪 王建国

    Abstract: 本发明涉及一种全固态Pb离子选择电极及制法,它是由树脂管、Pb离子小柱体敏感材料的树脂管底、铜导线和树脂顶盖构成;其制备方法是:用光谱纯化合物PbS、As2S3和AgI按一定摩尔比经充分混合研磨压成小长方体,放进石英瓶中,在干燥氮气下,加热到550℃并保持3个小时;自然退火后,再研磨碎制成小柱体,放进真空石英瓶中,加热至550℃并保持3个小时;自然退火后,取出抛光,制得全固态Pb离子敏感材料小柱体,备用;然后,用导电银浆在小柱体的一侧经焊接并引出一铜导线,将小柱体封装在树脂管底,管顶用树脂盖封死,制得全固态Pb离子选择电极。上述电极携带方便,用于检测水、血液、蔬菜和水果等中的Pb离子快速准确。

    一种风电机组故障识别预警方法及系统

    公开(公告)号:CN119982374A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510190123.4

    申请日:2025-02-20

    Abstract: 本发明属于故障识别预警技术领域,公开了一种风电机组故障识别预警方法及系统。所述的方法包括如下步骤:基于云数据中心,构建人工智能模型;基于云数据中心,将人工智能模型部署至所有风电机组监测装置;基于风电机组监测装置,采集风电机组的实时监测数据;基于风电机组监测装置,根据数据处理后实时监测数据,进行故障识别;基于风电机组监测装置,根据实时故障识别结果,进行故障预警;基于风电机组监测装置,将数据上传至云数据中心;基于云数据中心,根据数据处理后实时监测数据、实时故障识别结果以及实时故障预警策略,进行报告生成。本发明解决了现有技术存在的实时性不足、准确性不高以及智能化程度低的问题。

    一种风电机组故障诊断方法
    29.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116816618A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310816923.3

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种风电机组故障诊断方法,属于风电机组监测技术领域,该方法包括以下步骤:S1:对实时风电机组运行图像进行预处理,生成标准风电机组运行图像;S2:确定标准风电机组运行图像的桨叶区域,生成标准桨叶运行图像;S3:将标准桨叶运行图像输入至风电机组故障诊断模型中,确定风电机组的故障诊断结果。该风电机组故障诊断方法采集并预处理风电机组运行图像,保证图像的清晰度高且无噪声干扰;提取风电机组运行图像的桨叶区域,在后续步骤中只对桨叶区域进行处理,可大幅减少算法复杂度和算法流程。

    一种电力变压器运行状态声纹监测方法及系统

    公开(公告)号:CN116448234A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310573469.3

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种电力变压器运行状态声纹监测方法及系统,涉及电力设备监测技术领域。该方法包括:在电力变压器的四周分别设置对应的声音传感器,基于各个声音传感器实时采集电力变压器四个方位的声音信号;通过振动传感器实时采集电力变压器的振动信号;将电力变压器四个方位的声音信号和振动信号导入至预置的状态分析模型,生成电力变压器运行状态分析信息;基于预置的设备调控架构,根据电力变压器运行状态分析信息对异常状态的电力变压器进行调控。本发明可采集全面的电力变压器声音数据,并进行精准的数据分析,进而实现对电力变压器运行状态的精准监测和远程高效调控。

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