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公开(公告)号：CN112561288A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011438196.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种采用图像模型的风力发电机运行状态智能辩识方法，其中，风力发电机组运行状态识别方法，包括：S1、获取风力发电机组运行的图像模型；S2、采用深度卷积神经网络对所述图像模型进行辨识，确定风力发电机的运行状态；所述深度卷积神经网络预先经过预先设定的图像模型训练样本训练。其有益效果是，本发明中提出的风力发电机组运行状态识别方法基于采样点构成的点云的几何分布特征的观点实现的，而不是基于采样点数值特征进行分析，为风力发电机的运行状态辨识和故障预测提供了新的角度。
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公开(公告)号：CN112561288B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202011438196.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06V10/774 , G06V20/64 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T17/00 , F03D17/00
Abstract: 本发明涉及一种采用图像模型的风力发电机运行状态智能辩识方法，其中，风力发电机组运行状态识别方法，包括：S1、获取风力发电机组运行的图像模型；S2、采用深度卷积神经网络对所述图像模型进行辨识，确定风力发电机的运行状态；所述深度卷积神经网络预先经过预先设定的图像模型训练样本训练。其有益效果是，本发明中提出的风力发电机组运行状态识别方法基于采样点构成的点云的几何分布特征的观点实现的，而不是基于采样点数值特征进行分析，为风力发电机的运行状态辨识和故障预测提供了新的角度。
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公开(公告)号：CN113285609B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110579265.1
申请日：2021-05-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法属于电力电子技术领域，尤其涉及一种双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法。本发明提供一种双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法。本发明包括以下步骤：将全桥输出的高频方波进行电压基波等效后，将全桥输出的高频方波电压所在的整个空间划分为扇区I和扇区Ⅱ，扇区I为双向DC‑DC全桥电路工作在[0，π]时间段，扇区Ⅱ为双向DC‑DC全桥电路工作在[π，2π]时间段；对于给定的期望输出矢量电压根据“伏秒平衡”原理，得到扇区的调制时间Ta和Tb；输入三角载波与每个扇区的调制时间Ta、Tb，结合全桥电路输出的矢量电压分别为和时开关管的控制信号。
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公开(公告)号：CN113285609A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110579265.1
申请日：2021-05-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法属于电力电子技术领域，尤其涉及一种双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法。本发明提供一种双向DC‑DC全桥电路的双SVPWM功率控制方法。本发明包括以下步骤：将全桥输出的高频方波进行电压基波等效后，将全桥输出的高频方波电压所在的整个空间划分为扇区I和扇区Ⅱ，扇区I为双向DC‑DC全桥电路工作在[0，π]时间段，扇区Ⅱ为双向DC‑DC全桥电路工作在[π，2π]时间段；对于给定的期望输出矢量电压根据“伏秒平衡”原理，得到扇区的调制时间Ta和Tb；输入三角载波与每个扇区的调制时间Ta、Tb，结合全桥电路输出的矢量电压分别为和时开关管的控制信号。
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