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公开(公告)号：CN113259284A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110520590.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统，该方法包括如下步骤，建立基于长短期记忆网络的信道盲均衡模型；采用Bagging算法对长短期记忆网络盲均衡模型进行优化；对得到的模型进行训练，得到最佳的参数设置；利用训练好的盲均衡模型对新数据进行均衡。在保证神经网络对非线性良好的拟合前提下，通过引入长短期记忆网络解决了神经网络盲均衡过程中参数寻优困难和易于陷入局部最优解的问题。此外，基于改进常模算法MCMA消除了信道对于传输信号在幅值和相位两个方面的影响，使得本发明技术方案更具适应性，适用的信道环境更广，能够提升神经网络类均衡器在时变信道的均衡性能。
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公开(公告)号：CN111308363B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010097628.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模型的锂电池荷电状态估计装置及方法，其中方法包括：建立锂电池老化状态映射模型；计算锂电池的端电压、荷电状态以及老化状态这三者间的第一函数关系式；根据第一函数关系式，对锂电池的等效电路进行参数辨识，并拟合计算锂电池的等效电路参数与荷电状态和老化状态这三者间的第二函数关系式；判断待测锂电池的老化状态，再使用第二函数关系式，根据待测锂电池的老化状态得到其等效电路参数与荷电状态间的关系，最终基于待测锂电池的电池荷电状态初值、以及等效电路参数与荷电状态的映射关系，对待测锂电池的荷电状态进行估计。本发明能在不同的电池的老化状态下自动地调节锂电池等效电路模型的参数，提高锂电池荷电状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN111323663A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010119757.8
申请日：2020-02-26
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/00 , G01M13/00 , G06F30/25 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供了一种基于电流特征提取的电磁阀寿命预测方法及装置，所述方法包括：步骤S1：获取电磁阀在开关过程中其线圈的电流数据；步骤S2：从步骤S1获取的电流数据中提取物理特征；步骤S3：基于提取的物理特征计算相应的电磁阀健康指标；步骤S4：构建电磁阀老化模型，基于电磁阀健康指标历史数据确定模型参数；步骤S5：利用参数确定后的电磁阀老化模型预测电磁阀的剩余使用寿命。本发明可用于高速电磁阀剩余使用寿命预测，易于实现，准确度高。
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公开(公告)号：CN111319601A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010129593.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种均衡风缸控制模块故障诊断方法、装置及存储介质，其中方法包括：实时获取均衡风缸一次充排风周期内均衡风缸的压力数据、充风阀及排风阀的驱动电流数据；采用滑动窗口策略，将获得的均衡风缸的压力数据、充风阀及排风阀的驱动电流数据沿时间维度分割为n个子序列；提取每个子序列的时域特征、频域特征和时频域特征，形成故障诊断特征向量；基于故障诊断特征向量，利用预先训练好的均衡风缸控制模块故障诊断模型进行故障诊断。针对数据具有高频性、非线性和时间依赖性的特点，通过滑动窗口策略、三域特征提取和诊断模型的结合，可以有效且准确地对均衡风缸控制模块的故障进行诊断，提高现有的均衡风缸控制模块故障诊断水平。
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公开(公告)号：CN114282484B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111597347.5
申请日：2021-12-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/392 , G06N3/006 , G06F115/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进天牛须算法的异构三维片上网络的布图优化方法、装置、设备及介质，方法包括：(1)网络层划分：将片上网络所有任务映射到不同的IP核，并根据所有IP核的功能和种类，将所有IP核划分到异构三维片上网络的不同网络层；(2)布图方案优化：采用二叉树编码方式对每个网络层的IP核进行布图编码，并采用天牛须算法求解每个网络层上IP核的最优布图方案；其中，求解最优布图方案所采用的目标函数，其变量包括布图方案的芯片面积、通信链路和温度。本发明综合考虑芯片面积、链路长度和温度因素，提高异构三维片上网络的综合性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111308363A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010097628.3
申请日：2020-02-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模型的锂电池荷电状态估计装置及方法，其中方法包括：建立锂电池老化状态映射模型；计算锂电池的端电压、荷电状态以及老化状态这三者间的第一函数关系式；根据第一函数关系式，对锂电池的等效电路进行参数辨识，并拟合计算锂电池的等效电路参数与荷电状态和老化状态这三者间的第二函数关系式；判断待测锂电池的老化状态，再使用第二函数关系式，根据待测锂电池的老化状态得到其等效电路参数与荷电状态间的关系，最终基于待测锂电池的电池荷电状态初值、以及等效电路参数与荷电状态的映射关系，对待测锂电池的荷电状态进行估计。本发明能在不同的电池的老化状态下自动地调节锂电池等效电路模型的参数，提高锂电池荷电状态的估计精度。
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公开(公告)号：CN109917205B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910188832.3
申请日：2019-03-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/00 , G01M13/003 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取和多层感知机的电磁阀故障诊断装置及方法，包括以下步骤：针对电磁阀训练样本获取启动电流和工作电压，并提取启动电流的响应时间、稳定时间、局部最大值、局部最大值积分、局部最小值、局部最小值积分，并与工作电压组成特征向量；以电磁阀训练样本的特征向量为输入，以故障类型为输出，训练多层感知机，得到电磁阀故障诊断模型；按电磁阀训练样本的特征向量获取方法相同获取待检测电磁阀的特征向量，并输入到电磁阀故障诊断模型，电磁阀故障诊断模型对待检测电磁阀进行故障检测。本发明的电磁阀特征向量，能较好地解释电磁阀的启动电流波形，增强对电磁阀故障诊断的准确性，可广泛应用于电磁阀的故障诊断。
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公开(公告)号：CN110245807B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910550919.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于能量分布密度的无线充电方法及充电系统，该方法采集无线传感器网络中每个网络节点当前的剩余能量和位置信息，并计算出能量密度；再根据网络节点的能量密度大小选择出能量密度高的网络节点作为聚类中心，并依据距离最近原则将剩余网络节点分配至聚类中心；然后计算每个聚类中心的聚类范围内每个网络节点的充电服务时间，并得到每个聚类中心对应的充电服务时间；进而根据聚类中心的位置信息以及聚类中心的充电服务时间生成移动充电策略，并根据移动充电策略遍历聚类中心进行充电。其中，同时考虑到能量信息和位置信息得到表示能量分布的能量密度，降低了移动开销，同时保障低电量节点能量及时供应，延长了整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN110208705A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910385098.X
申请日：2019-05-09
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/371
Abstract: 本发明公开了一种锂电池剩余寿命预测方法及装置，装置包括AC-DC转换模块、DC-DC转换模块和控制板；预测方法包括以下步骤：首先使用AC-DC转换模块对锂电池进行充电；然后使用DC-DC转换模块进行放电；在放电期间，对电池的电压及电流信号进行采集，并通过串口转UDP模块、4G-LTE数传模块上传至云服务器；服务器分别根据电池的放电电流信号和电压信号求得电池的可用容量CAP及电压信号的波动指数VCFI；然后将归一化处理后的CAP和VCFI作为特征，送到训练好的基于梯度提升决策树的预测模型中，通过映射即可求得电测的预测寿命。本发明提高了锂电池剩余使用寿命预测的精度。
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公开(公告)号：CN111319601B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010129593.7
申请日：2020-02-28
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种均衡风缸控制模块故障诊断方法、装置及存储介质，其中方法包括：实时获取均衡风缸一次充排风周期内均衡风缸的压力数据、充风阀及排风阀的驱动电流数据；采用滑动窗口策略，将获得的均衡风缸的压力数据、充风阀及排风阀的驱动电流数据沿时间维度分割为n个子序列；提取每个子序列的时域特征、频域特征和时频域特征，形成故障诊断特征向量；基于故障诊断特征向量，利用预先训练好的均衡风缸控制模块故障诊断模型进行故障诊断。针对数据具有高频性、非线性和时间依赖性的特点，通过滑动窗口策略、三域特征提取和诊断模型的结合，可以有效且准确地对均衡风缸控制模块的故障进行诊断，提高现有的均衡风缸控制模块故障诊断水平。
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