企业用电生产行为的识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN117743881A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311744211.1

    申请日:2023-12-18

    Abstract: 本发明提供一种企业用电生产行为的识别方法、装置、设备及介质,属于用电评估技术领域,其中方法包括:获取目标企业的历史电力数据集;基于聚类算法对所述历史电力数据进行聚类,确定至少一种用电量类别;各所述用电量类别中的每一个所述用电量类别分别对应一个类别数值;基于所述目标企业在动态滑动窗口内的用电指标,确定所述目标企业在所述动态滑动窗口内的至少一种用电行为;所述用电指标包括所述动态滑动窗口内的类别数值极差、类别数值均值和类别数值大小关系中的至少一项;基于连续多个所述动态滑动窗口的用电行为,识别所述目标企业的用电生产行为。本发明的企业用电生产行为的识别方法提升了对企业用电生产行为识别的精确性。

    采煤机制动器故障诊断模型设计、诊断方法及其相关设备

    公开(公告)号:CN117113669A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311050919.7

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本发明提供的一种采煤机制动器故障诊断模型设计、诊断方法及其相关设备,该方法包括:通过根据制动器工作原理和故障原因,确定制动器故障诊断指标体系;基于制动器故障诊断指标体系,构建制动器故障诊断指标模型,故障诊断指标模型用于根据对制动器内压力变送器实时采集得到的油压数据,以得到用于制动器故障诊断的制动力矩的期望值、方差值以及制动力矩未稳定时的变化斜率值。本发明提出的制动器故障诊断指标模型,该模型结合采煤机的实际运行数据进行建模与诊断分析,更贴近于实际情况;同时以制动油压为核心,利用制动力矩作为故障诊断的主要变量,减少了制动器故障诊断的数据需求,诊断方法更为直接,其诊断结果亦更为准确。

    基于模糊神经网络的采煤机截割电机故障诊断方法及装置

    公开(公告)号:CN117113829A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311050894.0

    申请日:2023-08-18

    Abstract: 本发明提供一种基于模糊神经网络的采煤机截割电机故障诊断方法及装置,涉及设备故障诊断技术领域,方法包括:获取故障征兆数据;其中,故障征兆数据包括至少两个截割电机的截割电流和对应各截割电机的截割温度;将故障征兆数据输入至故障诊断模型中,得到故障诊断模型输出的故障隶属度;其中,故障诊断模型是基于训练数据和训练数据对应的训练真值进行训练得到的;故障诊断模型用于基于输入的故障征兆数据进行模糊化处理,并基于模糊化处理结果和预设模糊控制规则进行去模糊化处理,得到故障隶属度;判断故障隶属度是否超过第一预设阈值,并基于判断结果确定故障诊断结果。本发明能够准确预测截割电机故障,有效提高采煤机长期稳定地运行能力。

    一种面向多点采集串行计算任务的多无人机协作部署方法

    公开(公告)号:CN117459969A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311300925.3

    申请日:2023-10-09

    Abstract: 本发明公开了一种面向多点采集串行计算任务的多无人机协作部署方法,该方法包括:根据无人机网络辅助的多点采集串行工作流的场景确定工作条件,根据工作条件确定无人机与传感器的工作过程;基于工作过程,根据获得的无人机飞行功率、无人机计算功率、无人机路由功率、无人机悬停功率以及无人机和传感器之间关联关系变量确定无人机能耗;根据获得的传感器发射子任务的功率和子任务的传输时延确定传感器能耗;根据无人机能耗和传感器能耗确定工作流能耗;基于块坐标下降技术将工作流能耗最小化问题分解为三个子问题,基于连续凸逼近技术以及凸优化技术对三个子问题进行求解,得到最优的无人机‑传感器关联关系,无人机部署位置和传感器发射功率。

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