一种基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法

    公开(公告)号:CN114723123B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202210338319.X

    申请日:2022-04-01

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及流域污染预测技术领域,尤其涉及一种基于流域大尺度水质时空规律分析和预测一体化方法,包括S1、收集各断面监测站点不同水质数据、用随机森林补全水质缺失值数据;S2、采用方差分析对水质指标进行时空差异性分析;S3、采用综合污染指数法和动态度分析法相结合,分析水质时间和空间变化规律;S4、利用ARIMA模型预测出湖河污染因子变化趋势。本发明利用方差分析对水质指标进行差异性分析,采用Tukey HSD检验差异性的显著程度;本发明采用水质综合污染指数法和动态度分析法,从时间和空间维度,定性和定量相结合对流域水环境时空规律进行分析;选用ARIMA预测河流主要污染物未来一段时间的变化趋势。

    基于密度图估计的VGG-CD网络鱼饵计数方法及系统

    公开(公告)号:CN118097262A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410226445.5

    申请日:2024-02-29

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及基于密度图估计的VGG‑CD网络鱼饵计数方法及系统,包括采集漂浮的鱼饵图像;对采集到的鱼饵图像集进行预处理;构建VGG‑CD模型,VGG‑CD模型是在VGG19的第四卷积层后加入CBAM模块,然后分为两个通道;第一通道接入1x1卷积层生成第一密度图;第二通道与第四最大池化层、第五卷积层后再接入1x1卷积层后得到第二密度图,对第二密度图进行反卷积上采样操作,并与第一密度图进行融合后得到最终估测密度图;对最终估测密度图积分计算鱼饵数。本发明解决现有小目标识别方法存在模型复杂,计算量大的问题。

    基于改进pso-Hkelm的传感器网络故障诊断方法

    公开(公告)号:CN116980946A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310712802.4

    申请日:2023-06-15

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域,尤其涉及基于改进pso‑Hkelm的传感器网络故障诊断方法,包括采集无线传感器网络的参数和对应故障类型,并进行预处理后划分为训练集和测试集;在极限学习机的基础上引入混合核函数进行改进;利用混合核函数对核极限学习机模型进行改进;通过改进粒子群优化混合核极限学习机模型的前提参数和惩罚系数;通过改进惯性权重和学习因子来改进粒子群算法;通过改进粒子群优化混合核极限学习机模型对训练集数据进行训练,并通过分类准确率进行评估。本发明解决随机设置模型参数会造成的性能不稳定问题;以及解决混合核极限学习机参数寻优能力弱、收敛速度慢的问题。

    基于距离均方根和算子阈值修正LEACH的方法

    公开(公告)号:CN116209025A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211445239.0

    申请日:2022-11-18

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及LEACH技术领域,尤其涉及基于距离均方根和算子阈值修正LEACH的方法,包括在能耗模型中引用距离的均方根值确定最优簇头个数;通过计算间距算子、剩余能量算子和密度算子修正阈值函数;通过节点通信半径、簇中节点所能分配的能量和簇头离基站的距离得到代价函数,通过代价函数计算节点最优值,并加入簇头。本发明针对LEACH协议在簇头选取时,阈值取值未考虑节点密度、能量、距离等因素,进而当选了一些低能量簇头,使整个网络出现了早衰的问题。

    开关磁阻电机启动与发电系统功率变换器件设计

    公开(公告)号:CN108011558A

    公开(公告)日:2018-05-08

    申请号:CN201711154458.2

    申请日:2017-11-20

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及一种开关磁阻电机启动/发电系统功率变换器件装置的设计,设计了主电路拓扑结构和其参数确定;利用MC1413可以增强控制信号的驱动能力完成了驱动电路的设计;并实现了电流缓冲电路设计和参数的确定。实现功率变换器与电机结构匹配、效率高、控制方便、结构简单、成本低等基本要求,并实现主开关器件调制,有效地控制相电流,在绕组磁链减少的同时,能将能量回馈给电源的功能。

    一种基于FPGA的快速电池分选系统

    公开(公告)号:CN102989694B

    公开(公告)日:2014-04-30

    申请号:CN201210534547.0

    申请日:2012-12-12

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明公开一种基于FPGA的快速电池分选系统,包括分别连接处理器、1kHz恒流源、比较器、2kHz恒流源、检相器以及积分型AD转换器的FPGA,1kHz恒流源和2kHz恒流源之间串接比较器,1kHz恒流源连接被测电池,FPGA和被测电池之间连接2kHz恒流源,被测电池两端连接放大器,放大器分别连接带通滤波器和低通滤波器,低通滤波器经第二积分型AD转换器连接FPGA,带通滤波器经检相器连接第一积分型AD转换器;当测试电池电压时,第二积分型AD转换器工作;当测试电池电阻值时,第一积分型AD转换器工作;FPGA对获得的AD值校准运算,运算结果和比较器上下限值进行比较后输出分选结果。?

    一种基于非匹配干扰补偿的永磁同步电机滑模控制方法

    公开(公告)号:CN117439465B

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202311318864.3

    申请日:2023-10-12

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于非匹配干扰补偿的永磁同步电机滑模控制方法,属于永磁同步电机控制领域。本发明首先建立永磁同步电机速度‑电流单环控制数学模型,接着采用固定时间干扰观测器对系统非匹配干扰进行观测并补偿,然后为速度‑电流单环系统设计自适应二阶滑模控制器,最后构造增广固定时间观测器对电机q轴电流与系统集总干扰进行观测,并将观测值反馈到自适应二阶滑模控制器中,得到复合滑模控制器。本发明所提出的控制器的优点是采用固定时间干扰观测器来观测并补偿系统非匹配干扰,确保观测误差能在固定时间内收敛;设计的自适应二阶滑模控制器能在线调节滑模控制器增益的大小,避免了控制器增益选择过于保守,从而提升系统的稳态性能;利用增广固定时间观测器同时观测电机q轴电流与集总干扰,实现系统在有效抑制传感器测量噪声的情况下提升其抗干扰性能。

    基于改进自适应模糊神经网络的变压器故障预测方法

    公开(公告)号:CN116298037A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310243664.X

    申请日:2023-03-14

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 本发明涉及神经网络技术领域,尤其涉及基于改进自适应模糊神经网络的变压器故障预测方法,包括采集变压器油色谱数据,并对油色谱数据进行归一化处理;建立T‑S型自适应模糊神经网络模型;通过改进粒子群算法优化T‑S型自适应模糊神经网络的前提参数;预测的变压器故障类型,并对预测结果进行评估。本发明通过对传统粒子群算法进行改进并在后期跳出局部优化,解决T‑S型自适应模糊神经网络参数寻优能力弱、收敛速度慢、精度和效率低的问题。

    一种针对养殖池水质参数空间分布模型构建方法

    公开(公告)号:CN113868926A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111201494.6

    申请日:2021-10-15

    Applicant: 常州大学

    Inventor: 沈明杰 史兵 朱可

    Abstract: 本发明涉及水产养殖技术领域,尤其涉及一种针对养殖池水质参数空间分布模型构建方法,包括:S1、养殖池水质参数信息获取,利用无线传感器网络获取养殖池指定坐标的水质参数,包括温度、pH值和DO;S2、通过卡尔曼滤波算法对水质参数优化,通过引入修正因子改进算法从而提高预测精度,优化的目的是为了消除测量仪器本身的误差;S3、建立水质参数空间分布模型。本发明通过构建监测水产养殖水质参数的传感网络,并将改进后卡尔曼滤波优化与线性内插值四维模型拟合相结合预估水质参数,实现水产养殖信息化与智能化管理。

    一种水体溶解氧含量的控制方法

    公开(公告)号:CN107783416A

    公开(公告)日:2018-03-09

    申请号:CN201710933061.7

    申请日:2017-10-10

    Applicant: 常州大学

    Abstract: 在本发明涉及一种集约化水产养殖中,控制水体中溶解氧含量的基于模糊推理、专家系统控制和常规PID控制方法三者相结合的控制方法。根据溶解氧的给定值、采样的实际值和前一次误差分别计算得到溶解氧偏差e和偏差变化率ec,并将其模糊化。将已经模糊化的偏差e和偏差变化率ec作为模糊控制器的输入语言变量,进行模糊推理得到控制参数增量的模糊量。利用专家系统知识库推理,进行反模糊运算得到精确量ΔKp、ΔKi、ΔKd。最后,将其与常规整定方法得到的设定值合并得到最终的控制量。

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