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公开(公告)号：CN118199845A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410296534.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种超混沌复杂系统的对偶投影同步方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：选取一组异构的超混沌复杂系统；针对一组异构的超混沌复杂系统，确定同步系统的驱动系统和响应系统；同步系统，是用于使工程的安全通信的应用系统中两组超混沌复杂系统实现对偶同步的系统；基于驱动系统和响应系统，确定同步系统的状态误差函数；并基于同步系统的状态误差函数，根据预设的一对缩放因子，在驱动系统与响应系统之间建立联系，实现驱动系统与响应系统的对偶同步投影，以对工程的安全通信中的超混沌复杂信号进行同步。该方案，通过实现超混沌复杂系统的对偶投影同步，能够在工程的安全通信中实现高传输效率和抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN117810987A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410002783.0
申请日：2024-01-02
Applicant: 新疆大学
IPC: H02J3/00 , G06N20/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/23213 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种住宅净负荷区间的预测方法、装置、终端和存储介质，应用于屋顶具有光伏设备的住宅；该方法包括：获取样本数据；对样本数据进行k‑means聚类分析，得到与住宅的净负荷区间的预测结果所对应的用户集群数据；基于用户集群数据中的训练样本进行模型训练，建立Stacking集成预测模型；利用Stacking集成预测模型，基于用户集群数据中的测试样本进行测试，得到预测误差；根据预测误差，对Stacking集成预测模型进行修正，得到修正后的Stacking集成预测模型。该方案，通过基于用户用电模式的相似性，利用Stacking集成学习预测模型对光伏住宅用户负荷进行预测，能够提高预测精度。
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公开(公告)号：CN117591950A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311665149.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承变工况的故障诊断方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：采集故障设备的原始振动数据，划分为源域数据和目标域数据；将划分得到的源域数据和目标域数据构造为图结构数据，得到源域图结构数据集和目标域图结构数据集；将构造得到的源域图结构数据集和目标域图结构数据集，分别按照设定比例划分为源域训练集、源域测试集，以及目标域训练集、目标域测试集；基于源域训练集和目标域训练集，进行训练，得到域适应图神经网络模型；基于源域测试集和目标域测试集，对训练得到的域适应图神经网络模型进行测试，输出预测诊断结果。该方案，通过构建神经网络模型，能够提高滚动轴承在变工况下的故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN117527182A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311513677.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种图像加密方法、装置、终端和存储介质，该方法，包括：利用哈希函数和外部密钥得到密钥值；利用哈希函数和外部密钥得到的密钥值，来初始化混沌映射；基于初始化后的混沌映射，在DNA水平像素置乱中，基于2D‑SFHM的映射函数，用于随机改变DNA图像中的像素的位置；基于置乱后的DNA水平像素，在DNA水平扩散中，基于5D忆阻超混沌系统的混沌序列，结合DNA左循环移位和DNA右循环移位的等运算规则，执行扩散操作。该方案，通过基于超混沌系统产生的混沌序列的图像加密算法，提高基于混沌的图像加密算法存的安全性。
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公开(公告)号：CN113095151A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110290616.7
申请日：2021-03-18
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了基于信号分解与复杂网络的滚动轴承未知故障检测方法，涉及机械设备故障诊断技术领域。本发明包括信号处理、网络转换、特性提取与故障诊断检测四部分内容；信号处理：利用辛几何模态分解剔除采集到轴承工作数据中干扰成分；网络转换：对增强后信号以样本内数据点为节点、利用幅度差构建序列周期网络；特性提取：提取网络信号中包含全局及局部微观特征作为分类依据；故障诊断及检测：依照标准故障集，利用复杂网络社团结构探索实现典型故障诊断及未知故障检测。本发明克服现有信号处理方法存在模态混淆等不足，采用复杂网络从全局分析观测值间关系以提供更优良分类依据，增加诊断准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119882808A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510015999.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 新疆大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种变体无人机的性能约束控制方法、装置、设备及介质，属于无人机控制领域，该方法包括：获取目标伞式伸缩变体无人机PRVQ的当前状态和预设期望状态；根据当前状态和预设期望状态确定误差向量，并基于误差向量设置滑模面；根据误差向量和滑模面构建障碍Lyapunov函数，并确定障碍Lyapunov函数的导数表达式；根据PRVQ的动力学特性和预设期望状态的收敛速度，确定PRVQ的性能边界；根据性能边界和预设期望状态的收敛轨迹，确定PRVQ的时变性能函数；根据障碍Lyapunov函数的导数表达式、性能边界和时变性能函数，通过Lyapunov稳定性理论确定PRVQ的控制律表达式；根据控制律表达式对PRVQ进行稳定性控制。这样通过构建和实现PRVQ稳定性控制策略的关键环节，确保了PRVQ的稳定性。
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公开(公告)号：CN119759077A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411902282.4
申请日：2024-12-23
Applicant: 新疆大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开一种无人机系统自适应控制方法、系统、设备及介质，涉及无人机系统控制技术领域，该方法包括：将无人机系统分为位置子系统和姿态子系统；对于位置子系统，依据该子系统的系统误差、系统约束，构造非对称时变障碍Lyapunov函数，选取管状预设性能边界，对系统输出的超调量施加定量约束；利用RBF神经网络逼近dx，对无人机外部环境干扰进行估计，生成神经网络的自适应律，采用反步法生成每个子系统的控制律，进而构造出位置子系统控制器；采用反步滑模控制方法构造姿态子系统控制器；通过位置子系统控制器和姿态子系统控制器对无人机系统进行自适应控制，进而达到施加系统输出超调定量约束的目的。
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公开(公告)号：CN116826781A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310589583.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 新疆大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明提供了一种考虑随机性的电力系统自适应动态表面有限时间控制方法，包括如下步骤：随机电力系统模型构建：在传统受控电力系统的机理模型的基础上，将随机功率波动加入模型，从而构建电力系统随机模型；构建状态观测器；根据电力系统随机模型的矩阵形式，确定各参数矩阵，构建系统的状态观测器；优化电力系统的状态观测器，根据动态表面有限时间自适应控制策略，使得随机电力系统的输出x1能够跟踪上期望的轨迹xd，并使系统的跟踪误差收敛至原点。本发明能够针对随机扰动做出适当的响应，有效抑制了电力系统的随机振荡现象，增强了新型电力系统的随机干扰抵抗能力。
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公开(公告)号：CN119966603A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510153269.1
申请日：2025-02-12
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了基于量子储备池网络的保密通信系统，保密通信技术领域，该系统包括发送端模块、接收端模块以及系统监控与管理模块；所述发送端模块包括信号源预处理单元和混沌加密单元，本发明通过引入Lorenz混沌系统与量子储备池网络的结合，实现了保密通信系统的高效加密与解密，在发送端，利用Lorenz混沌系统对传输信息进行加密，并通过混沌掩盖的方式将混沌载波与传输序列叠加，提高了信息的保密性，同时，通过量子储备池网络核心单元的训练与优化，能够精确预测混沌载波，从而实现加密信号的准确解密，这种结合混沌理论与量子计算的方法，不仅增强了通信系统的安全性，还提高了信息传输的效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN119940119A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510026490.0
申请日：2025-01-08
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命的预测方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：基于滚动轴承的全生命周期数据的历史信号，建立数字孪生模型；利用数字孪生模型仿真得到滚动轴承在不同缺陷尺寸下的振动幅值，作为滚动轴承的仿真信号；利用滚动轴承的仿真信号训练BP神经网络，更新数字孪生模型；建立物理信息网络，利用滚动轴承的仿真信号对物理信息网络进行训练；基于更新数字孪生模型的过程、以及训练好的物理信息网络，对滚动轴承的剩余寿命进行预测，得到滚动轴承剩余寿命的预测结果。该方案，通过基于动力学模型的滚动轴承数字孪生模型建立，利用物理信息网络进行滚动轴承的RUL预测，提高预测剩余寿命的准确率。
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