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公开(公告)号：CN119848682A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411909950.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , F03D80/40
Abstract: 本发明公开了一种风机及其叶片结冰故障诊断方法、装置、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：自风力发电系统的SCADA系统，获取风机的运行数据并依次进行预处理和特征工程处理，得到风机的特征变量，作为样本划分训练集与测试集；利用HO算法对神经网络模型进行优化，得到优化神经网络模型；利用训练集对优化神经网络模型进行训练，得到训练神经网络模型；利用测试集对训练神经网络模型进行评估，得到评估结果；并根据评估结果对训练神经网络模型进行修正，得到修正神经网络模型，记为风机的叶片结冰故障诊断模型。该方案，通过基于SCADA系统获取的数据进行神经网络训练，得到风机叶片结冰故障诊断模型，成本低、且检测精度高。
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公开(公告)号：CN119600370A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411767385.4
申请日：2024-12-04
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06N3/0499 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种苹果叶片病害的分类方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：收集苹果叶片的图像数据作为样本，并进行预处理得到训练集和测试集；引入EnhancedCBAM注意力机制，构建改进的ConvNeXt网络，作为新的ConvNeXt网络；利用训练集进行训练，得到训练后的苹果叶片病害分类模型；利用测试集进行测试，得到修正后的苹果叶片病害分类模型；获取待检测的苹果叶片的图像数据；利用修正后的苹果叶片病害分类模型进行检测，得到待检测的苹果叶片的病害类型。该方案，通过基于改进ConvNeXt训练得到苹果叶片病害分类模型对待检测的苹果叶图片进行识别，能够快速识别苹果叶片病害、且准确性好。
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公开(公告)号：CN119625514A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411275110.9
申请日：2024-09-12
Applicant: 新疆大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RegNet的多种农作物病害受害程度识别方法，针对传统农作物病害识别方法效率低、受害程度识别不准确的问题，该方法首先在RegNet输入端进行在线数据增强，用以提高训练样本的多样性；其次在模型的特征提取层引入了ECA通道注意力机制，用以提高模型的特征提取能力；然后在模型的分类层引入多尺度特征融合策略，用以提高模型对细粒度特征的分类能力；最后使用深度迁移学习来优化模型的整体性能，加快模型的收敛速度，提高模型的泛化能力。结果表明，改进后的网络模型在农作物病害受害程度数据集上准确率达到了94.5%，相较于RegNet原模型准确率提高了10.4%。改进后的模型具有更好的特征提取能力，对细粒度特征有更强的分类能力。
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公开(公告)号：CN119543230A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411667649.9
申请日：2024-11-21
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明涉及微电网技术领域，且公开了一种带有量化事件触发的交流微电网分布式功率控制方法。该方法由于孤岛直流微电网中的下垂控制，系统中无功功率与不平衡功率的分配无法保证，针对这一问题本文提出了一种带有量化事件触发的分布式控制方法，所提出的控制方案通过加入所设计的带有量化事件触发方法的分布式二级控制器在实现分布式发电单元之间的无功及不平衡功率分配的基础上降低通信，无法精确分配的部分可通过PI控制经负反馈系统重新调节，此外所提出的方法不需全局的功率信息，每个分布式发电机仅在满足触发条件时才与邻居通信，大大减轻了微电网通信网络的通信负担，该方法的稳定性通过拉塞尔不变集原理证明，Zeno行为通过反证法也得以排除。
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公开(公告)号：CN118228433A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310818891.0
申请日：2023-07-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/13 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 基于自适应无迹卡尔曼滤波算法的氧化槽温度状态估计方法，构建氧化槽设备内部传热机理模型；初始化无迹卡尔曼滤波参数；引入容错噪声统计估计器以克服强噪声干扰产生的估计偏差问题；针对容错噪声统计估计器引起的滤波崩溃问题，引入LU矩阵分解思想，以更新一步预测中的协方差矩阵；针对非线性多传感器系统中，存在对过程建模误差的辨识性问题，引入马氏距离进行非线性建模误差判定；判定不存在非线性系统建模误差，结合容错噪声统计估计器与LU矩阵分解进行滤波操作，判定存在非线性系统建模误差，引入自适应因子以减少历史观测数据的影响，加强新观测值在滤波环节中的地位，从而有效修正存在的建模误差问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118013842A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410187265.0
申请日：2024-02-20
Applicant: 新疆兴陶大北矿业有限公司 , 新疆工程学院 , 新疆大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F16/2458 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种井矿中冲击地压的预警方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：按设定的时间间隔，收集井矿中的当前多源数据；基于收集到的井矿中的当前多源数据，按照时序序列整合后，进行缺失值补齐和归一化处理，得到样本数据集；利用预先确定的神经网络模型进行训练，得到冲击地压预测模型；基于任一时刻收集到的井矿中的多源数据，利用冲击地压预测模型，对井矿中冲击地压进行预测，得到预测结果；对预测结果进行反归一化处理之后，参照预先确定的冲击地压的不同危险等级，对井矿中冲击地压进行预警。该方案，通过分析多源数据进行超前预警，耗费的人力和时间少，动态性能好，且预测准确率高。
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公开(公告)号：CN119718648A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411788898.3
申请日：2024-12-06
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集群神经动力学的分布式时变最优资源分配方法，涉及分布式控制技术领域，该方法具体步骤为：定义问题：对N个递归神经网络以集合形成一个递归神经网络RNN集合，用于解决分布式最优时变资源分配问题，在该问题中，非二次局部目标函数和全局相等约束条件均随时间变化，利用动态平均共识协议来估计某些全局信息，提出了一种具有双时间尺度的新型神经动力学方法，以分布式方式渐近跟踪给定问题的时变最优资源分配，分析表明，所提出的神经动力学模型被视为奇异扰动系统，通过奇异扰动理论收敛到时变最优资源配置，最后，通过两个实例验证了所得结果。
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公开(公告)号：CN120049392A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311583559.7
申请日：2023-11-24
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种具有量化信息的直流微电网分布式事件触发控制方法。每个分布式电源通过自身信息(输出电压、电流百分比)与邻居信息(电流百分比)得到电流修正值、局部平均电压的估计值和电压修正值；在主控制的基础上引入二级控制，结合事件触发机制，分析事件触发时刻时间间隔的下界，结合均匀量化机制，对交互的信息量进行离散量化处理，更新电流修正值和电压修正值，设计分布式二级控制器，生成用于底层控制的参考电压值。本发明的目的在于对直流微电网引入分布式控制及事件触发机制和量化机制，在减少通信频率和输出传输量的情况下，实现控制目标电流按比例分配和电压调节。
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公开(公告)号：CN119686929A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411808878.8
申请日：2024-12-10
Applicant: 新疆大学
IPC: F03D17/00 , G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/2113 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种风电机组及其故障预警方法、装置、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：对风电机组的历史数据进行处理得到样本并划分为训练集和测试集；基于CycleNet和多头注意力机制构建得到改进的BiGRU模型后，利用训练集进行训练得到风电机组的运行预测模型，加入预设的滑动窗口后利用测试集进行测试以对风电机组的运行预测模型进行修正，得到风电机组的故障预测模型；利用风电机组的故障预测模型，基于风电机组的当前数据预测风电机组是否故障，实现对风电机组的故障预。该方案，通过基于CycleNet和多头注意力机制学习得到故障预警模型，在复杂天气条件下实现变桨系统的故障预警，提高风电设备的运行效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN119675159A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411798882.0
申请日：2024-12-09
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种用于孤岛AC微电网的分布式弹性二次控制系统，涉及电力系统控制技术领域，该系统包括以下组成部分：扩展状态观测器模块、FDI攻击模型研究模块、攻击信号估计与补偿模块和弹性分布式二次控制模块；本发明通过引入扩展状态观测器和攻击信号估计与补偿模块，能够精确估计和补偿FDI攻击对系统频率和电压的影响，使得系统在遭受FDI攻击时，能够迅速调整控制策略，稳定频率和电压，防止系统崩溃或失稳，同时，通过改进的分布式二次控制策略，实现了最优的有功功率共享，进一步提高了系统的稳定性和安全性。
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