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公开(公告)号：CN107171612B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710547669.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P23/30
Abstract: 本发明公开一种模糊分数阶PID的开关磁阻电机转矩控制方法与系统，外环设置模糊分数阶PID控制器，将分数阶微分与分数阶积分引入二维模糊控制器；运用分数阶微分,解决一阶纯微分易受高频干扰的缺点，提高系统的稳态精度。内环的PID转矩控制器包括增量PID控制器、内环转矩滞环控制器和RBF神经网络；增量PID控制器的参数由RBF神经网络建模得到；通过RBF神经网络的输出与SRM转矩之差学习完成RBF神经网络的建模；增量PID控制器的输出作为内环转矩滞环控制器的输入信号。本发明外环的模糊分数阶PID控制器和内环的PID转矩控制器相互配合，直接控制SRM的转矩，有效地减小其转矩脉动，动态性能良好，适应性强，易于实现。
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公开(公告)号：CN105116343B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201510521981.9
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统，本法步骤为：Ⅰ、用动力电池模型及参数由含遗忘因子的最小二乘FFRLS求得开路电压Uoc；Ⅱ、用FFRLS拟合得到Uoc‑SOC的关系；Ⅲ、建立在线最小二乘支持向量机LS‑SVM的SOC训练模型；Ⅳ、估计SOC的初值，安时积分法估计SOC；Ⅴ、修正、补偿安时积分法估计的SOC。本系统电压电流传感器实时信号接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，计算处理所得实时SOC估计值直接显示。本发明有效地补偿拟合误差和安时积分法的累计误差；在线实时地调整模型参数，运算速度快，跟踪能力强，估计准确，实验表明本法SOC估计精度，平均绝对误差仅为1.28％。
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公开(公告)号：CN105093121A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510405189.7
申请日：2015-07-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种似然度函数粒子滤波的动力电池电荷状态估计方法和系统，由电池Thevenin模型，得到状态和量测方程，参数初始化后，进行状态预测计算状态预测值的均值和协方差，再重新采样、重构采样分布函数。计算电池端电压预测值，计算粒子权值，权值归一化和计算有效粒子数。有效粒子数Neff与有效粒子数阈值Nthr比较，当Neff小于Nthr，采用拉普拉斯分布作为似然度函数，并引入方差调节因子和工况适应因子，以自适应地修改似然度函数的方差，适应动力电池不同工况。最终得到更新的SOC估计值和协方差。本系统微控制器连接电压和电流传感器，微控制器内有各程序执行模块。本发明加大有效粒子数；有效避免了方差的过修正；估算精度优。
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公开(公告)号：CN116052148A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310010599.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/62 , H04N23/695 , H04L67/1097 , H04N13/261 , G09B5/08 , G09B5/06 , G06V30/146 , G06V30/18 , G06V30/22
Abstract: 本发明公开了一种智能课堂笔记记录系统，包括在装置内部的微型计算机、装在板卡下的锂电池电源模块、外部的上盖外壳以及下盖外壳、嵌套在上盖外壳表面的电容触摸屏、安装在装置顶部的深度摄像头、以及起下的支架和电机组成的单自由度云台，装置顶部架设有深度摄像头，并配备单自由度云台采集各种角度图像。本发明的有益效果是，利用图像处理、机器视觉、三维重建等技术，在课堂上自动识别跟踪黑板区域，将教师上课板书的完整内容以图片的方式保存，并识别出手写部分的各类信息，输出一份电子课堂笔记。
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公开(公告)号：CN107171612A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710547669.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P23/30
Abstract: 本发明公开一种模糊分数阶PID的开关磁阻电机转矩控制方法与系统，外环设置模糊分数阶PID控制器，将分数阶微分与分数阶积分引入二维模糊控制器；运用分数阶微分,解决一阶纯微分易受高频干扰的缺点，提高系统的稳态精度。内环的PID转矩控制器包括增量PID控制器、内环转矩滞环控制器和RBF神经网络；增量PID控制器的参数由RBF神经网络建模得到；通过RBF神经网络的输出与SRM转矩之差学习完成RBF神经网络的建模；增量PID控制器的输出作为内环转矩滞环控制器的输入信号。本发明外环的模糊分数阶PID控制器和内环的PID转矩控制器相互配合，直接控制SRM的转矩，有效地减小其转矩脉动，动态性能良好，适应性强，易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105116958A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510521985.7
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明为光伏阵列自适应步长扰动观察法MPPT控制方法，主要步骤如下：对光伏阵列PV的输出电压和电流采样，得到P-U特性曲线，其不完全微分和理想微分对应的PV端电压为Ua和Ub，分为三个区间Ⅰ为0～Ua、Ⅱ为Ua～Ub、Ⅲ为大于Ub。区间I内以步长d1正向扰动；区间Ⅱ内以步长(2η-1)d1反向扰动；区间Ⅲ内以步长d1反向扰动本系统电压电流传感器信号采样接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，微处理器的输出接入脉宽调制模块PWM，PWM输出驱动信号控制光伏阵列的直流转换电路，实现最大功率点跟踪。本发明MPP附近小步长跟踪，较远区间大步长跟踪，步长的自适应调整，提高抗干扰能力，有效减小PV功率损失和能量利用率。
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公开(公告)号：CN116614838A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310499027.9
申请日：2023-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W24/08 , H04B17/309 , H04B17/336
Abstract: 本发明涉及一种无线通信质量评估系统，解决的是评估效率低、评估精度差的技术问题，通过采用包括连接在信源后端的基准信号采集测量单元，基准信号采集测量单元连接质量评估处理单元；以及在接收装置对应处设置的通信信号采集存储单元，通信信号采集存储单元采集存储ti时刻的通信信号；质量评估单元还连接有射频装置性能监测单元、信道性能评估单元；质量评估处理单元执行程序的技术方案，较好的解决了该问题，可用于无线通信质量评估中。
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公开(公告)号：CN116405932A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310498503.5
申请日：2023-05-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/033 , H04W12/37 , H04L9/14
Abstract: 本发明涉及一种高保密性无线通信系统，解决的是安全性和开销不能平衡的技术问题，通过采用包括发送端、信道和接收端，所述发送端设置有加密模块，接收端设置有解密模块，加密模块和解密模块相互配合完成无线通信系统加密和解密，加密模块包括加密结果质量估计单元，用于估计加密算法的效果质量参数；加密算法选择单元，装载有加密算法选择程序，加密算法选择程序在时序上选择不同的加密算法策略组合构成加密算法序列；内置有至少3种加密算法的加密算法库；加密处理单元，用于运行加密算法，完成信号加密处理；所述加密算法选择程序根据信号质量统计单元的输出结果，选择加密算法的技术方案，较好的解决了该问题，可用于无线通信中。
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公开(公告)号：CN113472388B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110534011.8
申请日：2021-05-17
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种无线追踪通信系统，解决的是追踪精度低的技术问题，通过采用所述无线追踪通信系统包括相互对应配合的标识印编码调制单元，标识印解调解码单元；所述标识印编码调制单元执行步骤1，对通信系统的通信数据流进行预处理；步骤2，对预处理后的信号进行时隙排序分组，每时隙组内的时隙数随机，每时隙组总时长的二分之一为时隙重心；步骤3，定义二级制编码表示主体表示信息，二进制编码的每一码元对应一个时隙组重心，若二进制码元为1，则后移对应时隙组重心；若二进制码元为0，则前移对应时隙组重心的技术方案，较好的解决了该问题，可用于无线追踪通信中。
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公开(公告)号：CN107276465B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩‑电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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