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公开(公告)号：CN114355190B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202210026777.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可切换滑模观测器的双馈电机匝间短路故障检测方法，包括以下步骤：引入故障位置参数矩阵;建立风力发电机发生定子匝间短路故障时在同步旋转坐标下的动态数学模型；建立同步旋转坐标下的状态空间模型；构造可切换控制律的滑模观测器；获得电流观测残差，对系统定子匝间短路故障进行检测。本发明构造了风力发电机定子匝间短路故障在同步旋转坐标系下的数学模型。在此基础上，给出其正常状态的状态空间模型，并设计了一种可切换滑模观测器的双馈电机匝间短路故障检测方法。该方法可以在复杂工况下准确实时跟踪风力发电机内部电流状态并判别系统是否发生定子匝间绕组短路故障。
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公开(公告)号：CN117173045A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311105792.4
申请日：2023-08-30
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明针对电机故障诊断领域，公开了一种基于多向注意力机制的CNN电机故障诊断方法，包括如下步骤：将采集的电机信号从时域数据转化为灰度图像，即全局特征视域下的数据转换方法；提出一种多向注意力机制，用于提高电机故障诊断的准确性；基于上述多向注意力机制，改进卷积神经网络结构，提高对故障数据的识别分类能力；最后选取轴承故障数据集、转子故障数据集和异步电机故障数据集，分别代入本发明和一些传统电机故障诊断方法进行对比实验。实验结果表明：本发明相较于传统电机故障诊断方法，不仅在数据预处理方面更加优越，在故障诊断的准确度上也更具优势，而且网络结构整体的的泛化能力、鲁棒性和稳定性都有所提升。
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公开(公告)号：CN113890722B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111180734.9
申请日：2021-10-11
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H04L9/00 , H04N1/32 , H04N1/44 , H04N19/625
Abstract: 本发明公开一种可压缩的六维无简并超混沌图像保密系统及方法。在加密端对图像数据进行压缩处理得到压缩系数矩阵，结合加密端超混沌序列对矩阵加密得到密文数据。解密端根据密钥设置超混沌系统的初始值，由解密端超混沌系统的混沌序列对密文数据解密，进一步还原得即可到明文图像。加密端与解密端利用SOPC资源完成加密与解密操作，在SOPC中FPGA对超混沌离散化过程进行并行加速，ARM处理器结合混沌序列完成图像加密、解密过程。本发明在运用过程中能有效地节省硬件资源，并运用FPGA并行计算优势加快了超混沌系统离散化速度，进而提高了图像保密系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN114355190A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210026777.X
申请日：2022-01-11
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可切换滑模观测器的双馈电机匝间短路故障检测方法，包括以下步骤：引入故障位置参数矩阵;建立风力发电机发生定子匝间短路故障时在同步旋转坐标下的动态数学模型；建立同步旋转坐标下的状态空间模型；构造可切换控制律的滑模观测器；获得电流观测残差，对系统定子匝间短路故障进行检测。本发明构造了风力发电机定子匝间短路故障在同步旋转坐标系下的数学模型。在此基础上，给出其正常状态的状态空间模型，并设计了一种可切换滑模观测器的双馈电机匝间短路故障检测方法。该方法可以在复杂工况下准确实时跟踪风力发电机内部电流状态并判别系统是否发生定子匝间绕组短路故障。
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公开(公告)号：CN109951270B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910298240.7
申请日：2019-04-16
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于驱动‑响应同步的七维超混沌遮掩保密通信电路，包括复杂信号产生器、驱动电路、响应电路、加密电路、解密电路、反相器，复杂信号产生器的输出端与加密电路的第一输入端相连，驱动电路的第一输出端与反相器的输入端、响应电路的第一输入端相连，驱动电路的第二输出端与加密电路的第二输入端相连，反相器的输出端与响应电路的第二输入端相连，响应电路的输出端与解密电路的第二输入端相连，加密电路的输出端与解密电路的第一输入端相连，加密电路的输出端输出加密后信号，解密电路的输出端输出解密后信号。本发明是高维超混沌保密通信电路，具有更复杂的特征，可以增强基于混沌的数字音频加密的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114095147A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111427313.1
申请日：2021-11-29
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于五维假分数阶及混沌移位键控的电子锁保密通信方法，主要包括以下步骤：建立新的五维混沌系统、混沌系统离散化、利用系统混沌序列生成密码、采用混沌移位键控保密通信原理对密钥进行保密传输。本发明提出的混沌系统，能在真分数阶、整数阶及假分数阶出现混沌现象。混沌系统采用Adomian分解算法，其不需要大量的计算内存就能得到精度高、收敛快的近似解，应用在数字电路中能较好地得到离散后的混沌序列值。依据混沌系统特性，用混沌序列值作为密码能达到一次一密的效果。应用混沌移位键控保密原理将密钥映射到混沌序列中，隐藏数据特性。将动态密码与密钥的混沌移位键控保密通信结合起来，提高了电子锁的安全性能。
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公开(公告)号：CN111338262B
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202010200369.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G05B19/042 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于ARM的家用电器运行状态非侵入式检测方法，包括以下步骤：采集预测电器的消耗功率，然后根据消耗功率对电器运行状态进行标注；将标注过的数据进行归一化处理；搭建LSTM神经网络模型，对LSTM神经网络模型进行训练和优化、测试；搭建嵌入式开发交叉编译环境，进行嵌入式Linux系统的移植；读取用户家庭的用电总功率；量化LSTM神经网络模型，预测家用电器运行状态并将结果显示。本发明对家用电器的运行状态识别具有良好的效果，并且利用了tensorflow lite量化工具降低了在ARM上执行深度学习推理的硬件需求，经过量化后的模型具有更小的二进制可执行文件，可以实现在低成本的情况下实时地对家用电器的运行状态进行监测。
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公开(公告)号：CN111082660B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010022716.7
申请日：2020-01-09
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ELM‑PID的buck变换器输出电压控制方法，包括以下步骤：建立状态空间方程；建立平均状态空间方程；得到交流小信号状态方程与输出方程；求得Buck变换器的传递函数；构造控制器；ELM网络初始化；ELM网络自适应调整；在某个时间段设定电阻负载扰动和控制端扰动，通过ELM调节PID参数，得到稳定的电压输出。本发明首先根据ELM原理设计了PID整定算法，通过对PID参数进行在线调整从而实现输出稳压控制，然后给定控制端扰动和负载端扰动的两种故障，用以证明ELM‑PID控制器能很好的应对负载和外部干扰的影响，具有响应速度快、稳定性好的特点。
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公开(公告)号：CN110188826A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910468488.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能电表数据的家用电器运行状态非侵入式检测方法，包括以下步骤：采集用户家庭的用电总功率数据和预测电器的消耗功率数据；对电器运行状态进行标注，并对采集的功率数据进行归一化处理；搭建深度学习网络模型；对搭建的LSTM深度学习网络进行训练，得到训练好的LSTM网络模型；对训练好的LSTM网络模型进行测试，检验网络预测准确性；采集任意家庭入户智能电表功率数据，作为LSTM网络模型的输入，检测识别多个家用电器的运行状态。本发明对负荷的运行状态识别具有良好的效果，与普通的单个预测网络相比，网络的训练时间大大减少，对于不同的地区使用迁移学习也能达到良好的预测效果，在生产生活中具有很高的价值。
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公开(公告)号：CN107192951B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710640172.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机三相转子电流微故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一：进行三相转子电流故障信息提取，得到训练数据集、确认数据集和测试数据集；步骤二：构造双层稀疏贝叶斯极限学习机模型；步骤三：创建配对多标签分类方法，并结合双层稀疏贝叶斯极限学习机构建基于微故障诊断算法模型的分类器集；步骤四：利用训练数据集对微故障诊断算法模型进行训练，并通过确认数据集以及萤火虫算法进行动态寻优迭代，最终确定最优参数，完成微故障诊断算法模型；步骤五：将测试数据集输入到微故障诊断算法模型中，得到微故障的诊断结果。本发明能够对风力发电机三相转子电流微故障进行诊断，具有诊断效率高、诊断精确度高的优点。
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