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公开(公告)号：CN111682933B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010553714.0
申请日：2020-06-17
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本文发明了一种基于多参数五维超混沌系统的动态密码电子锁，包括以下步骤：构建多参数五维超混沌系统；采用四阶龙格‑库塔求解算法对多参数五维超混沌系统进行离散化处理；将离散化的超混沌系统通过编程语言实现；一种基于多参数五维超混沌系统的锁端和手持设备端的电路设计，本文设计了一种多控制参数的新型五维超混沌系统，采用四阶龙格‑库塔求解算法对其进行离散化处并用编程语言实现，多参数五维超混沌系统不仅复杂度比寻常混沌系统高，而且具有多个可调的系统控制参数，四阶龙格‑库塔算法是一种高精度单步算法，算法精度高，能很好的保留混沌系统的特性。
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公开(公告)号：CN114325387A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210046768.7
申请日：2022-01-17
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群反演滑模观测器感应电机状态监测方法，包括以下步骤：建立感应电机状态空间数学模型；采用反演设计法设计标准控制律；设计趋近律，结合标准控制律设计滑模控制律，构建滑模观测器；设计适应度函数并结合粒子群优化算法对滑模控制律实施参数寻优；实现感应电机在定转子绕组故障和定子电流传感器故障下的状态监测，并将系统实际输出值与观测值进行残差比较，显示监测精度。本发明设计了一种粒子群‑反演滑模观测器方法，通过反演法构建系统以及采取优化算法对滑模控制律实施参数寻优从而提高观测器的性能。该模型用于感应电机的状态监测时，能有效的提高其稳定性、响应速度和观测精度。
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公开(公告)号：CN113890442A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111180728.3
申请日：2021-10-11
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：获取三相电压分量和三相电流分量；得到同步旋转坐标系下的定转子电压和定转子电流；建立状态空间方程；采取定子电压定向控制的方法求出定转子电流之间的关系，借助两者之间的关系，组成以转子电流为状态变量的状态方程；增加切换控制项，构成滑模控制律，组成转子电流观测器；设计适应度函数，利用粒子群优化算法对滑模观测器的参数进行寻优；获得转子电流观测残差。本发明设计了一种PSO‑SMO方法，通过对滑模观测器的参数进行寻优从而提高观测器的性能。该模型用于双馈异步风力发电机的故障检测时，能有效的提高其观测精度和响应速度。
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公开(公告)号：CN111667379A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010453836.2
申请日：2020-05-26
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于风电数据升维与球面数据拟合的故障诊断方法，包括以下步骤：关于曲线拟合后取样的小样本扩展，建立以风电数据为基础的映射关系，将扩展样本数据映射至高维空间；建立球面数据模型，在模型的基础上设计球面数据拟合方法；将映射后的风电数据导入数据模型，输出可视化图形，定性得出故障类型及故障发生时的范围与临界条件。本发明首先设计了风电数据升维方法，然后建立球面数据模型并设计了球面数据拟合的推导过程，通过将升维后的风电数据在高维空间中进行球面拟合从而实现风电故障类型的判别及故障发生时的范围，具有算法简单、诊断精确度高的优点。
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公开(公告)号：CN111082660A
公开(公告)日：2020-04-28
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110852655A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911211395.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种带有太阳能供电系统的家庭用电负荷分解方法，包括以下步骤：对数据集的数据进行预处理；将预处理后的数据分为训练数据和测试数据；将训练数据送入到长短期记忆-循环神经网络，对长短期记忆-循环神经网络进行训练；将测试数据送入训练好的长短期记忆-循环神经网络，得到测试结果；评价长短期记忆-循环神经网络的性能。本发明通过可变输入双向双层LSTM循环神经网络来负荷分解与监测流入太阳能的总功率和激活负荷的功率消耗、操作模式，此方法能有效监测输变电设备已无法承载更多负荷等难题，能使住宅用户知晓不同时段内各种用电负荷的电能使用情况，根据电力公司相应的政策，达到节能降耗、促进电网建设的目的。
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公开(公告)号：CN114123899B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111497150.4
申请日：2021-12-09
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本文发明了一种基于粒子群算法的事件触发滑模观测器的双馈风力发电机的故障检测方法，包括以下步骤：构建风机的转子电流滑模观测器；引入粒子群算法，对构建滑模观测器的参数进行寻优；引入事件触发控制机制，对构建的滑模观测器进行控制；通过将风机无故障状态下转子电流输出值与滑模观测值作差，得到风机无扰动工作状态下的最大跟踪残差值；引入转子电流传感器故障、电网电压跌落故障以及定子匝间短路故障，利用电流输出值与滑模观测值的残差实现风机的故障检测；本文设计的一种基于粒子群算法的事件触发滑模观测器的双馈风力发电机的故障检测方法具有设计简单、对未知信号抗干扰性强、降低计算通信资源、削弱滑模抖振等优点。
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公开(公告)号：CN113890442B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111180728.3
申请日：2021-10-11
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：获取三相电压分量和三相电流分量；得到同步旋转坐标系下的定转子电压和定转子电流；建立状态空间方程；采取定子电压定向控制的方法求出定转子电流之间的关系，借助两者之间的关系，组成以转子电流为状态变量的状态方程；增加切换控制项，构成滑模控制律，组成转子电流观测器；设计适应度函数，利用粒子群优化算法对滑模观测器的参数进行寻优；获得转子电流观测残差。本发明设计了一种PSO‑SMO方法，通过对滑模观测器的参数进行寻优从而提高观测器的性能。该模型用于双馈异步风力发电机的故障检测时，能有效的提高其观测精度和响应速度。
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公开(公告)号：CN116186610A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310268032.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/241 , G01R31/34 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出了一种基于粒子群的类Lorenz随机共振系统的电机故障诊断方法，包括利用电流传感器采集电机不同故障类型下定子电流的数据，作为原始信号；将原始信号数据输入基于粒子群的类Lorenz随机共振系统中，以信噪比为目标函数，自适应调整类Lorenz系统参数，输出最优参数下信噪比最优的数据；将数据输入学习好的极限学习机中进行故障诊断。本发明提出的一种类Lorenz随机共振系统具备可调参数多、可塑性强等优势，为系统对不同类型的故障信号自适应调整参数提供了较大的调整空间。系统输出的最优信噪比数据能凸显信号特征，进而能准确进行故障诊断。
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