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公开(公告)号：CN116226750A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211740293.8
申请日：2022-12-31
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多源最优传输的滚动轴承跨机器域适应故障诊断方法，包括以下步骤：获取各个机器的轴承各工况的数据，建立多源域‑目标域数据库；建立特征提取深度变分自编码网络模型，提取各机器的数据特征；建立基于最优传输的深度域适应模型，将源域机器的数据与目标机器的数据共同迁移到公共子空间，并进行深度训练；建立标签分类模型，获得轴承故障诊断结果。本发明建立能够良好应用到目标机器的故障诊断模型，实现端到端的故障诊断；通过变分自编码网络能够自动地提取出解释性良好的特征，减小分类算法的运算复杂度、提高分类算法的精度，既能弥补单工况故障数据稀少的缺陷，又能解决同一机器多工况数据融合的域漂移问题。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110738010A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910989886.X
申请日：2019-10-17
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种集成深度学习模型的风电场短期风速预测方法，包括以下步骤：对原始风速时间序列进行归一化处理；用CEEMDAN分解归一化的风速时间序列，得到不同频率的本征模态分量；使用小波包分解对频率最高的本征模态分量进行二次分解；对两次分解得到的每个子序列建立各自的训练集和测试集；将各个子序列的训练集送入门控循环单元GRU网络进行训练，得到各个子序列的预测模型；将各个子序列的测试集送入各自对应的预测模型进行预测，得到相应的预测结果；对所有子序列的预测结果进行叠加与反归一化，得到最终的预测结果。本发明通过CEEMDAN和WPD算法分解原始风速时间序列，能降低原始风速时间序列的非线性和不平稳性。
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公开(公告)号：CN107192951A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710640172.9
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01R31/34
CPC classification number: G01R31/346
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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公开(公告)号：CN106094910A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610704401.4
申请日：2016-08-22
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G05D13/62
CPC classification number: G05D13/62
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法PID分离的参数整定方法，包括以下步骤：初始化设定粒子群的粒子个数，惯性系数，加速系数，粒子最大迭代次数，初始速度，对应每个粒子的空间位置分量和PID初始值；计算每个粒子对应的目标函数值；根据目标函数值更新个体最优的粒子位置、全局最优粒子位置、每个粒子的位置分量，再根据PID映射公式，更新对应每个粒子此次迭代的PID的值；重复迭代，直到迭代结束；输出全局最优PID参数值和对应的PID值。本发明在常规的粒子群优化算法中加入了PID映射的算法，可以将粒子空间位置分量映射到三维的PID参数空间中，这样便于算法筛选出最优的粒子位置，提高PID参数整定的效率。
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公开(公告)号：CN206077774U
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201621092620.3
申请日：2016-09-30
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H05B33/08
CPC classification number: Y02B20/348
Abstract: 本实用新型公开了一种适用于路灯LED的驱动电路，包括电源、滤波电路、整流桥电路、DC/AC变换电路、输出平滑电路、LED灯源阵列、控制电路、隔离驱动电路，所述滤波电路、整流桥电路、DC/AC变换电路、输出平滑电路、LED灯源阵列依次串接，滤波电路的输入端连接电网，控制电路的输出端经隔离驱动电路与DC/AC变换电路相连，所述电源分别与控制电路、隔离驱动电路相连。本实用新型的控制电路与DC/AC变换电路之间设有隔离驱动电路，使得控制电路和DC/AC变换电路完全隔离，提高了驱动电路的稳定性，并且还采用电压反馈电路进行补偿，提高了驱动电路的动态响应速度，抗干扰能力强，稳定性高。
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公开(公告)号：CN207305007U
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201721393016.9
申请日：2017-10-25
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H05B33/08
Abstract: 本实用新型公开了一种基于无线传输的LED驱动电路，包括电源、GSM电路、控制电路、驱动电路，所述电源与控制电路相连，为整个驱动电路提供工作电源，控制电路的输出端与驱动电路的输入端相连，驱动电路的输出端与LED灯源阵列相连，控制电路与GSM电路相连，通过GSM电路分别与手机卡、话筒、耳机、喇叭相连。本实用新型的驱动电路包括六个锁存器，其中2个驱动LED灯源的16行，剩下的4个驱动LED灯源的32列，采用逐行扫描的形式进行显示，通过串行输入数据节省IO口资源，降低了成本。
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