-
公开(公告)号：CN118693765A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410688263.X
申请日：2024-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于VSC‑LVDC系统的拓扑自适应调节型故障限流装置及方法，包括具有灵活输出能力的直流偏置电流源、具备限流阻抗串并联结构灵活变换能力的混合抑制模块和将限流装置与VSC直流输出侧相连的H桥电路。本发明在不影响系统正常运行的前提下，实现了对短路故障的有效抑制，解决了现有低压直流断路器保护时间同VSC装置故障闭锁时间不匹配的技术难题，赋予VSC‑LVDC系统可靠的故障穿越和在线恢复能力。
-
公开(公告)号：CN118332929A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410603460.7
申请日：2024-05-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习模型的发电厂仿真与真实数据联合学习方法，包括以下步骤：获取发电厂模拟机各种正常与故障工况的仿真数据，以及发电机组有限的正常运行真实数据；将仿真数据和真实数据标注不同的域标签,包括源域和目标域，生成训练集；构建仿真与真实数据的联合学习模型并基于训练集进行训练，所述联合学习模型包括特征提取器、预测器、多核最大均值差异(MK‑MMD)模块和域鉴别器；基于训练后的联合学习模型，调整预测器输出层的神经元数量，将模型用于故障诊断任务或关键参量预测任务。本发明将仿真数据的变工况知识迁移至真实场景，避免了因仿真与真实数据的差异，导致仅依靠仿真数据训练深度学习模型在实际发电厂中适用性不足的问题。
-
公开(公告)号：CN115685927A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211340607.5
申请日：2022-10-29
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于进化优化算法的氨纶盘头作业动态调度方法，包括以下步骤：步骤S1:根据氨纶盘头作业工作环境，构建优化环境的数学模型，并建立约束条件；步骤S2:基于数学模型和约束条件，采用进化优化算法，获取初步调度方案；步骤S3:基于初步调度方案，考虑新作业加入和旧作业取消，采用重组调度，交叉调度和插入调度，完成动态调度。本发明克服现有氨纶盘头作业静态调度研究的局限性与不足，根据动态事件构造基于重新调度策略的可行数学模型，既提高了搜索效率，又能动态实时更新车间调度状态。
-
公开(公告)号：CN111027881B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911305960.8
申请日：2019-12-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进灰色关联度的输电杆塔自然灾害损失评估方法，包括如下步骤：步骤S1：定义m种气象灾害，n个评价指标，构建输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵；步骤S2:根据灰色系统原理，对输电杆塔灾损评估指标评价值的初始矩阵进行无量纲化处理；步骤S3：根据灰色关联方法，以杆塔全倒伏的指标为参考序列，各自然灾害下的杆塔受损情况为目标序列，建立杆塔评估模型；步骤S4：采用熵值法对各个评价指标权重进行计算；步骤S5：计算参考序列和目标序列之间的关联度；步骤S6：利用关联度评估杆塔在不同自然灾害下的受损程度。其采用熵值法对传统灰色关联度增加各指标权重的影响，建立适合输电杆塔在自然灾害下受损情况的灰色关联模型。
-
公开(公告)号：CN109376606B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811124490.0
申请日：2018-09-26
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种电力巡检图像杆塔基础故障检测方法，该方法主要包括以下步骤：根据电力巡检影像数据库接口获取包含杆塔基座和塔基基础的电力巡检图像及其对应的XML标签；将获取到的数据转换生成可用于深度学习网络训练的数据文件；搭建基础网络为Resnet‑101的Faster‑Rcnn网络并利用转换生成的训练数据训练网络，最后根据训练时网络参数是否达到期望值固化深度神经网络模型。将待检测的电力巡检图像通过深度学习网络，框选出电力巡检图像中杆塔基座位置，根据杆塔基座目标框位置信息从电力巡检图像中截取出杆塔基座，最后使用多模型故障检测，融合得到塔基基础故障信息，并存入电力巡检图像故障信息数据库。本发明有效提高电力巡检的效率和智能化水平。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109345529B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811155376.4
申请日：2018-09-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进型二次目标检测网络线夹、均压环故障识别方法，包括以下步骤：步骤S1：制作线夹或均压环图像数据集，对图像数据样本做分类和清洗，并对样本做标注文件，作为初始化训练数据；步骤S2：针对不同检测数据集生成Anchor box；步骤S3：使用迁移学习将预训练好的模型初始化新的目标检测网络，将数据输入到模型中开始训练，待模型收敛后停止训练；步骤S4：固化模型，将模型中所含的训练变量剔除，保留用于检测的权值；步骤S5：数据经过固化后的模型生成一、二次检测图，针对线夹或均压环采用计算机视觉算法判断是否发生故障。本发明减小了模型参数的情况上能达到两个模型来实现二次检测的精确度，同时在检测速度有了很大的提升。
-
公开(公告)号：CN109743103B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201910102534.8
申请日：2019-02-01
Applicant: 福州大学
IPC: H04B10/03 , H04B10/079 , H04Q11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于ELM的FBG传感网络节点故障修复方法，通过分析FBG传感网络节点之间相关性，采集节点的历史数据作为采样向量，运用极限学习机进行训练，构建所有节点的冗余模型，利用节点的冗余模搭建节点故障实时在线监测系统。通过光谱仪将采集到的FBG传感网络所由节点数据输入到故障监测系统中，对FBG传感网络进行故障诊断，并实时在线修复，提高FBG传感网络的生存能力和使用寿命。
-
公开(公告)号：CN109282837B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811239614.X
申请日：2018-10-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM网络的布拉格光纤光栅交错光谱的解调方法，包括如下步骤：步骤S1:采集布拉格光纤光栅反射光谱数据以及对应的布拉格波长数据；步骤S2:对得到布拉格光纤光栅反射光谱数据以及对应的布拉格波长数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；步骤S3:根据训练数据集，利用长短时卷积网络初始化训练模型和模型权重；步骤S4:根据训练模型对测试数据集进行评估，若评估的效果没有变化或者模型已经收敛则结束训练，完成解调。本发明通过将卷积网络和长短时记忆网络结合，模型对复杂的传感网络能快速的得到精确的解，同时在对重叠光谱的求解中模型能准确的学习到重叠区域对应的布拉格光纤光栅，精确匹配避免了重叠时的错配，漏检。
-
公开(公告)号：CN109580007B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910124879.3
申请日：2019-02-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种机房冷通道微环境立体热力分布监测系统，其特征在于：系统包括若干温度采集模块、数据传输模块和后台工作站；所述温度采集模块包括云台和设置在云台上的低分辨率红外热成像仪；所述数据传输模块包括光纤网络、光端机和若干个适配器；所述光端机接受来自前端低分辨率红外热成像仪以及云台数据信号，并通过光纤网络进行传输至后台工作站。本发明采用低分辨率的红外热视模块，基于机器学习深度解析算法，深度提取采集的温度数据的特征值，并转化为立体热力分布图，能够有效的对温度进行实时检测。
-
公开(公告)号：CN111273594A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010261287.9
申请日：2020-04-03
Applicant: 福州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种具有语音交互和场景控制的家用智能配电箱控制系统，包括设置于配电箱内的智能控制板、一个以上的小型电器总线智能电气底板、一个以上的配套智能插座、一个以上的语音交互模块；所述智能控制板、配套智能插座以及语音交互模块中均设置有电力载波模块，所述配套智能插座与语音交互模块均通过电力载波的形式与所述智能控制板相连；所述一个以上的语音交互模块分布式设在屋内不同房间，分别用以采集不同房间内的语音控制指令，并将其传输至智能控制板。本发明通过在配电箱内设置智能控制板以及通过设置分布式的语音交互模块，提高了人机交互的效率和用户的居家体验质量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
126
records
(took 0.024 seconds)
