本发明涉及一种基于希尔伯特边际谱特征的光伏组件性能一致性评价方法。光伏组件性能的非一致性，将导致光伏发电效率的下降，甚至会影响光伏发电系统的稳定性，因此对光伏组件性能进行一致性评价，具有重要的应用价值。本发明考虑到光伏组件经过串并联构成光伏阵列时的频域线性叠加特性，首先对光伏阵列直流伏安信号利用经验模态分解和Hilbert边际谱变换，然后对边际谱一致性指标计算的频率范围进行筛选，去除反映叠加特性的边际谱峰值所对应的频率范围，提出了一种对边际谱局部频率范围进行一致性指标评价的计算方法，从而实现光伏组件性能一致性在线评价。本发明将提高光伏电站的运行效率和稳定性，有助于光伏发电的推广应用。
📄 2018109803441
📂 G06F17_15
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-08-27
本发明涉及一种噪声相关的带偏差系统的并行式融合估计方法。针对存在影响系统状态和测量的动态偏差和相关噪声的多传感器测量系统的滤波问题，本发明提出了一种基于解相关技术和并行式多传感器融合思路的带偏差系统估计方法，通过引入解相关技术，重新建立一种噪声不相关的等效模型，同时，基于噪声相关的两阶段卡尔曼滤波器，分别对多个无偏差滤波器和多个偏差滤波器进行融合，最后，将局部融合后无偏差状态值和偏差值进行融合，得到系统状态的最优估计值。本发明解决了估计中过程噪声与测量噪声的相关性导致滤波精度下降的问题。
📄 2019100792094
📂 G06F17_15
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-28
本发明涉及一种应用于纯方位跟踪的改进非线性可观测度自适应滤波方法，属于可观测度自适应滤波领域。为了提高纯方位跟踪滤波性能以及完善非线性系统可观测度理论，同时又能对纯方位系统在滤波前对系统的滤波精度有个大致的评价，本发明设计建立一个新的非线性可观测度计算方案，将观测噪声考虑在内；并且本发明设计出基于该可观测度的自适应调节因子，将调节因子加入到非线性滤波框架中，通过比较不同情形下的误差协方差的大小来判断那种方式下的自适应滤波效果更好，可以进一步提高基于非线性可观测度自适应滤波的精度，使得纯方位跟踪的滤波性能得以提高，进而纯方位跟踪有更好的性能。
📄 2019100792395
📂 G06F17_15
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-28
本发明涉及一种基于分散融合滤波技术的非线性带偏差系统的多传感器融合估计方法。针对存在动态偏差的非线性多传感系统的估计问题，本发明加入了分散融合滤波技术，提出了两阶段容积卡尔曼滤波融合估计方法。在分散融合结构中，各个传感器需要将自己的状态估计信息发送到融合中心，同时，所有滤波器对状态估计信息进行时间更新，得到预测值。各个局部滤波器对预测值进行量测更新，得到局部状态估计信息。在融合中心，对所有滤波器的状态估计信息进行处理，得到全局状态估计信息。本发明方法的性能要优于单传感器的两阶段卡尔曼滤波方法。
📄 2019100792412
📂 G06F17_15
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-28
本发明公开了一种以错因强化方式动态优化损失函数的物品识别方法，优化后的损失函数取名为ER‑Loss，在原来的交叉熵损失函数的基础上加入惩罚项实现,惩罚项包含以下四个模块:惩罚程度的放大因子A；惩罚程度调节系数Aprob，用于在训练过程中根据实际情况调节放大因子A对数据集各类别之间的相关性和相关类别的实际输出概率的影响，让放大因子A能够自动适应训练的不同阶段；在各网络下，数据集各类别之间的相关性组合X；相关类别的概率根据模型的每一次训练情况动态调整，与现有技术相比，本发明通过惩罚程度调节系数Aprob动态调节放大因子A，识别更加灵活，同时引入各网络下，数据集各类别之间的相关性组合X，使得模型对于类别特征的判断更加全面，提高了模型对物品识别的精度，降低得到的结果与实际结果之间的偏差，能有效地提高深度学习网络模型的识别准确程度。
📄 2020114775881
📂 G06F17_15
👤 电子科技大学中山学院
📅 2020-12-15
本发明公开了一种模糊散布熵计算方法及基于该方法的轴承故障诊断方法，属于信号处理技术领域，是基于欧式距离实现嵌入向量与量化级别的模糊化隶属,本发明提出了模糊散布熵。该度量首先基于嵌入矩阵与散布模式的欧式距离确定阈值，在阈值范围内使用模糊隶属函数取代标准散布熵中使用的取整函数来确定嵌入向量与散布模式的模糊隶属度，根据模糊隶属度确定每个散布模式出现的概率，使用模糊函数可以使信号信息在映射到色散模式时损失更小。
📄 2022113526556
📂 G06F17_15
👤 合肥学院
📅 2022-10-31
本发明公开了一种动力电池组SOH预测方法及系统，系统包括以下模块：数据预处理模块、SDAE模块、神经网络模块；方法包括以下步骤：通过读取BMS历史数据，对其进行清洗，提取天气、驾驶行为和常规三类特征，并分为连续型特征和数值型特征两类进行预处理；处理后传入SDAE模块，对数据加噪并重构数据；神经网络学习特征与SOH之间的映射关系，并输出SOH预测结果。本发明通过SDAE重构输入数据找到更稳定、更有用的特征，同时利用神经网络并行计算的特点，组合得到更具稳定性的高效的模型，可在节省计算时间的同时提高模型的预测精度，适用于电动汽车全状态、全气候运行时的电池组SOH估算。
📄 2022105297593
📂 G06F17_15
👤 江苏大学
📅 2022-05-16
本发明提出一种连铸结晶器非正弦振动波形函数，其通过控制驱动装置的运动规律，在驱动装置的带动下，在每个振动周期内按预设的速度波形进行非正弦振动，在一个振动周期内，该振动波形由三段函数组成，通过控制每一段驱动装置的运动规律，能够使结晶器按给定的振动方式实现非正弦振动。本发明构造的非正弦振动波形函数形式简单、易于实现。且位移、速度、加速度曲线光滑连续，不存在刚性和柔性冲击，具有良好的波形动力学特性。
📄 2019101472411
📂 G06F17_15
👤 燕山大学
📅 2019-02-27
本发明公开了一种基于卷积神经网络和数据驱动的非线性动态系统辨识方法，其内容包括：以Lorenz非线性系统生成观测数据及其微分值，并进行归一化处理；由归一化后的观测数据中各个状态量构建非线性状态函数字典，并对其进行张量化扩展；取该张量中的一半数据和其所对应的输出微分值训练卷积神经网络，深度挖掘期望输出微分值与输入之间的内在回归关系；将张量中剩下一半数据作为测试数据输入到卷积神经网络中，比较测试数据的卷积神经网络输出微分值与实际期望输出微分值，给出非线性动态系统辨识结果。本发明针对非线性动态系统辨识问题，在不需要先验信息的情况直接从测量数据实现非线性动态系统的辨识。
📄 2017110344786
📂 G06F17_15
👤 燕山大学
📅 2017-10-30
本发明具体涉及一种地面站点空间代表性动态评价方法，用于评价卫星遥感地表温度验证过程中站点的空间代表性。本发明基于地表温度的时间尺度分解模型，提出一种地面站点空间代表性动态评价方法，解决基于地面站点的地表温度验证过程中的以下两个问题(1)地面站点观测地表温度能不能代表卫星像元尺度的地表温度真值(2)如果能代表，在什么时间段能代表。本发明可以对站点的空间代表性进行评价，能够回答地表温度验证中哪些站点具有好的代表性，在哪些时间段具有代表性，这对于充分利用现有观测站点数据，降低新建站点的成本具有显著的经济意义。
📄 2020100585203
📂 G06F17_15
👤 电子科技大学
📅 2020-01-19
本发明公开一种面向区域内机械臂定位误差估算的新增采样的方法，应用于机器人采样点新增技术领域，针对现有的工业机器人所面临的绝对定位精度较低的问题，本发明首先对机械臂采样点的运动区域进行Delaunay三角剖分；然后将激光跟踪仪测量的实际值与采样点的理论值的误差值作为数据输出来确定克里金模型；其次根据确定的克里金模型预测每个Delaunay三角形内心点所对应的误差值的预测值，并估算出每个三角形内心的误差的均方误差值；最后将均方误差值较大的Delaunay三角形内心点的坐标作为新增采样点，构建新的克里金模型；通过多次的新增采样迭代，使机械臂的绝对定位精度估算的采样点分布的更加合理以及预测准确度提升。
📄 2021103981875
📂 G06F17_15
👤 四川华腾未来科技有限公司
📅 2021-04-14
本发明提供一种基于极大似然和梯度优化的辛烷值推断模型辨识方法，包括构建出工业连续重整装置的辛烷值推断的双率哈默斯坦非线性模型，获得了双率的辨识模型；使用多项式变换技术，将模型转化为可直接使用双率的输入输出数据进行辨识的模型，结合极大似然原理和梯度搜索原理，推导出一种极大似然随机梯度辨识算法对模型的参数进行最优估计。本发明的辨识方法结构简单，非常容易实现，辨识精度高。本发明还建立了极大似然随机梯度辨识方法的流程和步骤，可以有效地应用到辛烷值推断非线性双率系统的参数估计中去，具有一定的工程应用价值。
📄 201910547042X
📂 G06F17_15
👤 南通大学
📅 2019-06-24
柿子坊 · 知识产权运营
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