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公开(公告)号：CN114994426B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202210388005.0
申请日：2022-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: G01R31/00 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本发明涉及轨道列车牵引系统故障诊断技术领域，公开了一种多服役工况下列车牵引系统故障诊断方法、系统及介质；该方法对预先构建的故障诊断模型框架进行训练得到目标多通道域自适应图卷积网络模型，并基于目标多通道域自适应图卷积网络模型进行故障诊断，这样，基于故障诊断模型框架不仅能够提取数据特征，同时注重于数据关联性，可以在一定程度上使得所需故障样本数量显著降低，可以解决服役工况的多样性和故障样本的稀缺性问题，为小样本下的牵引系统故障诊断提供了可行途径，可以及时诊断轨道列车牵引系统的微小故障。
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公开(公告)号：CN118277562A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311613168.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06F40/216 , G06N3/047 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，公开了一种用于列车牵引传动系统的远程故障诊断方法及系统，该方法通过构建故障词库，基于故障词库对故障语料进行分词处理；构建故障知识图谱的本体；根据预设方法对分词处理后的故障语料进行信息抽取，得到实体信息和关系信息；构建列车牵引传动系统故障的知识图谱；根据构建的知识图谱，将图数据库与前端界面进行连接，搭建列车途中故障诊断远程辅助决策系统，并基于故障诊断远程辅助决策系统进行故障诊断。这样，可以解决现有远程故障诊断方法对于专家经验依赖性高、非结构化知识利用率低，导致诊断效率不高、运维决策耗时长的问题。
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公开(公告)号：CN112910324B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110059989.3
申请日：2021-01-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机直接转矩控制最大转矩电流比控制方法，得到扰动观察法中的磁链扰动引起的电流变化；(2)根据给定转矩差计算的可变磁链步长；(3)利用(1)(2)改进传统扰动观察方法，通过对磁链施加计算出来的扰动值来控制系统定子电流，实现系统给定转矩处于变化率不同的实时变化情况下快速准确的永磁同步电机直接转矩控制的最大转矩电流比控制。
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公开(公告)号：CN113468760A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110824589.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于字典学习的电机微弱故障检测方法及系统，通过采集待测电机在参考转速vr下正常运行的电流信号构建训练样本矩阵X，采用字典学习算法重构训练样本矩阵X，采集待测电机实时运行的实时运行转速vn下的实时电流信号构建测试样本矩阵y，采用字典学习算法重构测试样本矩阵y，计算并根据重构后的第一重构矩阵X′与重构后的第二重构矩阵y′之间的相似性，判断电机是否发生微弱故障。本发明通过字典学习算法重构训练样本以及测试样本，在保留训练样本以及测试样本的关键特征的同时压缩训练样本以及测试样本的数据量，再根据压缩后的训练样本以及测试样本的相似度判断电机是否存在微弱故障，能有效提高电机微弱故障的检测速度和检测准确性。
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公开(公告)号：CN113381635A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110725421.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 中南大学
IPC: H02M7/5387 , H02M1/088 , H02M1/32 , H02H7/122
Abstract: 本发明涉及电力电子技术领域，公开一种牵引变流器热性能动态优化控制方法及系统，以实现在正常运行情况和故障运行情况下的牵引变流器的热性能的动态优化控制。包括：构建待测牵引变流器的电性能控制量的预测模型和热性能控制量的预测模型；根据电性能控制量的预测模型构建电性能控制目标函数，并根据热性能控制量的预测模型构建基于标准差系数动态加权的热性能控制目标函数；基于所述电性能控制目标函数和所述热性能控制目标函数，构建用于表示性能归一化的奖励函数；根据系统的运行状态，确定符合预设条件的系统电平状态组合集；根据目标系统电平状态组合对待测牵引变流器的电热性能进行调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112217410A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011285212.0
申请日：2020-11-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及电路故障容错控制领域，公开一种三电平逆变器开路故障容错控制方法及系统，提高系统的可靠性和安全性。本发明方法包括以下步骤：S1：建立逆变器开关信号与评价函数的关系，构建基于有限集模型预测控制的评价函数，确定正常运行情况下可选逆变器输出电压矢量集合，实现正常运行情况下三电平逆变器有限集模型预测控制；S2：分别分析各类开路故障对逆变器输出电压矢量的影响，确定开路故障后受影响的、可用的逆变器输出电压矢量；S3：当发生开路故障时，去除受影响的电压矢量，更新可选逆变器输出电压矢量集合，使用有限集模型预测控制，选择使评价函数最小的值所对应的脉冲控制信号，实现容错控制。
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公开(公告)号：CN119151814A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410950093.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及图像增强技术领域，公开了一种煤矿井下低照度图像增强方法、系统及设备，该方法首先，进行色彩校正可以较好地解决煤矿井下异常光照下色偏问题，确保图像的色彩自然度；其次，基于含噪Retinex模型分解出噪声、光照、反射三大分量，去除复杂噪声，同时采取伽马矫正的方式进行均衡亮度调整；最后，基于权重进行多尺度融合得到最终增强图像，缓解了过暗与过亮区域的细节丢失问题，实现异常光照下图像增强，确保后续煤矿开采作业识别和检测作业开展的安全性和合理性，提升了在煤矿井下低照度图像图像增强时的精度。
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公开(公告)号：CN117706514B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410155231.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 中南大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/88 , G01S13/89 , G01S7/16 , G01S7/292 , G01S7/35 , G06V10/30 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的杂波消除方法、系统及设备，其方法包括：获取模拟无杂波图像、实测背景图像以及模拟有噪B扫描图像；基于模拟无杂波图像以及第三代风格生成对抗网络，得到合成无噪B扫描图像；基于合成无噪B扫描图像以及实测背景图像，得到合成有噪B扫描图像；基于模拟无杂波图像、合成有噪B扫描图像、模拟有噪B扫描图像以及合成无噪B扫描图像，得到成对训练数据集；获取去噪模型；基于成对训练数据集以及去噪模型，得到图像损失；基于图像损失调整去噪模型，得到优化训练模型；基于优化训练模型以及输入图像，得到无杂波图像。本申请具有扩大训练数据集以及提高图像处理质量的效果。
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公开(公告)号：CN117635643A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311650086.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 中南大学
IPC: G06T7/13 , G06T5/94 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 改进的双重注意力网络的室内火灾及可燃物自动识别方法，对于采集的图像，使用Canny边缘检测增强边界特征，辅助创建分割标签，以建立用于训练的火灾—可燃物数据集；改进基于双重注意力网络的深度学习框架，替换原有的交叉熵损失函数为焦点损失函数，并进行训练；结合测试增强方法对输入图像进行翻转、缩放变换，并将输出综合分析，得到最终的分割结果，实现室内火灾及可燃物的自动识别。
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公开(公告)号：CN114894619A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210500867.8
申请日：2022-05-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提出了基于长短期记忆网络的钢管混凝土柱轴压荷载‑应变曲线预测方法。对于设计参数、轴压荷载和轴向应变数据，设计数据预处理和数据构成方法，用于长短期记忆网络离线模型训练；构造轴向应变数据序列，并将其与设计参数输入到训练好的离线模型中，得到模型输出的轴压荷载数据；用轴向应变数据和轴压荷载数据还原轴压荷载‑应变曲线，实现系统轴压荷载‑应变曲线预测。
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