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公开(公告)号：CN112288153A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011141953.1
申请日：2020-10-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种小脑模型神经网络故障诊断器初值权重的自动选优方法。该方法包括：S1、根据需要解决的问题初始化神经网络参数；S2、设置遗传算法参数，得到初始种群；S3、根据计算得到的个体适应度进行选择、交叉、变异和计算；S4、重构神经网络并对其进一步训练；S5、测试神经网络，得到最优神经网络诊断器。本发明在模糊小脑模型神经网络的初值权重选择中引入遗传算法，不仅适用于优化小脑模型神经网络权值层的权值，而且优化了关联存储空间激活函数的中心位置和宽度。可以有效降低人工选择初值参数的盲目性和时间成本，进一步提高神经网络诊断的智能性。
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公开(公告)号：CN111897224A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010811359.2
申请日：2020-08-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于演员-评论家强化学习和模糊逻辑的多智能体编队控制方法，将最优控制方法引入多机器人系统领航跟随者编队控制方法中，利用模糊逻辑系统逼近连续函数的能力，解决最优控制中汉密尔顿-雅可比-贝尔曼方程难以求取解析解的问题；同时，结合演员-评论家强化学习算法，形成演员模糊逻辑系统模块和评论家模糊逻辑系统模块，前者执行控制行为，后者对前者所选择的行为进行评价并将评价信息反馈给前者。该方法可以平衡控制性能和资源损耗，并且以在线学习的方式提高多机器人系统对于环境的适应性。
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公开(公告)号：CN111882184A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010677791.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划方法，首先，通过零空间投影的方法，建立复合任务；其次，将动态任务优先级规划问题转化为一个切换模式最优控制问题；最后应用混合整数优化方法，求解该最优控制问题得到最优复合任务轨迹。此方法解决多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划问题，该方法不需要人为的设定任务优先级的切换条件，从而减少了研究人员的工作量，并具有良好的可扩展性，能被应用于传统逻辑法难以处理的大数量任务优先级动态规划中。此外，该方法在任务优先级切换的过程中考虑了对智能体未来状态的预测信息，使得其相较于传统的逻辑方法具有更加理想的切换效果。
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公开(公告)号：CN111596691A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010648652.1
申请日：2020-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于人在回路的多机器人系统的决策建模与协同控制方法及系统，包括步骤：获取机器人执行任务后的输出信息值，选择机器人位置偏差信息作为人的决策信息；使用人的漂移扩散模型作为建模方法，根据人的决策信息对人的决策行为进行建模；设计人为决策任务，在机器人无法依赖自主控制系统完成任务的时候，执行人为决策任务，帮助机器人顺利完成任务。本发明将漂移扩散模型与基于零空间的行为控制方法相结合，提出人的漂扩散模型，通过速度-准确性准则得到相对应的决策阈值公式，该方法能够提高人的决策准确性。
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公开(公告)号：CN111461058A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010303245.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本申请提供了一种电力电子变换器故障的诊断方法和诊断系统。该方法包括：根据获取的包含多个子信号的电力电子变换器的信号建立与电力电子变换器的运行状态相匹配的样本库；从所述样本库获取作为训练数据的样本，通过所述样本对基于小脑模型神经网络算法的故障分类器进行训练，将通过故障识别率的训练后故障分类器植入用于诊断的DSP中；获取待诊断电力电子变换器的信号，对所述信号进行数据预处理后输入所述DSP中，根据所述DSP的处理结果判断所述待诊断电力电子变换器是否出现故障。本申请有效地减少了噪音等其他因素对单一状态信息的干扰，弥补了传统方法使用单故障样本信息的不可靠性和不确定性的缺点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109828168A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097620.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学 , 科华恒盛股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一致基于核密度估计的变换器故障诊断方法。通过基于mallat算法的三次B样条小波分析对采集得到数据进行预处理，得到带有故障特征的样本；通过KDE故障分类器，离线训练后选取故障分类器的较优参数，将训练样本中包含的正常情况与各类型故障情况准确划分，并将较优参数用于分类器网络，得出最优参数；将带有最优参数的分类器网络植入在线仿真中，做实时在线监测实际电路的故障诊断；选取完最优参数的分类器网络能够区分出已知故障类型样本和正常样本并且完成已知故障类型的故障定位，还能在发生未知类型故障的情况下，能够识别未知故障实现电路保护。本发明能更准确、更可靠的判断变换器的健康状况，也提高了变换器故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN106385173B
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201611079375.7
申请日：2016-11-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种三路正向电压输出单级无桥Cuk PFC变换器及其控制方法。相比于传统Cuk PFC变换器，该变换器完全消除了二极管整流桥，仅采用单个输入电感，电感利用率高，可实现可靠的三路正向电压输出，解决了Cuk拓扑的反向电压输出问题，且不存在各路的交叉影响。工作于DCM模式下，可使输入电流自然跟踪输入电压，实现单位功率因数，具有高效率、高功率密度、高可靠性的特点。
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公开(公告)号：CN107101972A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710371389.4
申请日：2017-05-24
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/359 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种近红外光谱快速鉴别三叶青产地的方法。由于三叶青近红外光谱数据还未完善，因此在其产地鉴别上，应对鉴别算法提出更高的要求，即在实现三叶产地鉴别的同时，还要能够有效地识别出其它或未知新产地的三叶青。针对这一问题，本文结合三叶青近红外光谱数据的特点，对算法共做了三方面改进：①从距离的角度估计样本的概率密度；②以训练样本可信度的方式计算带宽参数；③在未知新产地的识别上，提出一种基于训练集样本的概率密度函数的识别方法。本发明提出一种新的特征波长选择方法，其操作简单，通用性强，能够有效提高定量模型，稳健性与准确性。
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公开(公告)号：CN104935159B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510332268.X
申请日：2015-06-16
Applicant: 福州大学
CPC classification number: Y02B70/126 , Y02P80/112
Abstract: 本发明涉及一种PFC电流断续模式的峰值电流控制方法，将交流市电整流后接至一Boost电路，将Boost电路的开关周期T、电感L以及输出参考电压Uref、输入电压Uin、输出电压Uo以及电感电流IL输入控制器中；控制器计算得到当前开关周期对应的电流峰值Ipeak，将Ipeak与IL相比较，并控制开关管的开关，使每个开关周期电感电流的峰值和此峰值曲线拟合。本发明适用于电感电流断续(DCM)时的情形，克服了DCM模式下较难使用峰值控制的问题，提高了功率因数，并且设计简单，易于实现。
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