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公开(公告)号：CN119989924A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510285403.3
申请日：2025-03-11
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种锂电池SOC(State ofCharge，即荷电状态)预测的流行正则化支持向量机建模方法，它包括以下步骤：步骤1：数据收集与预处理；步骤2：构建流行正则化LSSVM目标函数；步骤3：利用KNN方法构建数据邻域关系；步骤4：求解目标函数构建预测模型；步骤5：模型误差计算与权重更新。本发明与现有技术相比的优点在于：通过引入流行学习技术，有效捕捉数据中的内在流形结构，提高模型对复杂数据的拟合能力，此外，通过结合鲁棒权重误差处理机制，有效抑制数据噪声对预测结果的影响，提高模型在复杂动态环境下的稳定性，增强模型鲁棒性，该方法能够更好地适应复杂时变工况需求，为锂电池的SOC预测提供了一种新的有效方法。
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公开(公告)号：CN114264397B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111575552.1
申请日：2021-12-21
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G01L5/04 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了一种基于小波与等值线的瞬时索力识别方法、电子设备及介质。该方法包括：步骤1：通过微波干涉雷达获取拉索振动位移信号，进行小窗口聚焦分析：根据小窗口信号进行连续复小波变换，获得小波系数；对小波系数进行降噪处理，获得降噪后的小波系数；通过等值线法在等幅值面上提取小波脊带；通过最邻近法对小波脊带进行拟合插值，进而进行均值化处理，获得小窗口时频曲线；步骤2：将每个小窗口的时频曲线叠加，获得最终时频曲线，识别拉索瞬时频率，计算瞬时索力。本发明通过非接触式微波干涉雷达采集响应数据，通过小窗口聚焦分析，多窗口叠加展示的方式，实现长时段分析，通过等值线法提取小波脊带，提高索力识别精度。
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公开(公告)号：CN107656526B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201710911210.X
申请日：2017-09-29
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 蒋淑霞
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种智能小车转向控制方法和控制装置，所述方法包括：智能小车通过传感器测量出赛道的中心线位置偏差local_error；计算local_error3，并根据local_error的一次项系数a，以及local_error的三次项系数b，确定所述智能小车的舵机转向输出PWM；根据计算出的PWM控制智能小车的舵机进行转向操作。应用本发明使得智能小车能适合各种赛道，且使得智能小车的调试过程更为简易、快速。
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公开(公告)号：CN110008895A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910258574.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种赛道特征识别方法及智能赛车，包括：获取赛道图像，提取赛道图像中特定行内左边线位置信息和右边线位置信息；根据特定行内左边线位置信息和右边线位置信息，计算特定行对应的参数信息；根据参数信息判断赛道图像对应的赛道特征。本发明在提取赛道图像中特定行内左边线位置信息和右边线位置信息，根据左边线位置信息和右边线位置信息，计算对应的参数信息，进一步根据参数信息赛道特征，需要整定、判断的参数少，运算量少，程序简单，节约了运算资源，且不易受到图像畸变和整个赛道环境变化的影响，提高了识别赛道特征的准确性。
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公开(公告)号：CN106815434A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710035729.6
申请日：2017-01-18
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 蒋淑霞
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/82
Abstract: 本发明公开了一种基于小波和EMD的噪声量时频分析去噪效果评价方法，所述方法包括数据获取、数据去噪、噪声量时域分析、噪声量时频谱分析；针对发动机上不同信号采用不同的去噪处理方法，达到最佳效果。本发明基于小波阈值去噪和EMD去噪理论，提出了一种基于去掉噪声量来衡量哪一种去噪方法更优；本发明证明在处理喷油器波形噪声(类白噪声)上，去噪的时域分析表明小波阈值去噪去掉的是类似白噪声，而EMD可能去掉的是某一有效成分或某一故障信息。本发明基于时域和频域分析的噪声量分析不仅可以作为评价去噪效果优劣的标准，同时也是发动机数据分析、挖掘和故障诊断的一个很好的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629441A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810202707.9
申请日：2018-03-13
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 一种基于聚类分析和小波改进的风机噪音的预测方法和装置，方法包括：获取风机训练参数，其中，所述训练参数包括风机的几何参数和性能参数；对所述训练参数进行分析，其中，所述分析包括聚类分析和相关性分析；根据分析的结果建立基于小波改进的BP神经网络模型，并进行神经网络训练；获取待预测数据，并将待预测数据与所述训练参数组合，以及根据所述神经网络对待预测数据进行预测，能够通过数据聚类的方式提高神经网络的训练精度，通过小波改进的BP神经网络有效降低了神经网络的预测误差。
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公开(公告)号：CN107976996A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201710912335.4
申请日：2017-09-29
Applicant: 中南林业科技大学
Inventor： 蒋淑霞
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种智能小车控制系统、方法及智能小车的空中控制设备，所述系统包括：智能小车、摄像飞行器，以及设置于地面的信标；其中，所述摄像飞行器用于在空中拍摄地面上的所述智能小车与信标的图像，并识别出所述图像中所述信标，以及所述智能小车的车头、车尾；确定所述智能小车的车头、车尾以及所述信标之间的三点相对位置；并根据所述三点相对位置，决定所述智能小车的电机和舵机的运转参数后，将所述电机和舵机的运转参数通过无线方式发送给所述智能小车；所述智能小车根据所述摄像飞行器发送的电机和舵机的运转参数控制本小车的电机和舵机，使本小车驶向所述信标。应用本发明可以更为灵活地控制智能小车的运行，且具有成本低的优点。
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公开(公告)号：CN119037608A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411319007.X
申请日：2024-09-21
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于动量轮独轮车的转向饱和系统，涉及动量轮独轮车技术领域，包括受力分析当#imgabs0#(其中#imgabs1#G＝mg)时重力G和离心力F的合力垂直小车轮胎即可以不受离心力的影响；该用于动量轮独轮车的转向饱和系统，通过动态零点辅助转向可以实现长时间持续转向，达到提高转向稳定性的目的；能够在保证系统响应速度的情况下消除静态误差就是由于转向的滞后性在转向过程中是会不断积分的从而导致积分饱和，由于独轮车是依靠动量轮加速转向所以当角度较小的时候容易出现动量轮加速产生的力不足以抵消摩擦力，所以当角度较小时进行积分可以很好地解决这个问题并且不会出现积分饱和。
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公开(公告)号：CN112270312B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202011352866.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/2135 , G01M13/045
Abstract: 本申请涉及一种风机轴承故障诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：采集风机轴承的振动数据，将所述振动数据进行分段处理，对分段后的所述振动数据进行标记；对每段所述振动数据进行小波包分解，并根据时域频域指标计算分解后的所述振动数据；获取所述振动数据的特征参数集，对所述特征参数集进行主成分分析，降低所述特征参数集的数据维度，得到综合变量参数集；对所述综合变量参数集进行聚类分析，根据聚类分析的结果判断风机轴承的故障类型。本方法对风机轴承故障诊断的过程中，具有较强的抗干扰能力，能够判别不同部位的不同程度的故障，故障识别的准确率高。
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公开(公告)号：CN110008895B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910258574.1
申请日：2019-04-01
Applicant: 中南林业科技大学
Abstract: 本发明公开了一种赛道特征识别方法及智能赛车，包括：获取赛道图像，提取赛道图像中特定行内左边线位置信息和右边线位置信息；根据特定行内左边线位置信息和右边线位置信息，计算特定行对应的参数信息；根据参数信息判断赛道图像对应的赛道特征。本发明在提取赛道图像中特定行内左边线位置信息和右边线位置信息，根据左边线位置信息和右边线位置信息，计算对应的参数信息，进一步根据参数信息赛道特征，需要整定、判断的参数少，运算量少，程序简单，节约了运算资源，且不易受到图像畸变和整个赛道环境变化的影响，提高了识别赛道特征的准确性。
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