基于幂指数窗函数的工作模态参数识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN119939363A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510428780.8

    申请日:2025-04-08

    Abstract: 本发明提供的基于幂指数窗函数的工作模态参数识别方法、装置及设备,涉及模态参数识别技术领域。本发明通过实时采集复杂工况激励下多个传感器的振动响应信号,并对其进行滑动窗分割;对每个滑动窗内信号进行标准化后,对标准化信号应用幂指数窗函数进行加权,得到加权信号;采用快速傅里叶变换从加权信号中提取出频谱特征,计算出干扰比;根据干扰比,结合窗函数参数进行调整,以减少负频域干扰;根据优化后的频谱特征,识别出每个滑动窗内信号的固有频率和阻尼比,并结合主成分分析提取出模态振型;整合所有滑动窗内信号的识别结果,得到全时域下的模态参数特性,实现工作模态参数的在线动态识别。本发明能有效提高模态参数识别的准确性。

    一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119646592A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202510148439.7

    申请日:2025-02-11

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于KFWAdaBoost的变压器故障检测方法、装置、设备及介质,涉及变压器技术领域,本方法通过结合特征生成技术和集成学习策略,利用KPP算法生成聚类特征,并通过分析样本与簇中心的关系来编码样本的分布模式。模型在分类过程中为每个样本生成加权软标签,利用软标签表达类别间的模糊性和相似性,有效提升数据集的信息表达能力。还通过多轮迭代调整样本权重,强化对难分类样本的学习,并结合投票机制输出最终分类结果。此外,生成的新数据集不仅限于KFWAdaBoost模型,而是可以广泛应用于各种分类器的训练,提高了数据的利用效率和诊断的准确性。

    融合专车服务和拼车服务的城际多趟往返车辆的静态调度方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN118917642B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411412572.0

    申请日:2024-10-11

    Abstract: 本发明提供一种融合专车服务和拼车服务的城际多趟往返车辆的静态调度方法、装置、设备和介质,涉及城际静态拼车调度技术领域。方法包含:S1、获取乘客的预约出行数据和车辆集合。S2、根据预约出行数据和车辆集合,以最大化普通拼车利润和最大化专车服务利润为优化目标,构建静态调度模型。S3、根据静态调度模型,采用顺序构造线路算法生成初始可行解。S4、根据静态调度模型,设置基于单向行程的邻域算子,以进行扰动。S5、根据静态调度模型,设置基于专车服务乘客的局部搜索算子,用以改善扰动。S6、根据静态调度模型、初始可行解、邻域算子和局部搜索算子,采用变邻域搜索算法进行求解,获取最优解。其中,最优解为静态调度规划。

    一种涡电流分选装置
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113333164B

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202110705181.8

    申请日:2021-06-24

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明提供了一种涡电流分选装置,包括:导磁器;磁性卷辊;第一输送装置;第二输送装置;负压吸附装置;所述第一输送装置布置有所述导磁器和磁性卷辊,所述导磁器沿所述第一输送装置的输送方向延伸一段距离布置,所述导磁器与所述磁性卷辊导磁连接,所述磁性卷辊旋转产生的交变电流以能使经过导磁器的金属物料内产生涡电流;所述第二输送装置布置在所述第一输送装置的上方并对应所述导磁器,所述第二输送装置连接至用于接收金属物料的第一容置部,所述负压吸附装置连接所述第二输送装置以能将受涡电流驱动而弹起的金属物料吸附至所述第二输送装置。应用本技术方案可提供一种能提高分选效率的涡电流分选装置。

    基于多智能体强化学习的多交通信号灯控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118968790A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202411036565.5

    申请日:2024-07-31

    Abstract: 本发明提供的基于多智能体强化学习的多交通信号灯控制方法及系统,涉及信号灯相位控制技术领域,本发明通过获取多个交叉口的路网结构与预设时段的交通数据,构建各交叉口的智能体,将相邻交叉口的上游路段出口的车流状态作为通信内容,构建多交叉口的状态通信机制;然后结合连续拥堵惩罚项构建目标奖励函数;为每个交叉口构建两个结构相同、参数不同的网络,对所有交叉口执行对应智能体的信号灯协调控制;最后采用损失函数与梯度下降法更新网络参数,直到达到最大仿真次数,得到多交叉口的信号灯相位控制策略。本发明建立了智能体之间的状态通信机制,捕捉相邻交叉口之间的动态车流特征,在实时交通数据下,能有效提升多交叉口区域的通行效率。

    基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置

    公开(公告)号:CN118551900B

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410994378.1

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置,涉及城际客运规划领域,本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标,构建两阶段调度模型;获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息;通过在线车辆调度与最近插入算法,匹配已发车的车辆给新下单的乘客;通过离线车辆调度与最佳插入算法,匹配未发车的车辆给新下单的乘客;然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法,判断是否执行二阶段调度模型;再基于大邻域搜索算法,匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度;最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间,而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。

    一种轨道交通沿线常规公交线路调整方法

    公开(公告)号:CN114970993B

    公开(公告)日:2024-09-06

    申请号:CN202210535796.5

    申请日:2019-03-21

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种轨道交通沿线常规公交线路调整方法,具体包括一种基于站点重要度均值和单侧置信区间的端点线路调整方法,该方法以常规公交线路换乘客流为基础计算站点重要度,评估端点线路是否为重要线路并以一定置信度水平评价非重要端点线路是否存在重要站点,结合端点线路长度制定端点线路的调整原则。本发明能够促进轨道交通与常规公交的协调发展,为城市公共交通发展决策提供依据。

    基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置

    公开(公告)号:CN118551900A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410994378.1

    申请日:2024-07-24

    Abstract: 本发明提供的一种基于两阶段调度的城际动态拼车调度优化方法及装置,涉及城际客运规划领域,本发明基于城际拼车订单信息和车辆信息,以最大化总利润为目标,构建两阶段调度模型;获取当前时刻的城际拼车订单信息和当前车辆信息;通过在线车辆调度与最近插入算法,匹配已发车的车辆给新下单的乘客;通过离线车辆调度与最佳插入算法,匹配未发车的车辆给新下单的乘客;然后基于马尔可夫决策过程与深度Q学习算法,判断是否执行二阶段调度模型;再基于大邻域搜索算法,匹配所有未发车的车辆给所有未匹配成功且未超时的乘客以及匹配成功的乘客进行二阶段调度;最后更新系统信息。本发明不仅减少了总运行时间,而且大幅缩短了反馈给乘客信息的时间。

    交通需求预测方法、系统、电子设备及计算机存储介质

    公开(公告)号:CN115938112B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202211470118.1

    申请日:2022-11-23

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种交通需求预测方法、系统、电子设备及计算机存储介质,涉及智慧交通技术领域,方法包括获取交通数据中的时序特征;根据所述时序特征进行时序信息编码,得到输入特征矩阵;根据所述输入特征矩阵利用时间上的多头门控自注意力提取模块进行特征提取,得到带有时间特征的特征矩阵;根据所述带有时间特征的特征矩阵利用空间上的多头门控递归图注意力模块进行特征提取,得到带有时间特征和空间特征的特征矩阵;获取预设时间交通数据;根据所述预设时间交通数据和所述带有时间特征和空间特征的特征矩阵确定预测结果。本发明通过充分挖掘交通数据中的时空特征,从而实现快速且准确地对城市交通需求进行预测。

    欠定条件下的密集模态参数识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN118503683A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410910545.X

    申请日:2024-07-09

    Abstract: 本发明提供了欠定条件下的密集模态参数识别方法、装置、设备及介质,涉及工作模态参数识别技术领域,本方法通过获取传感器测点的线性时不变结构振动响应信号,根据振动响应信号数据的自相关性来构建三阶张量,通过张量分解后可以得到模态振型与模态响应矩阵;可以更准确地反映数据的内在结构,通过整合自相关性、PCA以及张量分解,使得即使在传感器有限的情况下(欠定)也能有效地提取模态信息,识别出工作模态参数(模态振型、固有频率等),为监测大型结构,如桥梁、高层建筑、风力涡轮机等提供了进一步的可能。

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