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公开(公告)号：CN107545153A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201711011644.0
申请日：2017-10-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的核小体分类预测方法，其特征是，包括如下步骤：1）特征提取；2）提取核小体或链接体DNA序列中核苷酸的物理化学属性；3）添加生物特性；4）获取第24维向量；5）添加核苷酸化学性质；6）得到包含生物信息的矩阵；7）构建卷积神经网络结构；8）分类核小体。这种方法能精准预测核小体的分类。
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公开(公告)号：CN107276465A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
CPC classification number: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/0018 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩-电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩-电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN104714188B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510147926.8
申请日：2015-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为量测噪声方差阵相匹配的电池电荷状态估计方法与系统，本法步骤为：建立电池模型、电压电流采样，最小二乘法参数辨识模型参数；自适应无迹卡尔曼滤波估计SOC；调整滤波增益的方差阵相匹配的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波，计算系统量测噪声实际残差方差阵值和估计的理论残差方差阵，得到εk。εk大于1自适应调整因子否则调整滤波增益，求得SOC估计值本系统动力电池所接电压、电流传感器经模数转换模块连接微控制器。微控制器含模型参数辨识模块、调整因子计算模块、滤波增益自适应调整、鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波SOC估计模块。SOC直接显示或传送到设备CAN网络。本发明动态调整滤波增益，提高了SOC估计的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105116958B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201510521985.7
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05F1/67
CPC classification number: Y02E10/58
Abstract: 本发明为光伏阵列自适应步长扰动观察法MPPT控制方法，主要步骤如下：对光伏阵列PV的输出电压和电流采样，得到P-U特性曲线，其不完全微分和理想微分对应的PV端电压为Ua和Ub，分为三个区间Ⅰ为0～Ua、Ⅱ为Ua～Ub、Ⅲ为大于Ub。区间I内以步长d1正向扰动；区间Ⅱ内以步长(2η-1)d1反向扰动；区间Ⅲ内以步长d1反向扰动本系统电压电流传感器信号采样接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，微处理器的输出接入脉宽调制模块PWM，PWM输出驱动信号控制光伏阵列的直流转换电路，实现最大功率点跟踪。本发明MPP附近小步长跟踪，较远区间大步长跟踪，步长的自适应调整，提高抗干扰能力，有效减小PV功率损失和能量利用率。
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公开(公告)号：CN103675706B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310680956.6
申请日：2013-12-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种动力电池电荷量估算方法，步骤如下：Ⅰ、开路电压法取得SOC与开路电压的函数关系；Ⅱ、测得SOC的初值；Ⅲ、采样和取得无迹卡尔曼滤波的SOC估算初值；Ⅳ、根据电池状态方程和观测方程，进行无迹卡尔曼滤波的UT变换的Sigma点采样，得到观测量的预估值，估算动力电池下一时刻的SOC估算值和协方差。本发明采用开路电压法和无迹卡尔曼滤波相互配合进行SOC估算，估算的精度高，用开路电压法得到SOC初始值，并进行SOC估算修正，提高了估算精度，无迹卡尔曼滤波无线性化近似过程，减少了误差，计算速度快，提高了SOC估算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105116343A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510521981.9
申请日：2015-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为最小二乘支持向量机的动力电池电荷状态估计方法及系统，本法步骤为：Ⅰ、用动力电池模型及参数由含遗忘因子的最小二乘FFRLS求得开路电压Uoc；Ⅱ、用FFRLS拟合得到Uoc-SOC的关系；Ⅲ、建立在线最小二乘支持向量机LS-SVM的SOC训练模型；Ⅳ、估计SOC的初值，安时积分法估计SOC；Ⅴ、修正、补偿安时积分法估计的SOC。本系统电压电流传感器实时信号接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，计算处理所得实时SOC估计值直接显示。本发明有效地补偿拟合误差和安时积分法的累计误差；在线实时地调整模型参数，运算速度快，跟踪能力强，估计准确，实验表明本法SOC估计精度，平均绝对误差仅为1.28％。
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公开(公告)号：CN103439668B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310400509.0
申请日：2013-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为动力锂离子电池的电荷状态估算方法与系统，本方法第一步建立等效电池的电路模型，对电池进行充放电和静置实验、定时采样得到电压时间曲线，通过公式辨识模型参数、得到开路电压OCV与SoC的非线性关系；第二步、基于卡尔曼算法，用状态预测、预测误差方差、滤波增益、状态估算和估算误差方差等矩阵，得到SoC最优估算值。本系统模数转换器、程序存储器、可编程存储器、定时器及显示器分别与微处理器连接，电流、电压传感器分别联接在待测电池与负载连接的电路中、输出接入模数转换器。可编程存储器存储实验所得的电池模型参数，程序存储器存储本方法的估算程序。本发明SoC估算精度可达1％，且更稳定；系统实时提供SoC估算值。
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公开(公告)号：CN101251441B
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN200810073507.4
申请日：2008-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M15/00
Abstract: 本发明涉及一种汽车发动机状态在线监测方法及系统。通过分析发动机排气系统内排气波动的形成和传播，研究排气波动信号，例如排气压力波动信号与发动机运行之间的关系；在记录和分析排气系统的波动的基础上，得出一种采用极少的检测项目便能够准确地实现汽车发动机的在线监测的汽车发动机状态在线监测方法及系统。系统能以较少的检测量获取较全面的发动机工况，检测和诊断汽车发动机的故障，从而实现汽车发动机的在线监测。该智能波动检测系统可以作为发动机优化控制的有力工具，在内燃机的故障诊断、优化控制和汽车发动机的噪音控制方面有长远的应用前景。
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公开(公告)号：CN101386251B
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN200810073866.X
申请日：2008-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为无源车辆轮胎压力监测系统及其使用方法，系统包括中央模块、至少一个安装于轮胎的轮胎模块和与之相配的固装于其挡灰板的无线供电器，中央模块和有总线地址标识符的各无线供电器经总线连接，无线供电器和轮胎模块经低频磁链路连接，轮胎模块和中央模块由射频无线连接。其使用方法为中央模块经总线依次向无线供电器发送带地址标识符的供电命令，无线供电器对相配的轮胎模块供电，轮胎模块得电后检测轮胎压力并发射，中央模块接收轮胎模块发射的信息并进行轮胎状态的判断与异常状态的报警和显示。本发明的轮胎模块为无源器件，接收空间磁能即可工作，寿命长，性能稳定，环保无污染，便于安装、调试和维护，轮胎信息定位准确可靠。
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公开(公告)号：CN101178816B
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200710050732.1
申请日：2007-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明为基于面采样的体绘制可视化方法，首先将体数据转换为3D纹理存储；再设计一个包含全部体数据的包围盒，其中心为直角坐标系原点，设定其8个顶点坐标与颜色值的初始对应关系，让包围盒围绕中心旋转，用白定义旋转矩阵计算包围盒顶点旋转后的新坐标；对垂直于视线的切割平面与包围盒各棱的交点，进行点坐标逆旋转操作并做线性变换得到其对应的颜色值后，GPU三线插值计算得彩色凸多边形采样面，以采样面各点的颜色值为坐标采样出3D纹理中体数据值，进行颜色合成计算；修改步进值使切割平面沿视线前进，至其与包围盒不再相交，绘制出最终图像。方法一次计算多边形采样面内大量采样点坐标，提高程序并行性，减少工作量，显著提高体绘制速度。
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