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公开(公告)号：CN119716271B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510199659.2
申请日：2025-02-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R29/08
Abstract: 本发明公开了一种雷电宽带甚高频成像方法、系统和可读介质，涉及信号处理、雷电辐射源成像技术领域，本发明提出的一种雷电宽带甚高频成像方法，首先构建非均匀性雷电甚高频天线阵列，采集雷电宽带甚高频信号并进行重构获取重构信号；接着基于重构信号构建降维正交传播算子；基于降维正交传播算子，获取X轴方向子阵和Y轴方向子阵的入射角信息；基于X轴方向子阵和Y轴方向子阵的入射角信息获取辐射源的方位角和仰角；最后基于辐射源的方位角和仰角，获取雷电宽带甚高频成像结果。减小了运算量和占用内存，以及减少了噪声干扰，提升算法的求解速度，使得成像精确度更高。
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公开(公告)号：CN119715409A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411872587.5
申请日：2024-12-18
Applicant: 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室) , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种回击放电通道电子密度诊断方法及系统，涉及高电压绝缘预测技术领域，解决了现有技术利用Saha方程计算电子密度，其计算复杂度高且结果误差较大的技术问题；本发明对回击放电通道进行光谱观测，获取回击放电通道原始发射光谱；基于回击放电通道光谱特征识别并定位至H原子谱线；提取某一帧某一高度位置处光谱数据并拟合H原子谱线；计算H原子谱线的FWHA参数；基于H原子谱线的Stark展宽法，计算回击放电通道电子密度。本发明方法不需要获得回击放电通道内温度，即可实现基于原子发射光谱解析计算回击放电通道电子密度，可为电力系统和输变电工程外绝缘设计提供依据，计算结果的准确度高，计算流程较为简便。
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公开(公告)号：CN119448162B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510033142.6
申请日：2025-01-09
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明属于电力系统高压保护领域，公开了一种断路器分闸重燃和电容器投切过电压过电流抑制电路，包括交流电源、断路器S1、保护电路和电容器C1，所述保护电路包括开关器件控制模块、变压器、可变电阻R1、电阻R2、电阻R3、电阻R4、开关器件K1、开关器件K2、开关器件K3、开关器件K4、辅助断路器S2、二极管D1、二极管D2、二极管D3、二极管D4、二极管D5、二极管D6、电抗器L1和直流电源DC。本发明提出的保护电路，可以抑制断路器投切电容器过程中的合闸涌流和合闸过电压，抑制分闸过程中的分闸过电压、断路器重燃，并在分闸后替代放电线圈对并联电容器进行放电，实现对断路器投切并联电容器的全过程保护。
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公开(公告)号：CN119513670A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510072918.5
申请日：2025-01-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本申请涉及电力传输技术领域，尤其是一种基于深度强化学习与模式挖掘的宽频振荡分类方法。本申请提出的基于深度强化学习与模式挖掘的宽频振荡分类方法，通过将电网线路里的电压、电流等多元时序数据编码为单变量的聚类序列，然后利用从聚类序列中提取的候选模式学习多模式时间序列，并通过强化学习模块训练出判别模式，同时训练分类模型。本申请从多模式时间序列用神经网络映射出该样本的类别，并采用强化学习方法对多模式时间序列进行更新，能够在借助神经网络高度拟合的优势的同时，保证了该分类方法具有一定程度的可解释性，同时能够在实现分类算法的同时有效探索宽频震荡现象中存在的数据间的时序关系；克服了现有震荡分类方法低准确度低效的问题。
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公开(公告)号：CN115015992B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202210582175.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室) , 合肥工业大学
IPC: G01T1/208
Abstract: 本发明公开了一种强电磁环境下长间隙放电高能X射线干扰消除测量装置及方法，属于长间隙放电技术领域。本发明装置包括放电试验部分和测量干扰消除部分，所述放电试验部分包括：冲击电压发生器，分压器，棒电极，板电极，电子束流器和示波器一；所述测量干扰消除部分包括：铝板，闪烁体探头，光电倍增管一，信号放大器一，高透玻璃，光电倍增管二，信号放大器二，示波器二，计算机服务器。本发明的方法相对简单，易于开展多种不同长间隙放电试验，可提高放电高能X射线测量精度，有助于促进长间隙放电基础理论研究。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118072114B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410473224.8
申请日：2024-04-19
Applicant: 合肥工大共达工程检测试验有限公司 , 合肥工业大学智能制造技术研究院
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及人工智能和土木工程的裂缝检测技术领域，尤其是一种基于脉冲神经网络的裂缝检测模型、方法和系统。本发明提出的基于脉冲神经网络的裂缝检测模型构建方法，在模型训练过程中，设置UT网络，将基于神经网络构建的循环注意力模块的网络参数转换为基于脉冲神经网络的脉冲信号传递模块的网络参数，解决了脉冲神经网络难以训练，偏置信息难以表示以及负值较多等问题，提高了最终获得的裂缝检测模型的计算速度和精度，从而提高了裂缝检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN117871968B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410257619.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及脉冲电场测量技术领域，公开了一种脉冲电场测量系统的开环校准方法。该方法首先搭建测量系统的数学模型，包括系统的频域模型和时域模型，据此得到测量系统的频率响应特性和线性工作范围；再判断测量系统的特定器件和光纤插入损耗是否变化；当测量系统的特定器件和光纤插入损耗均不变化时，直接使用已计算出的频率响应特性和线性工作范围对测量系统进行标定；当测量系统的特定器件和/或光纤损耗插入发生变化时，将改变的器件参数和/或光纤插入损耗参数代入数学模型中，得到测量系统修改后的频率响应特性和线性工作范围，重新标定以完成对测量系统的开环校准。本发明显著降低了对测量系统进行校准的成本和难度。
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公开(公告)号：CN117407796A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311724239.9
申请日：2023-12-15
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，尤其是一种跨部件小样本故障诊断方法、系统和存储介质。本发明提出了一种带有特征编码模块、因果干预模块和关系度量模块的因果干预关系网络。因果干预模块对数据样本的特征进行多空间降维，可以捕获具有显著分布差异的不同成分之间的因果不变特征，从而提高元学习模型的可解释性和泛化能力。因果干预模块首先对小样本故障诊断的元学习过程建立因果结构模型，寻找样本特征和标签之间的因果关系，即了解输入特征对输出标签的影响方式和机制。这样一来，模型的预测结果不仅仅是基于统计相关性，而是基于因果性。这种因果性的解释能够提供更深入的理解和洞察，使得模型的决策过程更加可解释。
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公开(公告)号：CN116319378A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310545574.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H04L41/14 , G06N3/084 , G06N3/0455 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及网络工程和人工智能技术领域，尤其是一种基于深度学习的网络流量矩阵估计、模型训练方法和系统。本发明针对包含映射模块和重构模块的基础模型进行训练，提取训练完成的映射模块作为网络流量矩阵估计模型。映射模块结合链路负载计算流量矩阵，重构模块结合流量矩阵重构链路负载估计值。本发明能够在数据集不完整的情况下，利用双损失机制保证基础模型对现实TM估计的准确性、鲁棒性与实时性，本发明解决了实际生活中大量存在的训练数据集缺失导致的模型欠收敛问题。
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公开(公告)号：CN115633380A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211429712.6
申请日：2022-11-16
Applicant: 合肥工业大学智能制造技术研究院 , 安徽布拉特智能科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种考虑动态拓扑的多边缘服务缓存调度方法和系统，属于边缘网络技术领域。本发明基于当前多基站的边缘缓存方法忽略了边缘服务器的动态变化的缺陷，在多边缘服务缓存问题中引入图卷积神经网络和深度强化学习，图卷积神经网络可实现对动态拓扑的实时信息捕捉，将经过特征提取后的信息传输到深度强化学习网络中进行学习，结合深度强化学习强大的决策能力，可以很好地实现缓存决策并提高服务稳定性。
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