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公开(公告)号：CN114779087A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210404832.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性分析与VMD‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下：将锂离子电池放电功率、恒流充电时间、放电平均温度、放电截至电压以及恒流充电时间与恒压充电时间的比值作为电池容量特征参数，计算出这些特征参数与电池容量之间的相关系数，选取相关性最强的特征参数作为预测锂离子电池RUL的HI。同时利用VMD对选取出的HI进行信号分解，将其分解为全局衰减、局部再生和其他噪声三种模态分量，并将这三种模态分量作为HI进行RUL预测，有效避免了变量信息重叠，且分解过程具有较强的鲁棒性。对分解出的模态分量分别经LSTM进行RUL初步预测，最后对三种模态分量的预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
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公开(公告)号：CN114740360A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210348110.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于SAE‑CEEMDAN‑LSTM的锂离子电池剩余寿命预测方法。属于锂离子电池容量检测技术领域。具体步骤如下：将锂离子电池放电功率P、恒流充电时间Tc以及恒流充电阶段电池端的电压V作为预测锂离子电池剩余使用寿命的HI。利用SAE构建融合HI，该方法通过自学习生成高阶抽象的复杂函数，自适应将复杂多维的HI转化成能集中表达电池剩余容量特征的融合HI。采用CEEMDAN对融合后的HI进行对尺度分解得到多组分量，并通过关联性分析，筛选出具有强相关性的若干组分量，以实现对不同数据都具有良好的泛化性为目标。利用训练好的LSTM模型对筛选出的具有强相关性的若干组分量进行锂离子电池RUL预测，最后将若干组预测结果进行累加以实现锂离子电池RUL的精准预测。
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公开(公告)号：CN117140473A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311204451.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明属于煤矿巡检技术领域，具体涉及一种用于煤矿环境的巡检机器人导航与避障装置，包括安装板和工字钢，安装板顶端靠近两侧的位置皆竖直固定连接有侧板，侧板上设有驱动组件，侧板内侧壁皆设有第一导向组件，侧板侧壁上位于第一导向组件侧方设有第二导向组件，安装板底端固定连接有液压缸，液压缸输出点固定连接有巡检机器人本体，巡检机器人本体上设有视频监控云台，巡检机器人本体上设有安全触边传感器，通过第一限位轮紧贴工字钢，能够解决在巡检机器人转弯、爬坡时起很好的导向作用，减小了巡检机器人行走过程中因外部环境而产生的左右晃动的问题。
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公开(公告)号：CN116754951A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310554748.5
申请日：2023-05-17
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种基于CAE‑GRU的锂离子电池RUL预测方法。属于锂电池容量检测技术领域。容量回升现象会导致电池容量的时间序列出现非线性和非平稳性的特性，从而增加预测难度。随机波动使得时间序列数据包含了不确定性和噪声，增加了预测的不确定性。本发明的具体步骤如下：首先采取CAE对锂电池容量信号进行特征提取，以降低容量回升现象和随机波动对预测干扰。接着，采取典型的时间序列预测模型GRU来更好的捕捉时间序列数据中的非线性特性和动态变化，提高RUL预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115481756A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211013665.7
申请日：2022-08-23
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生和改进随机森林的电机故障诊断方法，包括以下步骤：步骤1、获取永磁同步电机实时工作参数和历史数据作为原始数据集；步骤2、构建随机森林故障诊断模型，并采用改进的麻雀搜索算法对所述随机森林故障诊断模型进行改进得到改进的随机森林故障诊断模型；步骤3、对改进的随机森林故障诊断模型训练，得到永磁同步电机故障诊断模型；步骤4、采用永磁同步电机故障诊断模型对永磁同步电机故障进行诊断。本发明能够准确的识别永磁同步电机的匝间短路和退磁故障诊断，有利于对永磁同步电机的日常维护，增加了电机工作时安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114311609A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210049056.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开一个基于数字孪生的挤塑机故障诊断系统，通过构建虚拟挤塑机数字孪生模型，获取物理世界光缆制造设备挤塑机的使用环境数据、历史运行数据和实时数据等传输至数字孪生模型，并且通过挤塑机历史数据进行决策树模型训练，通过训练好的模型对实时数据进行诊断，根据挤塑机孪生体模型和历史数据实现基于数字孪生的挤塑机故障诊断。挤塑机孪生体会对发生的故障进行警告提示并进行反馈处理，实现挤塑机的3D可视化监控和故障诊断。本系统能够让挤塑机发生故障时可以快速找到故障位置和故障类型，并可以进行3D可视化监控，有利于对挤塑机更好的进行维护且增加挤塑机设备的安全性，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN114545882A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210235706.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05B19/418 , B65H59/38 , B65H59/40
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的紧包光缆生产线张力控制方系统，该系统主要由生产线物理世界、生产线数字孪生世界以及两者之间的数据组成。其中生产线物理设备主要采集生产过程的状态数据和环境数据，并将这些数据发送至上位机。生产线数字孪生世界根据三维软件建立可视化的几何模型，物理世界的数据与孪生世界的物理模型与张力控制模型进行融合呈现出与物理世界对映的孪生世界。通过物理世界的工控机采集的实时张力数据，在孪生世界进行仿真计算并决策出最优的PID控制参数，并且将数据存储在数据库中，便于对历史数据的查看。本发明通过数字孪生技术在保证安全生产的前提下实现张力的最优控制，对生产装备进行可视化监控、离线仿真等功能，最终实现虚实融合的效果。
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公开(公告)号：CN112529497A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011415440.5
申请日：2020-12-03
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及了一种5G网络下基于OPC UA over TSN的智能仓储系统，该系统针对仓储系统中各类厂商生产的设备互联、不同类型数据信息实时有效互通的问题，建立智能仓储模型。首先，利用OPC UA技术将仓储内多设备连接在一起，实现不同设备间语义互操作；其次，通过融合时间敏感网络技术提高整个系统的实时性，降低数据传输时延，满足海量实时数据交互的管理平台实时调取仓储货物信息需求；最后，在仓储内建设5G微基站，实现仓库内设备的无线连接，避免了布线复杂、受限问题，提高仓储内货物运输效率、准确率以及系统的灵活性。仓储系统在上述三种技术的融合下，系统的安全性、有效性、互通性等通信性能得以优化，降低仓储成本，使仓储过程更加灵活、高效、智能。
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公开(公告)号：CN114545882B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202210235706.0
申请日：2022-03-11
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05B19/418 , B65H59/38 , B65H59/40
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的紧包光缆生产线张力控制方系统，该系统主要由生产线物理世界、生产线数字孪生世界以及两者之间的数据组成。其中生产线物理设备主要采集生产过程的状态数据和环境数据，并将这些数据发送至上位机。生产线数字孪生世界根据三维软件建立可视化的几何模型，物理世界的数据与孪生世界的物理模型与张力控制模型进行融合呈现出与物理世界对映的孪生世界。通过物理世界的工控机采集的实时张力数据，在孪生世界进行仿真计算并决策出最优的PID控制参数，并且将数据存储在数据库中，便于对历史数据的查看。本发明通过数字孪生技术在保证安全生产的前提下实现张力的最优控制，对生产装备进行可视化监控、离线仿真等功能，最终实现虚实融合的效果。
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公开(公告)号：CN115047506A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210393831.4
申请日：2022-04-14
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GNSS‑INS和视觉的农机组合导航系统，该系统包括结合全球卫星导航系统(GNSS)、惯性导航系统(INS)和视觉导航系统。全球卫星导航系统包括基站和移动站两部分，基站包括卫星天线、信号接收模块、无线电台发射端、卫星数据处理器；移动站包括卫星天线、信号接收模块、无线电台接收端、组合导航处理器。惯性导航系统包括IMU测量单元，用来测量农机行驶过程时的加速度、角速度等信息，并进行处理，得到农机的坐标位置信息。视觉导航系统包括视觉传感器、图像处理器；视觉传感器采集农机作业环境信息，传输至图像处理器进行处理，得到农机的相对位置。将不同系统得到的数据信息，在组合导航处理器中进行数据融合处理，从而得到精准的位置信息及作业边界信息。本发明可实现农机作业厘米级精准定位、自适应干扰能力强，为农业机械自动导航控制提供了可靠途径。
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