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公开(公告)号：CN119729346A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411906985.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供基于APSO‑LSSVM的室内位置指纹定位算法，属于室内定位技术领域，所述方法包括如下步骤：步骤1：收集数据，并对数据进行预处理；步骤2：构建LSSVM模型；步骤3：使用改进的参数寻优算法优化LSSVM模型参数；步骤4：对优化后的模型进行训练和验证；步骤5：使用训练好的模型对室内物体进行室内定位。本发明改进的参数寻优算法APSO对定位模型中参数C和σ进行寻优，确定最优参数。LSSVM减小了计算复杂度，缩短了训练时间，计算效率比较高，因此在室内定位中，可以比较好的处理训练样本数量大的情况，能较好的满足室内定位算法需求。
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公开(公告)号：CN119344091A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411691236.4
申请日：2024-11-25
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明提供一种丘陵地区坚果青皮果的自动快速采摘方法，属于坚果青皮果采摘技术领域，方法包括如下步骤：设置采摘小车，将采摘小车行驶到坚果树前端，然后检测小车底板是否处于水平位置，如果不处于水平时，通过升降装置调整到水平位置；使用激光雷达对坚果青皮果初始成像定位；构建坚果青皮果采摘三维立体空间模型；根据采摘三维立体空间模型进行计算出所有的坚果采摘的顺序，然后控制机械手进行一一采摘；当采摘完一侧的坚果后，小车移动到坚果树的旁边一侧，直到一整棵坚果采摘完成，一颗坚果从东西南北四个方向采摘即可采摘完成。本发明采摘过程完全自动化，采摘效果高，漏采摘的概率非常低，实现精准快速采摘。
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公开(公告)号：CN115425753A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211053724.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明涉及电能质量监测技术领域，且公开了一种电能质量智能监测系统、方法，包括壳体和过滤板，过滤板顶部和底部均固定连接有连接块,壳体内壁左右两侧均固定连接有安装板，壳体正面铰接有壳盖，壳体内部左侧固定连接有安装机构，安装机构上设置有加固机构，安装板上设置有监测机构，安装机构包括矩形槽，矩形槽开设于壳体内部左侧，矩形槽左侧设置为开口，壳体顶部和底部均固定连接有电机，电机靠近壳体一侧均固定连接有螺纹杆，螺纹杆表面和矩形槽内部转动连接。该电能质量智能监测系统、方法，通过设置安装机构，在安装机构运行下，能使得将过滤板进行安装在壳体内部左侧，能在一定程度上提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114899821B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210473321.8
申请日：2022-04-29
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明属于电力领域，尤其涉及一种电网谐波畸变的智能控制方法和系统。方法包括基于划分标准，将电网的负载集合划分为管控区；获取管控区对应的电网谐波畸变数据以标记管控区；当存在电网调节需求时，根据标记调节对应的管控区的电力参数。通过划分标准，将电网的负载集合划分为管控区，能够为后续调节电力参数划定范围和目标；通过获取管控区对应的电网谐波畸变数据以标记所述管控区，能够确定划定的管控区对产生的电网谐波畸变的影响；当存在电网调节需求时，通过调节管控区的电力参数，能够协调电网整体与部分区域的运行，以降低电网谐波畸变的对电能质量的不良影响。
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公开(公告)号：CN114895105B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210473320.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明属于电力领域，尤其涉及一种基于小波变换的谐波智能检测方法和系统。方法包括根据负载类型，将耗电负载群划分为对应的子群；通过负载类型设置检测设备以获取子群对应的电力数据；基于小波变换处理电力数据以确定谐波来源。通过将耗电负载群按照负载类型划分为对应的子群，能够降低后续检测谐波来源时受到的干扰；通过负载类型设置检测设备以获取子群的电力数据，能够提高检测电力数据的效率；基于小波变换处理电力数据以确定谐波来源，准确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115425753B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202211053724.3
申请日：2022-08-31
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明涉及电能质量监测技术领域，且公开了一种电能质量智能监测系统、方法，包括壳体和过滤板，过滤板顶部和底部均固定连接有连接块,壳体内壁左右两侧均固定连接有安装板，壳体正面铰接有壳盖，壳体内部左侧固定连接有安装机构，安装机构上设置有加固机构，安装板上设置有监测机构，安装机构包括矩形槽，矩形槽开设于壳体内部左侧，矩形槽左侧设置为开口，壳体顶部和底部均固定连接有电机，电机靠近壳体一侧均固定连接有螺纹杆，螺纹杆表面和矩形槽内部转动连接。该电能质量智能监测系统、方法，通过设置安装机构，在安装机构运行下，能使得将过滤板进行安装在壳体内部左侧，能在一定程度上提高工作效率。
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公开(公告)号：CN115639437A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211375020.8
申请日：2022-11-04
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种无功补偿控制装置的自动测试方法，包括以下步骤：步骤S1.建立测试策略模型；步骤S2.建立测试结果判断模型；步骤S3.获取AVC控制模块的控制策略输入至测试策略模型获得测试策略；步骤S4.根据测试策略测试装置获取指定的无功补偿装置的无功补偿运行参数；接收电网参数监测模块监测电网获得的电网运行参数；步骤S5.将步骤S4获取的无功补偿运行参数和电网运行参数输入至测试结果判断模型获得无功补偿故障类型并将无功补偿故障类型反馈给AVC控制模块。本发明能够在使用多种类型的无功补偿控制装置的情况下，还能够自动、快速检测到无功补偿控制装置的使用状态。
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公开(公告)号：CN115144651A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210758350.9
申请日：2022-06-30
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
Abstract: 本发明公开了一种电网谐波畸变的检测方法，涉及谐波检测技术领域，本发明所提供的一种电网谐波畸变的检测方法，通过滑动平均滤波器对畸变不平衡电网电压进行滤波，通过自适应陷波滤波器对滑动平均滤波器滤波后的电网电压提取基波正序分量和基波频率，从而实现对电网谐波的畸变检测；而且通过将所述基波正序分量和基波频率作为输入数据，将输入数据输入BSA‑BP神经网络进行训练，通过BSA算法的全局搜索能力，优化BP神经网络初始的权值和阈值，建立谐波畸变的影响程度预测模型，通过影响程度预测模型预测谐波畸变的影响程度，方便同时出现影响严重的谐波时，可以根据影响程度进行处理，当影响程度低时，可以提前处理等。
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公开(公告)号：CN114895105A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210473320.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明属于电力领域，尤其涉及一种基于小波变换的谐波智能检测方法和系统。方法包括根据负载类型，将耗电负载群划分为对应的子群；通过负载类型设置检测设备以获取子群对应的电力数据；基于小波变换处理电力数据以确定谐波来源。通过将耗电负载群按照负载类型划分为对应的子群，能够降低后续检测谐波来源时受到的干扰；通过负载类型设置检测设备以获取子群的电力数据，能够提高检测电力数据的效率；基于小波变换处理电力数据以确定谐波来源，准确度高。
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公开(公告)号：CN118710787A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410812957.X
申请日：2024-06-23
Applicant: 桂林理工大学南宁分校
IPC: G06T13/60 , G06N3/092 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种坚果青皮果的等效动态模型构建方法，属于模型构建技术领域，方法如下：获取单独坚果青皮果的三维数据和坚果青皮果与坚果枝条叶子相互遮挡的数据，基于雷达图构建相似度算法构建初步识别模型，将采集的数据输入到随机过程模型中进行随机数据预测增加数据集，设计改进型高效的LSTM神经网络模型进行数据识别。通过获取坚果青皮果和坚果树枝树叶的三维模型数据然后再把坚果青皮果和坚果树枝树叶融入到一个三维坐标中，随机变动进行模仿坚果青皮果的实际场景图，增加前期的训练数据集，提高模型的准确度，设置雷达图相似算法与改进型LSTM神经网络模型进行识别，提高识别精度，LSTM神经网络模型可以有效避免数据梯度爆炸，提高数据处理效率。
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