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公开(公告)号：CN112511156A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011294821.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 河南卓正电子科技有限公司 , 郑州轻工业大学
Inventor： 谢小品 , 申永鹏 , 于福星 , 王延峰 , 李信波 , 温胜涛 , 闫增伟 , 忽中奥 , 王继光 , 彭飞 , 王乾 , 李海林 , 杨小亮 , 刘普 , 胡智宏 , 郑竹风 , 王帅兵 , 孙嵩楠 , 武克轩
Abstract: 本发明属于属于智能仪表、智能设备领域，公开了一种脉冲计量及存储方法，包括步骤1：对高频脉冲进行累计，当发生脉冲上升沿或者下降沿时，对RAM中临时计量数据DT进行累计DT=DT+1;主控制器的定时中断按照预设间隔时间，执行同步计数CS和清零计数CC的累计，CS=CS+1，CC=CC+1；步骤2：判断清零计数CC是否等于清零周期PC，若相等，则累计计量数据DS=DS+DT、CC=0、DT=0；步骤3：判断同步计数CS是否等于设定周期PS，若相等，则进行RAM和EEPROM数据同步，同时CS=0；否则直接结束。本发明高可靠性脉冲计量及存储方法由实时性脉冲计量方法、物理层、应用层三重数据存储方法有机构成，共同确保了脉冲的实时计量及数据的高可靠存储。
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公开(公告)号：CN112540629A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011297616.1
申请日：2020-11-18
Applicant: 河南卓正电子科技有限公司 , 郑州轻工业大学
Inventor： 申永鹏 , 谢小品 , 于福星 , 王延峰 , 李信波 , 温胜涛 , 闫增伟 , 忽中奥 , 王继光 , 彭飞 , 李海林 , 王乾 , 杨小亮 , 刘普 , 胡智宏 , 郑竹风 , 刘迪
Abstract: 本发明提出一种智能阀门流量标定方法及装置，所提出方法综合考虑阀门加工精度、阀体结构、管道压力、管道温度等因素，建立阀门开度与阀门流量之间的非线性映射关系，实现了阀门流量精确调节；所发明装置由压力调节器、变频器、变频水泵、总控制器、加热器、水箱、开度调节器、止回阀、压力计、开关阀、标准流量计、数字温度计、流动调整器、被标定智能温控阀构成。
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公开(公告)号：CN112511156B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011294821.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 河南卓正电子科技有限公司 , 郑州轻工业大学
Inventor： 谢小品 , 申永鹏 , 于福星 , 王延峰 , 李信波 , 温胜涛 , 闫增伟 , 忽中奥 , 王继光 , 彭飞 , 王乾 , 李海林 , 杨小亮 , 刘普 , 胡智宏 , 郑竹风 , 王帅兵 , 孙嵩楠 , 武克轩
Abstract: 本发明属于属于智能仪表、智能设备领域，公开了一种脉冲计量及存储方法，包括步骤1：对高频脉冲进行累计，当发生脉冲上升沿或者下降沿时，对RAM中临时计量数据DT进行累计DT=DT+1;主控制器的定时中断按照预设间隔时间，执行同步计数CS和清零计数CC的累计，CS=CS+1，CC=CC+1；步骤2：判断清零计数CC是否等于清零周期PC，若相等，则累计计量数据DS=DS+DT、CC=0、DT=0；步骤3：判断同步计数CS是否等于设定周期PS，若相等，则进行RAM和EEPROM数据同步，同时CS=0；否则直接结束。本发明高可靠性脉冲计量及存储方法由实时性脉冲计量方法、物理层、应用层三重数据存储方法有机构成，共同确保了脉冲的实时计量及数据的高可靠存储。
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公开(公告)号：CN112564252A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011369175.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 郑州轻工业大学 , 河南卓正电子科技有限公司
Inventor： 申永鹏 , 王延峰 , 李元丰 , 谢小品 , 李海林 , 孙建彬 , 刘普 , 王乾 , 杨小亮 , 胡智宏 , 李信波 , 温胜涛 , 闫增伟 , 忽中奥 , 王继光 , 彭飞 , 郑竹风 , 刘迪
IPC: H02J7/34 , H02J7/00 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种半主动式混合储能系统及其模型预测能量控制方法，包括蓄电池、DC/DC升降压变换器、超级电容和输出直流母线，蓄电池依次和DC/DC升降压变换器、超级电容、输出直流母线连接；同时，设计了基于该混合储能系统模型预测能量控制方法，建立直流母线电压优化控制和半主动式混合储能系统损耗控制的综合优化函数，通过对优化函数最优求解得到对应的最优控制变量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115848215B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202211481102.0
申请日：2022-11-24
Applicant: 郑州轻工业大学 , 湖南摩高智驾科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及电池损耗的电动汽车V2G功率动态规划方法，构建以V2G收益最大、电池损耗最小为目标函数的能量管理优化控制模型，以充放电功率和充放电状态为控制变量；构建放电深度与荷电状态对动力电池寿命的影响模型，进行数据拟合得到动力电池放电特性曲线；并结合实时电价，提出基于动态规划的V2G功率最优控制方法，动态规划采用最优性原理，将系统的运行过程划分为若干个相继的阶段，各阶段都是一个最优化子问题，进而逐段进行决策，给出动态规划求解V2G最优功率控制问题的逆向递推求解过程和正向状态转移过程。结果表明，所提策略有助于在减小动力电池寿命损耗的同时最大化V2G用户受益。
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公开(公告)号：CN117455053B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202311427739.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/08 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于搜索区间重构的随机配置网络预测建筑能耗方法，步骤为：对建筑的历史数据进行整理，生成历史数据集；建立基于随机配置网络的初始建筑能耗预测模型，基于互信息对搜索范围进行分配，隐含层的输入权值在对应搜索范围内随机生成，计算隐含层的输出权值；利用历史数据集计算建筑能耗预测模型的输出误差，若不满足精度要求，则新增一个隐含层神经元，计算增加神经元后的建筑能耗预测模型的输出误差；若满足精度要求，得到最终建筑能耗预测模型；将当前建筑的相关参数作为输入向量输入得到最终建筑能耗预测模型，得到当前能耗预测值。本发明可以在使用较少的隐含层神经元的情况下达到相同的准确性，并且不增加计算复杂性。
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公开(公告)号：CN113346776B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202110665251.1
申请日：2021-06-16
Applicant: 郑州轻工业大学
Inventor： 申永鹏 , 王延峰 , 刘普 , 李海林 , 梁伟华 , 王明杰 , 王乾 , 张细政 , 杨小亮 , 贺振东 , 杜海明 , 和萍 , 武洁 , 邱洪波 , 郭磊磊 , 李从善 , 谢小品 , 袁小芳 , 刘东奇 , 刘迪 , 武克轩 , 王帅兵 , 孙嵩楠 , 李信波 , 闫增伟 , 于福星
IPC: H02M7/48 , H02M7/5387 , H02M1/088 , H02P27/08
Abstract: 本发明公开了一种双主回路驱动装置及其控制方法，由IGBT三相桥式逆变电路和SIC‑MOSFET三相桥式逆变电路构成双主回路；微控制器输出的PWM驱动信号联通多路选通器，多路选通器通过单刀双掷选通IGBT驱动与保护电路或SIC‑MOSFET驱动与保护电路；SIC‑MOSFET驱动与保护电路输出PWM驱动信号连接SIC‑MOSFET三相桥式逆变电路；IGBT驱动与保护电路输出PWM驱动信号连接IGBT三相桥式逆变电路。微控制器输出的导通控制信号与多路选通器联通；多路选通器根据导通控制信号确定需要选通的主回路。根据IGBT和SIC‑MOSFET的损耗差值百分比，优化主回路选通控制方法，动态选择主回路。本发明可用于电驱动系统，提升驱动系统效率，对于提高电能利用效率，实现节能减排目标具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116011177A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211546235.1
申请日：2022-12-05
Applicant: 郑州轻工业大学 , 湖南摩高智驾科技有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种智能电动汽车最大牵引力和最优滑移率优化计算方法，构建路面属性系数‑滑移率‑牵引力系数特性关系；针对特定的路面属性系数δ，以特定间隔选取N不同路面属性系数，进行特定路面上的最大牵引力系数优化；根据获取的N个特定路面属性系数下的最大牵引力系数，采用三临近点分别获取任意路面属性系数δ下的最大牵引力系数μmax和最佳滑移率s0；根据相应公式获取相应载荷及路面属性系数下的最大牵引力。本发明结合路面情况、车辆质量，实时计算车辆的最大牵引力和最佳滑移率，避免驱动电机输出转矩过大造成的滑移率增加，以实现避免车辆打滑、降低轮胎磨损、提升驱动效率。
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公开(公告)号：CN115423026A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211129832.4
申请日：2022-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于对抗shapelet学习的阳极效应早期预报方法，应用于故障位置、故障信号趋势的诊断与预测。其步骤为：首先，根据铝电解槽阳极的位置关系计算阳极电流信号的邻接矩阵；其次，根据阳极电流信号的邻接矩阵，获取自适应空间结构的shapelet学习分类器，并构建多头对抗神经网络；最后，利用自适应网络shapelet学习方法对抗神经网络进行优化，得到对抗神经网络模型；并将输入时间序列输入对抗神经网络模型得到分类结果。本发明通过建立自调节邻接矩阵作为自适应网络和多样性规则化的约束为后续的子序列特征学习；通过将对抗网络与shapelet学习方法相结合，加强了shapelets的可解释性。
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