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[发明专利]一种利用铋锡合金在井下进行套管封堵的方法-CN202310886547.5在审
发明人：李杰;张琴;杨磊;李祖欣 -专利权人：李杰
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： E21B29/10 文献下载
摘要：本发明涉及石油井下套管封堵技术领域，尤其是一种利用铋锡合金在井下进行套管封堵的方法。本发明利用铋锡合金固态时低熔点、液体状态时流动性好、凝固后微膨胀的特点，配合缓凝热固树脂反应过程中产生的井下热源，缓凝型热固树脂化学反应的过程，铋锡合金随温度升高而熔化，形成的液体在重力的作用下发生流动，流进相应的套管破损点，在环境温度降低时间段内，液体的铋锡合金发生凝固，进而在套管破损处形成具有一定承压能力的封堵体；封堵工艺简单，操作方便，能够根据不同井下温度进行适应性调节。
一种利用合金井下进行套管封堵方法

[发明专利]异步滤波方法及系统-CN202110588240.8有效
发明人：陈惠英;刘仁伟;吴争光;李祖欣;刘卫俊 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种异步滤波方法，该方法包括利用构建的T－S模糊马尔科夫跳变系统测量待估计信号，对测量输出信号进行伯努利随机处理，获得测量输出随机信号，最后利用模糊滤波器对待估计信号进行滤波，得到待估计信号的估计值。本发明还公开了一种异步滤波系统。本发明利用构建模糊滤波器对经过伯努利随机处理的T－S模糊马尔科夫跳变系统的测量输出信号做滤波处理，通过对非线性、网络化环境下的马尔科夫跳变系统的异步滤波，解决了网络环境下同时存在丢包和异步问题的非线性的马尔科夫跳变系统的滤波问题。
异步滤波方法系统

[发明专利]一种判别式的广义零样本学习故障诊断方法-CN202110746293.8有效
发明人： 李祖欣;黄嘉诚;周哲 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种判别式的广义零样本学习故障诊断方法，属于机器学习算法技术领域，用于解决不能同时对已见类故障（建立模型时用到的故障类别，即有样本的）和未见类故障（未参与模型建立的故障类别，即零样本的）进行分类的问题。在故障分类前先对故障样本进行已见类故障和未见类故障的判别，如果是已见类故障，那么就用监督学习的方法进行分类，如果是未见类故障，就用零样本学习的方法进行分类。通过引入判别器实现同时对已见类故障和未见类故障进行分类。本发明具有可解释性强、鲁棒性好、易实现等优点，可利用于广义零样学习的实际应用。
一种判别式广义样本学习故障诊断方法

[发明专利]改进麻雀算法优化的锂离子电池健康状态预测方法-CN202211036227.2在审
发明人： 李祖欣;侯佳雨;周哲;蔡志端;李会朋 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2022-08-27 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： H01M10/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进麻雀算法优化的锂离子电池健康状态预测方法，其包括以下步骤：S1：获取训练数据构建训练集测试集；S2：对历史数据进行特征提取，建立支持向量机模型；S3：利用改进麻雀算法，对支持向量机的参数进行优化，得到优化后的参数；S4：利用优化后的参数构建改进麻雀算法优化的支持向量机锂离子电池健康状态预测模型；S5：利用得到的电池健康状态预测模型进行锂离子电池的健康状态预测。本发明的预测方法能够改善麻雀算法容易陷入局部最优值的缺点，提高支持向量机预测模型的精度，降低锂离子电池健康状态预测的误差，使电池管理系统更加完善。
改进麻雀算法优化锂离子电池健康状态预测方法

[发明专利]一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法-CN202211036220.0在审
发明人： 李祖欣;沈晟宇;蔡志端;周哲;俞萍 -专利权人：湖州学院
申请日： 2022-08-27 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进免疫算法的锂离子电池分数阶建模方法，属于锂离子电池技术领域。其步骤如下：首先分别建立锂离子电池在工作状态和静止状态下的分数阶模型；接着确定锂离子电池的OCV‑SOC多项式；然后构建一种针对锂离子电池模型参数辨识的改进免疫算法；最后，利用改进免疫算法辨识分数阶模型中的各个参数并建立完整模型。本发明解决了传统电池模型不适用于锂离子电池处于静置状态的问题，建立的分数阶模型更加准确，构建分数阶模型辨识表达式并利用改进免疫算法进行辨识，可以获得精度更高的模型参数，得到准确可靠的锂离子电池模型。
一种基于改进免疫算法锂离子电池分数建模方法

[发明专利]一种锂离子电池的SOC和SOH自适应协同估计方法-CN202211036226.8在审
发明人： 李祖欣;沈晟宇;周哲;蔡志端;顾伟民 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2022-08-27 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂离子电池的SOC和SOH自适应协同估计方法，属于锂离子电池状态估计技术领域。其步骤如下：首先通过混合功率脉冲特性实验测取锂离子电池的端电压和负载电流数据；接着离线建立锂离子电池的分数阶等效电路模型；然后根据所建立模型的状态空间，构建一种针对锂离子电池状态估计的双自适应平方根容积卡尔曼滤波器；最后，通过随机游走充放电实验模拟实际工况，对锂离子电池的SOC和SOH进行在线协同估计。本发明在考虑电池老化的影响下实现了高精度的SOC和SOH估计，解决了协同估计中滤波器协方差矩阵易失去半正定性和平方根容积卡尔曼算法不适用于的问题，具有较强的鲁棒性和泛化能力，更具机理地减少了计算成本。
一种锂离子电池 soc soh 自适应协同估计方法

[发明专利]一种基于FIG-ABC-SVR算法的锂离子电池剩余使用寿命预测方法-CN202210555956.2在审
发明人： 李祖欣;陈佳;蔡志端;钱懿 -专利权人：杭州电子科技大学;湖州学院
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FIG‑ABC‑SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，锂离子电池剩余使用寿命预测是电池健康管理的核心。该方法的具体步骤如下：首先，使用模糊信息粒化方法，将锂电池容量退化数据的时间序列划分为若干个子序列，作为操作窗口，将每一个产生的窗口进行模糊化，生成容量模糊粒子；然后，利用ABC‑SVR模型预测模糊粒子的两个参数。最后，对预测的模糊粒子进行整合，对缺失的容量数据采用插值法补全，得到完整的容量时间序列值，通过与容量阈值比较，进一步得到锂电池的剩余使用寿命。本发明方法解决了SVR长期预测效果精度差的问题，同时，模糊信息粒化减少了SVR的训练样本数量，提高了计算效率，所提出的方法预测效果更精确，可广泛应用于锂电池剩余使用寿命预测。
一种基于 fig abc svr 算法锂离子电池剩余使用寿命预测方法

[发明专利]一种具有时变时延的多机器人系统一致性控制方法-CN202011271430.9有效
发明人：王燕锋;陈惠英;李祖欣 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有时变时延的多机器人系统一致性控制方法，首先在多机器人系统的通讯拓扑为强连通且固定不变的条件下，建立了具有时延的多机器人的一致性误差系统模型，其次通过构造Lyapnov‑Krasovskii泛函，得到了一致性误差系统随机稳定的充分条件，最后在时延转移概率部分未知的情况下给出了多机器人系统一致性控制器设计方法。
一种有时变时延机器人系统一致性控制方法

[发明专利]一种锂电池剩余寿命预测方法-CN202210094514.2在审
发明人： 李祖欣;张宗杰;蔡志端;钱懿 -专利权人：湖州学院
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂电池剩余寿命预测方法，包括以下步骤：一、离线建模，收集锂电池离线数据，提取健康因子样本集，然后使用随机森林算法对健康因子样本集进行权重分析，确定所选健康因子样本并进行BiLSTM网络模型训练，通过贝叶斯优化选择模型最优超参数，构建预测模型；二：在线预测，通过锂电池在线数据，对应离线阶段的特征选择，得到健康因子样本集。然后使用步骤一的预测模型进行锂电池寿命预测。本发明可以在保持神经网络预测精确性的同时，减少参数个数，降低参数训练的复杂度，减少锂电池失效造成的损失，提高锂电池的安全性，解决锂电池健康因子的选择存在冗余和不足以及神经网络不同的超参数选择复杂性的问题。
一种锂电池剩余寿命预测方法

[发明专利]一种锂离子电池剩余使用寿命间接预测方法-CN202210097632.9在审
发明人： 李祖欣;叶乙福;蔡志端;钱懿 -专利权人：湖州学院
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：一种锂离子电池剩余使用寿命间接预测方法，步骤如下：首先提取合适的表述锂电池老化的间接健康因子，并验证与容量之间的相关性；接着基于支持向量回归算法构建间接健康因子预测模型；然后基于高斯过程回归构建间接健康因子和容量之间的关系模型；最后，将间接健康因子预测值输入高斯过程回归模型，实现锂电池容量预测，当电池容量达到设定的失效阈值时，输出剩余使用寿命预测结果。本方法解决了传统支持向量回归只能得到单点预测值和高斯过程回归长期预测性能差的问题，预测性能稳定，在获得精确预测结果的同时，得到预测置信区间，方便锂电池系统在电池发生故障时提前做出决策维护和管理。
一种锂离子电池剩余使用寿命间接预测方法

[发明专利]一种基于独立慢特征分析的非高斯非线性过程监控方法-CN202111472541.0在审
发明人：周哲;李畅;文成林;李祖欣;杜树新 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-12-06 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于独立慢特征分析的非高斯非线性过程监控方法，属于工业过程监控与故障诊断领域。包括以下步骤：一、收集历史正常工况下的观测数据，利用ISFA从观测数据中提取出既相互独立又变化缓慢的隐变量；二、建立相关统计指标，并利用核密度估计方法估计统计指标的概率密度函数确定控制限；三、采集在线过程数据，计算在线数据的统计指标并与控制限进行对比，如果超出控制限，则判断过程中存在故障。本发明可以在观测数据由隐变量非线性混合而成的非高斯、非线性过程中，更好地提取出能够刻画过程非线性的隐变量，从而能获得比传统数据驱动方法更准确的检测结果，从而减少故障带来的损失，提高过程运行的安全性。
一种基于独立特征分析非高斯非线性过程监控方法

[发明专利]一种能发出闪动光线的LED灯-CN202010253014.X在审
发明人：钱懿;李祖欣;王玉玲 -专利权人：湖州师范学院求真学院
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： F21K9/232 文献下载
摘要：一种能发出闪动光线的LED灯，包括灯座，灯座上部的灯罩和下部的螺纹插头，灯罩内有LED灯源，灯座有出水口和入水口，中部有喷水柱，喷水柱通过进水口连接到灯座外的水泵；喷水柱周围有防水LED灯源，防水LED灯源通过导线连接到所述的螺纹插头，导线穿过灯座的所有通孔都通过密封胶密封。当LED灯接到外界水泵后，通过灯罩内的喷水柱向灯罩喷水，使得水流从灯罩内壁流淌下来，不规则的流淌水流将改变LED灯源发出的光线，这些光线被水流或水珠折射或散射，使得整个LED灯的光线变化多样，无规则且富有灵动感。
一种发出闪动光线 led

[发明专利]基于T-S模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法-CN202110755091.X在审
发明人：陈惠英;李祖欣;刘仁伟 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于T‑S模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器优化方法，主要研究离散T‑S模糊马尔可夫跳变系统的异步滤波器和基于事件的触发器的协同优化设计问题，引入了基于事件的触发器以减少通信消耗，并利用隐马尔可夫模型方法来表达滤波器与被控对象之间的异步现象；基于该框架，利用与模糊规则和对象模型相关的李雅普诺夫函数，以及矩阵缩放、松弛矩阵和Finsler’s引理等矩阵不等式处理技术，提出了L2‑L∞异步滤波器设计方案，使得所得到的滤波误差动态系统是随机均方稳定的，并且满足预先设定的噪声衰减性能；还提出了迭代优化算法来协同求解滤波器和触发器的最优参数，在显著降低有限通信资源占用的同时，实现了滤波误差动态系统良好的滤波性能。
基于模糊马尔可夫跳变系统异步滤波器优化方法

[发明专利]一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法-CN202011152894.8在审
发明人： 李祖欣;叶乙福;周哲;蔡志端;钱懿 -专利权人：湖州师范学院
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VMD‑HGWO‑SVR的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，锂离子电池的剩余使用寿命预测是电池健康管理的重要一部分。该方法的具体步骤如下：首先使用变分模态分解方法，将锂电池容量退化数据进行多尺度分解，根据相关系数分析设定合适的阈值，将满足条件的模态函数进行重构，得到消除容量再生和噪声波动后的电池容量数据；然后，基于预处理后的电池容量数据训练SVR模型，并采用改进灰狼优化算法HGWO来优化SVR的超参数；最后，使用训练好的VMD‑HGWO‑SVR模型进行锂电池剩余使用寿命预测。本发明方法解决了锂电池容量数据中容量再生和噪声波动对锂电池剩余寿命预测精度的影响，同时对灰狼优化算法进行三处改进避免预测模型训练时陷入局部最优解，所提方法预测性能稳定，预测结果更精确。
一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法

[发明专利]一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法-CN202011072777.0在审
发明人： 李祖欣;郑晋辉;周哲;蔡志端 -专利权人：杭州电子科技大学;湖州师范学院
申请日： 2020-10-09 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法，具体步骤如下：从锂电池数据集中提取容量数据，采用经验模态分解方法将容量数据分解为代表容量重生现象的高频分量和表示容量总体退化趋势的低频分量，然后利用ARIMA模型分别预测EMD分解的子分量，最后将各个分量的预测结果相加，得到综合的预测结果；将上一步骤的容量预测值作为正则化粒子滤波模型的观测值，在正则化粒子滤波的每一步迭代过程中调整更新容量预测值，进而得到更为准确的剩余使用寿命；EMD‑ARIMA预测值作为RPF算法模型的观测值解决了粒子滤波算法过度依赖经验退化模型的问题，同时，RPF的引入弥补了EMD‑ARIMA方法预测结果的单点估计问题，可以提供更为详尽的PDF区间表达，且正则化粒子滤波的引入提升了粒子滤波的不确定性表示能力，所提出方法可广泛应用于与锂电池剩余使用寿命的预测。
一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法

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