专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于罚函数的VSG自适应转动惯量控制方法-CN201910942712.8有效
  • 茅大钧;吕彬;韩万里;魏骜 - 上海电力大学
  • 2019-09-30 - 2023-04-28 - H02J3/40
  • 本发明涉及一种基于罚函数的VSG自适应转动惯量控制方法,包括步骤:1)根据转动惯量的动态特性,获取j时刻VSG转子方程和暂态过程的功频变化机理;2)根据j时刻VSG转子方程和暂态过程的功频变化机理获取VSG角频率变化情况,利用罚函数作用于逆变器的VSG转子运动模块,获取j时刻转动惯量J的值,进而对转动惯量进行实时调节控制。与现有技术相比,本发明使虚拟同步发电机系统在超调量、稳定性、响应速度等方面具有一定的优越性,弥补了部分改进算法中转动惯量不能自适应调节以及调节方法不明确的缺陷,可有效降低逆变器并网端功率振荡和优化频率响应。
  • 一种基于函数vsg自适应转动惯量控制方法
  • [发明专利]基于Transformer神经网络和轴心轨迹的燃气轮机转子故障诊断方法-CN202111141359.7在审
  • 茅大钧;章明明;董渊博 - 上海电力大学
  • 2021-09-28 - 2022-01-18 - G06K9/00
  • 本发明涉及一种基于Transformer神经网络和轴心轨迹的燃气轮机转子故障诊断方法,包括以下步骤:1)采集转子X、Y向的原始振动信号合成转子原始轴心轨迹,并采用自适应小波阈值法对原始轴心轨迹进行提纯;2)对提纯后新的轴心轨迹进行图像处理,转换为尺寸一致的单通道图像,并采用独立成分分析法提取轴心轨迹的图像特征,构造训练样本;3)构建基于transformer神经网络的故障诊断模型并通过训练样本进行训练,并根据训练好的故障诊断模型实现燃气轮机转子的故障诊断,识别转子故障类型。与现有技术相比,本发明采用自然语言处理领域前沿的神经网络一定程度上提高了基于轴心轨迹的转子故障诊断准确率,提升了诊断效率,对电厂运维具有一定的指导意义。
  • 基于transformer神经网络轴心轨迹燃气轮机转子故障诊断方法
  • [发明专利]基于LSTM与Stacking融合算法的磨煤机爆燃故障预警与诊断方法-CN202110831463.2在审
  • 茅大钧;姚天扬 - 上海电力大学
  • 2021-07-22 - 2021-11-02 - G01M99/00
  • 本发明提供一种基于LSTM与Stacking融合算法的磨煤机爆燃故障预警与诊断方法,用于对磨煤机的爆燃故障进行预警与诊断,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1,通过多个传感器采集与磨煤机的爆燃故障的相关参数,并对该相关参数进行筛选得到爆燃相关参数;步骤S2,对爆燃相关参数进行灰色关联分析,筛选出与磨煤机爆燃故障高度相关的状态变量;步骤S3,将状态变量输入预定的LSTM模型预测出正常工况下磨煤机的预测进出口风温差,并计算预测进出口风温差与实际进出口风温差之间的残差,使用滑动窗口法设置预警阈值,根据该预警阈值以及残差对磨煤机爆燃早期故障进行预警并提取故障样本;步骤S4,通过Stacking融合算法框架对提取的故障样本进行精准故障诊断。
  • 基于lstmstacking融合算法磨煤机爆燃故障预警诊断方法

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