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[发明专利]低轨卫星目标天基观测星座轨道设计方法、设备、介质和产品-CN202310842984.7在审
发明人：魏承;乔彬;刘天喜;霍广;邓泓;伍国威 -专利权人：哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：低轨卫星目标天基观测星座轨道设计方法、设备、介质和产品，属于空间目标探测技术领域，解决现有观测星座的适用性不高问题。本发明的方法包括：基于在轨低轨空间目标进行轨道分析，针对低轨观测星座建立多星观测的关键性能指标覆盖率，提出了观测星群的轨道设计优化思路，确定使用太阳同步晨昏轨道作为观测轨道进行优化，并以分层随机抽样和自适应遗传算法相结合的优化方法进行轨道设计优化。本发明涉及一种针对低轨卫星目标的天基观测星座的轨道设计与优化技术以及可行方案，适用于空间目标探测。
卫星目标观测星座轨道设计方法设备介质产品

[发明专利]一种工业数字孪生的仿真运维系统-CN202310887639.5在审
发明人：张淑云;陈彬;阳建帮 -专利权人：安徽斯维尔信息科技有限公司
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业数字孪生的仿真运维系统，涉及仿真运维技术领域，包括数据获取模块、异常设备判定模块、数据分析模块、补偿数据生成模块和数据补偿模块；解决了在对各个工业设备进行故障预测时会存在一定的误差，无法准确识别故障预测发生时间点、故障预测发生类型和故障预测严重指数的技术问题：通过对各个工业设备对应的历史故障预测数据和对应的实际故障数据进行分析，对工业设备的故障预测数据进行故障预测发生时间点和故障预测严重指数取值的重新判断，生成新的预测区间，同时将其作为新的故障预测发生时间点和故障预测严重指数进行输出，避免导致对相关工业设备维护滞后的情况，进一步保证了相关工业设备的正常运行。
一种工业数字孪生仿真维系

[发明专利]一种基于神经网络的航天器星间最接近时刻计算方法-CN202310892271.1在审
发明人：党朝辉;王柯鑫;肖余之;唐生勇 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的航天器星间最接近时刻计算方法，包括以下步骤：获取航天器不同初始状态数据，计算对应的星间最接近时刻，共同组成星间最接近时刻数据集；根据星间最接近时刻数据集构建航天器星间最接近时刻计算神经网络模型并进行神经网络训练；将航天器的目标初始状态数据代入训练好的航天器星间最接近时刻计算神经网络模型进行计算，获得航天器星间最接近时刻计算结果。本发明所构建的航天器星间最接近时刻计算模型，可通过提前训练好的网络，在获取目标航天器初始状态参数后，快速计算出航天器星间最接近时刻，且计算误差较小。
一种基于神经网络航天器最接近时刻计算方法

[发明专利]电力稳控运行场景的确定方法、装置、设备及存储介质-CN202310893475.7在审
发明人：雷傲宇;李诗旸;蒋陈根;张锦扬;梅勇;朱思婷;陶文伟;甄鸿越;刘宇明 -专利权人：中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了电力稳控运行场景的确定方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取目标电力稳控系统的若干特征变量及对应的预设取值约束，设置生成仿真样本的超参数；根据特征变量、预设取值约束和超参数生成仿真样本全集；分层训练支持向量机并进行层次搜索，每层迭代包括：利用已评估仿真样本集训练本层的支持向量机，利用本层训练好的支持向量机从仿真样本全集中进行搜索，得到下一层的仿真候选样本集；根据下一层的仿真候选样本集确定继续执行上一步骤或结束层次搜索；当结束层次搜索时，输出稳定边界样本及对应的标签以制定电力稳控策略。本发明能显著降低制定稳控策略过程中仿真样本的计算量，能保证电力系统的运行稳定性。
电力运行场景确定方法装置设备存储介质

[发明专利]一种永磁同步风力发电机效率及功率因数预测方法-CN202310919659.6在审
发明人：俞军涛;倪胜;王曦博;王丽;王一男;郑林知;肖欣佳;曹继洋;郑珂珂 -专利权人：山东大学;山东大学威海工业技术研究院
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种永磁同步风力发电机效率及功率因数预测方法，属于发电机性能预测领域，包括准备数据集并处理；对神经网络分段训练，第一段训练用于初步训练神经网络；第二段训练，即基于灰狼算法的模式搜索；采用优化后的权重和偏置作为神经网络的参数。本发明利用神经网络预测不同参数下风力发电机的效率及功率因数，对神经网络进行分段训练，第一段目的是获取第二段模式搜索的基点，第二段采用灰狼算法改良过初始网格长度的模式搜索方法在基点的基础上精确搜索更优的权重和偏置，从而提高神经网络对于槽形各个参数对永磁同步电机效率及功率因数预测的准确性，有利于后续针对发电机的效率及功率因数进行优化设计。
一种永磁同步风力发电机效率功率因数预测方法

[发明专利]一种板材堆叠排样优化方法及系统-CN202310923002.7在审
发明人：饶运清;杜冰;罗强;赵旭升;徐佳泰 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于矩形排样优化相关技术领域，其公开了一种板材堆叠排样优化方法及系统，包括以下步骤：(1)对排样任务中的零件按照每种零件的数量进行任务划分，将数量相同的零件划分进同一子任务中；(2)对零件序列和板材序列进行优化；(3)利用二叉树格式表示排样图，并采用基于二叉树后序遍历构造排样图的定位算法在单张板材下从序列结果到二叉树格式的转化；(4)在单张板材的基础上，采用多规格板材下板材堆叠排样的构造算法及排样图扩展策略对子任务排样结果的调整，并更新板材和零件信息；(5)执行后续子任务，直至所有子任务完成排样以得到堆叠排样结果，否则转至步骤(2)。本发明在保证原材料利用率的同时最小化排样图的种类数。
一种板材堆叠优化方法系统

[发明专利]一种光伏构件建设方法及装置-CN202310934510.5在审
发明人：陈延鹏;王文勇;李宜泽;张斯铭;李鸿善;张章 -专利权人：华能定边新能源发电有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及光伏构件技术领域，具体而言，涉及一种光伏构件建设方法及装置，该方法的步骤包括：基于光伏构件的参考参数获取光伏构件的历史建设数据，对光伏构件的历史建设数据进行数据预处理，划分为光伏构件历史状态数据与光伏构件历史布设数据；将光伏构件历史状态数据划分为第一训练集与第一测试集，以第一训练集训练构建的光伏构件温度诊断模型，并以第一测试集验证光伏构件温度诊断模型，输出完成训练的光伏构件温度诊断模型；结合完成训练的光伏构件温度诊断模型与基于光伏构件历史布设数据所构建的特征坐标系，形成光伏构件建设模型，将光伏构件的实际参数输入至光伏构件建设模型中，输出最优方案，完成光伏构件的优化建设。
一种构件建设方法装置

[发明专利]基于改进蜣螂算法的光伏电池模型参数辨识方法-CN202310934761.3在审
发明人：陈珺;郑修斌;王志国;李恭新 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进蜣螂算法的光伏电池模型参数辨识方法，属于光伏发电技术领域。所述方法包括：1)通过实验采集实际光伏电池的输出电压和输出电流数据；2)建立光伏电池I‑V特性方程，确定待辨识参数；3)将光伏电池的实际电流和辨识模型得到的电流的均方差作为改进蜣螂算法寻优搜索的目标函数；4)设定算法的运行参数；5)运行改进蜣螂算法对光伏电池模型的未知参数进行辨识，通过最小化目标函数得到模型中未知参数的辨识估计值，将辨识估计值代入光伏电池模型中，构成光伏电池的辨识模型。本发明方法可替代传统光伏电池辨识方法，具有寻优精度高、收敛速度快、稳定性强等特点，也可推广到其他复杂模型的参数辨识中。
基于改进蜣螂算法电池模型参数辨识方法

[发明专利]一种电压互感器二次侧骚扰电压波形建模方法及设备-CN202310943445.2在审
发明人：娄佳;张明熙;郑伟军;黄红兵;由奇林;杨鸿珍;卢杉;王甜甜;史俊潇;王信佳;沈佳辉;孔文杰 -专利权人：国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电压互感器二次侧骚扰电压波形建模方法、装置、介质及设备，方法包括：获取安装在特高压气体绝缘开关设备变电站中的测量系统所采集到的电压互感器二次侧的测量数据；基于典型幅值特性、典型频域特性和典型时频特性中的至少一种，从测量电压中提取典型波形；采用高阶数字滤波器，分频段对典型波形进行滤波，得到若干个频段的波形数据，以生成实测电压波形；对预设的角频率参数、衰减参数和幅值参数进行优化；基于实测电压波形，对优化后的角频率参数、衰减参数和幅值参数进行拟合分析，得到拟合结果；至少基于拟合结果，构建电压互感器二次侧骚扰电压的数学模型，能够建立更精准更贴合实际的电压互感器二次侧骚扰电压模型。
一种电压互感器二次骚扰电压波形建模方法设备

[发明专利]一种基于偏航策略的风电场动态等值建模方法-CN202310945009.9在审
发明人：张真源;徐洋;王鹏;胡利;陈云;韩雨岑;刘赛佳;易建波;唐啸天;任杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于偏航策略的风电场动态等值建模方法，先建立了风电场的详细模型作为基础，然后，建立了风电场中多机尾流叠加的尾流模型，以计算不同风向和风速条件下风电场中风机的实际风速，并以风电场整体输出功率最大为目标对风电场的偏航策略进行了优化；然后以优化后的偏航策略下的风机的输入风速和输出功率作为聚类指标对风电场中的风机进行了聚类，通过用一台等效风机代替聚类结果中的一类风机来建立风电场的多机等值模型；最后再对多机等值模型中的参数进行辨识，得到最终建立的多机风电场等值模型。
一种基于偏航策略电场动态等值建模方法

[发明专利]基于PSO-LSSVM预测模型的绝缘子污秽闪络电压预测方法-CN202310857707.3在审
发明人：孙勇;肖微;张志劲;卢文浩;姜克如;黄大为;景茂恒;蒋兴良 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于PSO‑LSSVM预测模型的绝缘子污秽闪络电压预测方法，包括以下步骤：S1.确定污秽等级，并确定污秽参数，并按照污秽等级构建对应的试验绝缘子；S2.对试验绝缘子施加电压，并测量试验绝缘子发生闪络时的闪络电压；S3.构建基于PSO‑LSSVM预测模型，将污秽参数输入至PSO‑LSSVM预测模型中并对预测模型进行训练直至训练完成；S4.获取待测绝缘子的污秽参数，将污秽参数输入至训练完成后的PSO‑LSSVM预测模型中得到待测绝缘子污秽闪络电压，能够有效提升待测绝缘子的污秽闪络电压的预测准确性，并且能够有效提升预测效率，方便使用。
基于 pso lssvm 预测模型绝缘子污秽电压方法

[发明专利]一种基于IWOA优化BP的航空发动机故障模式建模与检测方法-CN202310882677.1在审
发明人：年夫强;刘斌;张辉;廉正;韩崇鹏;张瑞;张旭;杨超 -专利权人：中国航发沈阳发动机研究所
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于IWOA优化BP的航空发动机故障模式建模与检测方法，包括：获取正常数据集并对其进行相关性分析，剔除相关性较大的参数形成精简数据集，将精简数据集中的参数进行故障处理以形成表征发动机不同故障的故障模拟数据集，并进行划分，建立基于BP神经网络的发动机故障模式模型，对模型进行训练得到均方误差与设定的理想均方误差做比较，获得最佳隐藏层节点数，以最佳隐藏层节点数构建BP神经网络并确定初始权值和初始阈值，基于IWOA对BP神经网络进行优化，获得用于BP神经网络的最优权值和最优阈值，以最优权值和最优阈值构建优化后BP神经网络的航空发动机故障模式模型，通过优化模型对故障数据进行异常数据检测，实现发动机故障模式检测。
一种基于 iwoa 优化 bp 航空发动机故障模式建模检测方法

[发明专利]基于神经网络和遗传算法对低电离层电子密度反演的方法-CN202310946594.4在审
发明人：王茂琰;刘兵;张世田;李海龙;徐彤;李桂萍;喻梦霞;董宇亮;张小川;姜宝钧;刘羽;徐军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络和遗传算法对低电离层电子密度反演的方法，属于电子通信技术领域。本发明首先构建地‑电离层波导结构坐标系，提取随电离层高度和天顶角变化的电子密度；然后利用频域FEM仿真生成训练样本；再利用训练样本对神经网络训练，生成电子密度和幅度相位的映射关系；最后基于幅度相位的实测数据，通过遗传算法结合预测模型反演出天顶角不同时不同电离层高度的电子密度。基于本发明方法，通过计算不同频率VLF波在接收点的幅度和相位的传播特性以模拟原始信号，能够实现VLF波在通信、导航和电离层监测等领域的发展及应用。
基于神经网络遗传算法电离层电子密度反演方法

[发明专利]一种基于自适应代理模型的机械结构可靠度计算方法-CN202310956934.1在审
发明人：智鹏鹏;汪忠来;王伟;刘雪琴 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及结构可靠性分析技术领域，具体涉及一种基于自适应代理模型的机械结构可靠度计算方法。确定影响机械结构可靠性的不确定性变量进行试验设计；根据试验设计结果获得试验设计对应的响应值，将响应值由大到小排序并计算相邻点的梯度，将梯度与预设的阈值比较，根据比较结果构建单失效模式下的神经网络代理模型；根据单失效模式下的神经网络代理模型构建相关性失效下的神经网络代理模型及其功能函数。本发明利用梯度样本筛选准则构建单失效模式下的神经网络代理模型，利用自适应学习函数对单失效模式下的神经网络代理模型进行更新；同时构造相关角量化方法，并据此构造相关性失效模式下的神经网络代理模型，提升了可靠度计算的准确性和效率。
一种基于自适应代理模型机械结构可靠计算方法

[发明专利]基于ST-BiLSTM的球磨机轴承寿命预测方法-CN202310957786.5在审
发明人：蒋栋年;章贯文;毛海杰;李亚洁;栗小芳;王志宣;赵锦江;罗晓敏;王仁杰;褚天锐;何琛贤 -专利权人：兰州理工大学
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于ST‑BiLSTM的球磨机轴承寿命预测方法，包括以下步骤，收集滚动轴承在一个连续时间段内的原始时域振动信号，对原始时域振动信号进行降噪平滑处理，得到降噪后的平滑时域振动信号，对平滑时域振动信号进行归一化处理，得到归一化数据，将归一化数据划分训练集和测试集，试将训练集数据输入TCN‑BiLSTM‑ATTENTION模型进行训练，然后采用全连接层进行输出，得到训练后的TCN‑BiLSTM‑ATTENTION模型，将测试集输入训练后的TCN‑BiLSTM‑ATTENTION模型，得到剩余使用寿命预测结果。
基于 st bilstm 球磨机轴承寿命预测方法

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