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[发明专利]预热器状态确定系统-CN202310546420.9在审
发明人： 李维燕;傅逞波;金军 -专利权人：国能浙江舟山发电有限责任公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H02P25/16 文献下载
摘要：本公开涉及一种预热器状态确定系统，通过预热器状态确定系统中的所述电流采集电路采集所述驱动电机供电电路中的单相电流，并根据所述单相电流生成预设区间内的目标电流信号，通过所述开关状态采集电路采集驱动电机供电电路中主触点的开关状态，通过控制器接收采集电路采集到的目标电流信号和开关状态，并根据目标电流信号和开关状态确定驱动电机的运行状态，以及通过驱动电机运行状态确定预热器的目标运行状态，能够有效且准确地确定预热器的目标运行状态，从而能够有效保证预热器的维护效率，进而有利于提升电站设备的可靠性。
预热器状态确定系统

[发明专利]一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络优化方法-CN202010371490.1在审
发明人：尚尚;何康宁;王召斌;杨童;刘明;李维燕;陈康宁;李朕 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-05-06 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于神经网络优化技术领域，具体地说，是一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络优化方法，用分段函数作为粒子群惯性权重变更策略，用变换后的sigmoid函数作为粒子群学习因子的变更策略，通过改进后的粒子群算法寻找最优的RBF神经网络初始参数，以此训练出更精确的预测模型对海杂波进行预测。本发明将粒子群寻优过程分为三个阶段：第一阶段主要寻找全局最优的大体位置，第二阶段从全局搜索向局部探索进化，第三阶段主要进行局部精细探索。三个寻优阶段分工明确，使得粒子群具备了较强的全局搜索和局部探索能力，提高了寻优的精度和收敛速度，提高了RBF神经网络的精度和稳定性。
一种基于改进粒子算法 rbf 神经网络优化方法

[发明专利]一种继电器寿命预测的方法-CN202011321634.9在审
发明人：王召斌;李朕;尚尚;陈康宁;李维燕;刘百鑫;乔青云 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明属于继电器失效寿命预测算法优化领域，具体地说，是一种继电器寿命预测的方法，主要分为三个部分：第一部分是对原始数据X进行主元分析，获取第1主元变量和第2主元变量；第二部分是将第1主元变量和第2主元变量分别取训练集和测试集数据，将训练集数据输入RVM模型中进行训练学习，然后利用测试集进行寿命预测分析；第三部分采用改进布谷鸟优化算法对RVM模型的核函数的系数的权值系数ω进行优化，提高RVM模型预测数据的精度，最后通过计算概率密度函数得出最终的预测的寿命，并且与实际继电器触头失效动作寿命进行对比，进行误差分析。为电磁继电器的可靠性研究提供一种新的思路，对系统的可靠性研究也有着重要的意义。
一种继电器寿命预测方法

[发明专利]继电器加速贮存退化实验参数测试分析系统及测试方法-CN202011320876.6在审
发明人：王召斌;李维燕;尚尚;陈康宁;李朕;刘百鑫;乔青云 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明涉及属于测量及分析技术领域，具体地说，是一种继电器加速贮存退化实验参数测试分析系统及测试方法，适用于通用电磁继电器，系统包括：加速退化实验环境模拟实验箱、负载箱、继电器贮存退化参数测控箱、下位机、上位机和PC机。贮存退化参数测试系统具有测试加速贮存退化实验过程中继电器的动作电压、动作时间、释放电压、释放时间、弹跳时间、线圈电阻、接触电阻（或接触压降）的功能。方法是首先将继电器置于加速贮存退化实验环境模拟恒温箱中，下位机中设置加速贮存实验所需要的湿度和温度，上位机将采集的数据进行计算、贮存和分析，用于评估电磁继电器的贮存可靠性。
继电器加速贮存退化实验参数测试分析系统方法

[发明专利]交叉验证算法优化LSTM网络继电器贮存寿命预测方法-CN202011325159.2在审
发明人：王召斌;陈康宁;尚尚;李朕;李维燕;乔青云;刘百鑫 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于继电器贮存寿命预测算法优化领域，具体地说，是一种交叉验证算法优化LSTM网络的电磁继电器贮存寿命预测方法。为了提高贮存寿命的预测精度，本发明将对加速贮存试验采集到的原始性能参数信息进行图像分析、统计学分析等初步分析，针对LSTM模型参数较难选取的问题，利用交叉验证的方法进行LSTM模型参数的寻优，尽量保证所选参数的准确性，确定后续贮存寿命预测所需的敏感参数。为了进一步地提高预测结果的精准性，采用交叉验证优化长短记忆神经网络对继电器的贮存寿命进行预测。
交叉验证算法优化 lstm 网络继电器贮存寿命预测方法

[发明专利]一种基于改进GWO算法的RBF神经网络优化方法-CN202010631143.8在审
发明人：何康宁;尚尚;王召斌;刘明;杨童;李维燕;李朕;陈康宁 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于神经网络优化的技术领域，具体地说，是一种基于改进GWO算法的RBF神经网络优化方法，通过设置阈值将灰狼种群分为两个子种群，分别执行不同的搜索策略，将改进的GWO优化算法用于寻找RBF神经网络的最优初始参数，建立RBF神经网络的海杂波预测模型，对海杂波进行预测和抑制。本发明通过计算每一代种群的适应度均值，动态的设置适应度阈值，适应度高于这一阈值的灰狼执行大范围搜索的策略，反之则执行小范围探索的策略，使得每一代种群都兼有全局搜索和局部探索能力，提高了GWO算法的收敛速度和后期寻优的精度。将改进的GWO优化算法用于优化RBF神经网络的初始参数，进一步提升了网络得稳定性和精度。
一种基于改进 gwo 算法 rbf 神经网络优化方法

[发明专利]基于Bagging框架SVM继电器贮存寿命预测方法-CN202010491094.2在审
发明人：王召斌;李维燕;尚尚;李朕;陈康宁;何康宁;李震 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于继电器贮存寿命预测算法优化领域，具体地说，是一种基于Bagging框架的SVM电磁继电器贮存寿命预测方法,主要分为两个部分，第一个部分是有放回的采样Bootstrap，第二个部分是融合Aggregating，其中的模型训练使用SVM算法，利用Bagging和SVM在处理小样本数据方面的优势，解决小样本数据寿命预测难以估算和精度不高的问题。用Bagging框架进行数据的采样以及融合，每一个子模型运用SVM进行样本数据训练，通过改进后的算法，可以提高继电器小样本数据贮存寿命预测的精度，减小误差，避免过拟合。以此训练出更精确的预测模型对电磁继电器的贮存寿命进行预测。为电磁继电器的贮存可靠性研究提供一种新的思路，对系统的可靠性研究也有着重要的意义。
基于 bagging 框架 svm 继电器贮存寿命预测方法

[实用新型]一种自动液压搅拌注浆装置-CN201520172504.1有效
发明人：周普元;刘发全;唐银臣;赖笼;李维燕;李翠欣;蔡定斌;胡家欢 -专利权人：贵州盘江精煤股份有限公司
申请日： 2015-03-26 - 公布日： 2015-07-22 - 主分类号： E21B33/13 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种自动液压搅拌注浆装置，包括主动油缸（1）、吸排油缸（2）、截流阀（3）、搅拌桶（4）、进料斗（5）、以及支撑液压马达（6）的支撑座（7）和搅拌叶片（8）。本实用新型注浆和搅拌水泥统一由液压控制，跟钻机使用同一动力源和液压控制系统方便操作、控制；使用煤矿现有油缸作为注浆系统、废旧油桶作为搅拌桶，节约大量成本；压力大，不需注浆管辅助，直接向钻孔内注浆；搅拌速度达到无极调速；废旧油桶轻，使整个搅拌系统重量变轻，井下使用、移动方便；支撑马达的支撑座与搅拌桶采用螺栓连接，方便运输；进料斗焊接筛网，防止大的颗粒进入搅拌桶；搅拌长轴上增加了一组叶片，保证水泥浆搅拌均匀。
一种自动液压搅拌装置

[实用新型]铣刀-CN201320849688.1有效
发明人：曾秉伦;张可;李维燕 -专利权人：重庆川东船舶重工有限责任公司
申请日： 2013-12-20 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： B23C5/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种铣刀，包括圆柱形刀体和设于刀体外圆柱面上与刀体一体成型的刀齿，刀齿的刃部设有分屑槽，可减小铣刀铣削中产生的切削力和切削热，同时，由于切屑分离后使切屑面积较小且易于清除从而提高了刀具的切削效率与使用寿命。
铣刀

[实用新型]一种剪板机下料辅助装置-CN201320019686.X有效
发明人：陈祎;唐银臣;李维燕 -专利权人：贵州盘江精煤股份有限公司
申请日： 2013-01-15 - 公布日： 2013-06-19 - 主分类号： B21D43/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种剪板机下料辅助装置，放置在剪板机出料口，包括基座（1）和辊筒（2），基座（2）为一楔形支架，其斜面上为辊筒（2）。本实用新型提高了卡兰的生产效率，又节省了很多的劳动力，保证了矿区卡兰的正常供应。
一种板机辅助装置

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