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[发明专利]一种线缆参数预测方法及系统-CN202310165937.3在审
发明人：吴可;毛志鹏;王鹏;鞠文静;肖保明;钱佳斌;相海明;陈扬阳;姜宁浩;沈雪梅;颜伟;赵阳 -专利权人：国网电力科学研究院有限公司;国网电科院检测认证技术有限公司;南京师范大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种线缆参数预测方法及系统，获取待预测线缆的坐标；输入到预先构建的多元线性回归模型，得到待预测线缆的电性参数；所述多元线性回归网络的构建，包括：构建初始多元线性回归模型；提取待预测线缆不同位置的电性参数以及对应位置的坐标；根据提取的电性参数与对应位置的坐标构建样本集，利用样本集，对初始多元线性回归模型进行系数计算确定多元线性回归模型系数，根据多元线性回归模型系数得到最终的多元线性回归模型。
一种线缆参数预测方法系统

[发明专利]多元校准模型维护的聚焦线性模型校正和线性模型校正-CN202210541483.0在审
发明人：孙岚;熊章民 -专利权人：唯亚威通讯技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：本申请涉及多元校准模型维护的聚焦线性模型校正和线性模型校正。设备可以获得与主仪器相关联的主校准模型的主β系数。主β系数可以在目标仪器的网格处。最终的传递β系数可以与生成对应于主校准模型的传递校准模型以供目标仪器使用相关联。
多元校准模型维护聚焦线性校正

[发明专利]多元校准模型维护的聚焦线性模型校正和线性模型校正-CN201910621447.3有效
发明人：孙岚;熊章民 -专利权人：唯亚威通讯技术有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01J3/28 文献下载
摘要：本申请涉及用于多元校准模型维护的聚焦线性模型校正和线性模型校正。设备可以获得与主仪器相关联的主校准模型的主β系数。主β系数可以在目标仪器的网格处。最终的传递β系数可以与生成对应于主校准模型的传递校准模型以供目标仪器使用相关联。
多元校准模型维护聚焦线性校正

[发明专利]用于对参数值的稳健估计的简化方法-CN201380009308.6有效
发明人： J·A·科尔特姆尔;R·F·小穆西奇 -专利权人：皇家飞利浦有限公司;医科大学集团公司;凯斯西储大学
申请日： 2013-02-08 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：一种用于估计参数值的方法包括利用成像装置采集图像数据；根据图像数据导出参数模型函数；生成N维网格，其中，N是导出的模型函数的一个或多个非线性项的值的数目；给定参数模型函数和非线性参数的指定值，预计算一个或多个非线性项；计算参数模型函数的一个或多个剩余的模型项；以及，显示一个或多个非线性项和剩余的线性模型项中的至少一个。
用于参数稳健估计简化方法

[发明专利]基于时空相关性模型的分布式光伏电站日前出力预测方法-CN202210409357.X在审
发明人：屈尹鹏;黄晟;张冀;沈非凡;颜畅 -专利权人：湖南大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空相关性模型的分布式光伏电站日前出力预测方法，服务器端的步骤包括：获取所有光伏电站出力的历史数据，根据线性趋势段以及线性趋势段模式构建时空相关性模型；根据时空相关模型，用离散经验累积分布函数生成光伏电站对应的线性趋势段模式序列场景；将线性趋势段模式序列场景发送给目标光伏电站。光伏电站的步骤包括：获取线性趋势段模式序列场景和初始模式，用初始模式匹配本地历史数据，用ARIMA模型从线性趋势段模式序列场景中重建线性趋势时间序列数据；用线性趋势时间序列数据和对应的历史数据训练预测模型；用训练好的预测模型计算出力预测结果。本发明取消了对于数学模型的依赖性，同时保证了预测效率和隐私。
基于时空相关性模型分布式电站日前出力预测方法

[发明专利]一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置-CN202211108468.3在审
发明人：吴文传;李鹏华;王彬;孙峰洲;孙宏斌;林毅;薛静玮 -专利权人：国网福建省电力有限公司经济技术研究院;清华大学;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于量测驱动的线性化最优潮流生成方法及装置，属于电力系统运行和控制技术领域。其中，所述方法包括：构建一个线性化最优潮流回归模型，所述模型的约束条件包括：线性化潮流抗差模型约束和线性化节点电压幅值约束；根据历史量测断面，对所述线性化潮流抗差模型约束和所述线性化节点电压幅值约束的回归系数进行辨识；根据所述回归系数的辨识结果，求解所述线性化最优潮流回归模型以生成最优潮流。本发明不依赖于网络参数模型，且克服已有基于数据驱动的线性化潮流模型用于最优潮流计算时存在的节点功率失配量问题，有效提升了电力系统运行的安全性。
一种基于驱动线性化最优潮流生成方法装置

[发明专利]一种考虑齿轮和轴承非线性耦合的传动系统数值模拟方法-CN201710176943.3有效
发明人：范子杰;周驰;王琪;桂良进;丁炜琦 -专利权人：清华大学;陕西汉德车桥有限公司
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑齿轮和轴承非线性耦合的传动系统数值模拟方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)建立传动系统的体单元有限元模型；2)建立包含非线性轴承单元和齿轮等效啮合单元的传动系统缩聚模型；3)传动系统缩聚模型的非线性静力学求解和线性等效轴承刚度计算；4)建立包含线性等效轴承刚度的传动系统有限元接触分析模型；5)齿轮接触状态与非线性轴承刚度的平衡迭代计算。本发明综合了有限元接触分析模型和包含非线性轴承单元和齿轮等效啮合单元的缩聚模型在传动系统数值模拟中的优势，利用齿轮等效啮合参数和等效轴承刚度建立起两种模型的耦合关系，通过平衡迭代，准确实现了考虑齿轮和轴承非线性耦合的传动系统数值模拟
一种考虑齿轮轴承非线性耦合传动系统数值模拟方法

[发明专利]一种基于模型预测控制算法的柴油机VGT-EGR控制方法-CN202010685481.X有效
发明人：姜光;张欣;王跃;刘建华 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： F02D43/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型预测控制算法的柴油机VGT‑EGR控制方法。该方法包括：建立面向控制的柴油机空气系统三阶非线性平均值动力学模型；将所述三阶非线性平均值动力学模型进行准线性处理，获得柴油机空气系统准线性模型；根据所述柴油机空气系统准线性模型设计模型预测控制算法，以控制本发明通过对柴油机空气系统非线性模型进行准线性处理，使其能够在发动机整个工作范围内保持原有的非线性特性，并且使所设计的空气系统控制器能够在稳态工况与瞬态工况均达到较高精度。
一种基于模型预测控制算法柴油机 vgt egr 方法

[发明专利]基于线性支持向量机的分类方法及装置-CN201310746140.9在审
发明人：兰亮;曾嘉;袁明轩 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2013-12-30 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于线性支持向量机的分类方法及装置。本发明基于线性支持向量机的分类方法，包括：获取训练数据中各样本点的贡献值，所述贡献值表示所述样本点对获取线性支持向量机SVM模型的重要程度；根据所述各样本点的贡献值选取所述训练数据中部分样本点进行目标函数优化，确定所述线性SVM模型；根据所述线性SVM模型，预测对测试数据的分类结果。本发明实施例根据训练数据中各样本点对获得线性SVM的模型的贡献大小，确定子训练数据，并根据此子训练数据确定线性SVM的模型，加快线性SVM算法的收敛速度。
基于线性支持向量分类方法装置

[发明专利]一种基于棱锥近似的无松弛潮流获取方法-CN201910453810.5有效
发明人：文劲宇;周博;艾小猛;方家琨;姚伟 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于棱锥近似的无松弛潮流获取方法，包括：基于支路潮流模型和电力系统参数，建立电力系统的潮流模型；将线路功率与电压电流间的初始子模型拆分并标准化，获取几何图案为圆锥面的线路功率与电压电流间子模型；将圆锥面的线路功率与电压电流间子模型进行棱锥近似处理，获取无松弛的线性化潮流模型；获取的无松弛的线性化潮流模型依次进行旋转对称化处理及线性化处理，获取整数变量削减后的无松弛线性化潮流模型；本发明由非线性模型转换为线性模型未采用松弛化处理，保证了潮流模型的真实性，同时，通过旋转对称方法削减整数变量能够大大提升计算效率。
一种基于棱锥似的松弛潮流获取方法

[发明专利]基于高阶非线性摩擦的金属橡胶材料迟滞动力学建模方法-CN202211266433.2在审
发明人：任志英;周春辉;林有希;秦红玲;史林炜;马国政 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-10-15 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高阶非线性摩擦的金属橡胶材料迟滞动力学建模方法，包括以下步骤：根据金属橡胶内部金属丝的接触形式以及空间角度分布构建高阶非线性摩檫力模型；构建传统动力学模型；将高阶非线性摩擦力模型代入传统动力学模型中，构建基于高阶非线性摩擦的金属橡胶迟滞动力学模型；对金属橡胶迟滞动力学模型进行参数识别；构建误差模型来表示动力学模型外影响试验结果的误差；对误差模型进行参数识别，确定应纳入模型的最佳模型项数量，完成误差模型的确定；完成误差模型参数优选，根据基于误差模型的高阶非线性金属橡胶迟滞动力学模型的模型相关系数完成模型构建。该方法有利于建立具有高精度和通用性的金属橡胶动力学模型。
基于非线性摩擦金属橡胶材料迟滞动力学建模方法

[发明专利]风机多模型预测控制方法、系统、存储器及控制器-CN201710501186.2在审
发明人：黎德文;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2017-06-27 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： F03D7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种风机多模型预测控制方法、系统、存储器及控制器，所述风机多模型预测控制方法包括获取风机在各风速点的线性化模型并根据间隙度量获取各风速点的线性化模型之间的动态差异；根据所述动态差异划分风速区间并建立所述风速区间的由对应风速的线性化模型形成的线性化模型集；根据所述风速区间的线性化模型集获取每个风速区间用于风机控制的预测控制器的最优控制输入；根据各线性化模型间的切换规则调用相应的预测控制器获取实时最优控制输入。本发明可以实现风机系统的全工况控制，特别是根据间隙度量建立了完备、低冗余的线性模型集，从而提高了风机系统的多模型预测控制效果，适用于独立式、分布式或并网的风电机组的全工况控制。
风机模型预测控制方法系统存储器控制器

[发明专利]一种非线性连续时间系统的采样无模型自适应控制技术-CN202210106936.7在审
发明人：林娜;池荣虎;崔汶志;惠宇;张慧敏;刘志卿 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对非线性非仿射连续时间系统提出的采样无模型自适应控制技术。本发明主要针对传统无模型自适应控制方法与连续时间系统的不适配问题，所提出的控制方案如下：建立一类非线性非仿射连续时间系统的动力学模型；将非线性非仿射连续时间系统转化为基于采样数据的偏格式线性数据模型；根据偏格式线性数据模型，设计伪梯度向量的估计律；根据偏格式线性数据模型，设计控制律。本发明公开的一种基于非线性非仿射连续时间系统的采样无模型自适应控制技术，将无模型自适应控制方法应用到连续时间系统中，提高了无模型自适应控制方法在广泛实际过程中的适用性，使用了数据驱动的方法，除了必要的采样周期和输出增益信息外，不依赖具体的模型信息。
一种非线性连续时间系统采样模型自适应控制技术

[发明专利]基于组合式信号源的神经模糊Wiener-Hammerstein模型辨识方法-CN201810641361.2在审
发明人：张亚楠 -专利权人：常州轻工职业技术学院
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合式信号源的神经模糊Wiener‑Hammerstein模型辨识方法，包括步骤：构建单输入单输出的由输入动态线性环节、输出动态线性环节以及静态非线性环节串联形成的Wiener‑Hammerstein模型；由高斯信号和二进制信号组合形成多信号源作为模型的输入；通过多信号源对串联的动态线性环节和静态非线性环节进行分离辨识；并由神经模糊系统对静态非线性环节采用神经模糊系统逼近；其中，若输入为高斯信号，则根据指定定理对所述Wiener‑Hammerstein的串联模块进行有效分离，并根据二进制信号的不激发特性对输入动态线性环节的输入乘积模型和输出动态线性环节的输出乘积模型进行正确分离，以获取静态分线性环节的组成变量参数；本发明的辨识方法大大简化了模型的辨识过程，且模型预测精度高。
动态线性非线性环节辨识环节神经模糊系统二进制信号多信号源高斯信号模型辨识信号源组合式输出串联神经模糊变量参数串联模块模型预测线性环节有效分离单输出单输入构建逼近激发

[发明专利]一种考虑卡箍软式非线性的管路系统动力学建模方法-CN202211680039.3在审
发明人：马辉;曹一明;陈维娇;郭旭民;孙伟;李晖;汪博;林君哲;韩清凯 -专利权人：东北大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种考虑卡箍软式非线性的管路系统动力学建模方法，包括：基于有限元法，建立非线性卡箍‑管路系统动力学模型；对建立的非线性卡箍‑管路系统模型进行模型验证和非线性参数辨识；利用已验证的模型和辨识出来的非线性参数，进一步验证不同边界条件下的非线性卡箍‑管路系统模型，并设计振动响应特性。本发明基于遗传算法和有限元法，提出了一种多自由度非线性卡箍‑管路系统模型，以试验和仿真之间的频率误差和响应幅值误差作为目标函数，对非线性参数进行辨识，并通过不同边界条件下的模态和振动响应试验对所建模型进行验证本发明在预测管路系统的振动特性时考虑了金属橡胶卡箍的软式非线性因素，具有更高的准确性。
一种考虑软式非线性管路系统动力学建模方法