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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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104 篇 专利

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机构

7 篇 宁波大学
6 篇 国家电网公司
5 篇 国家电网有限公司
4 篇 国网浙江长兴县供...
4 篇 国网上海市电力公...
4 篇 国网浙江省电力公...
2 篇 烽火通信科技股份...
2 篇 广东石油化工学院
2 篇 天津市新策电子设...
2 篇 上海几何伙伴智能...
2 篇 南瑞集团有限公司
2 篇 南京磐能电力科技...
2 篇 国网新疆电力有限...
2 篇 武汉市菱电汽车电...
2 篇 南方电网科学研究...
2 篇 湖北华中电力科技...
2 篇 武汉中元华电科技...
2 篇 清华大学
2 篇 山东飞扬化工有限...
2 篇 上海交通大学

作者

4 篇 朱义勇
4 篇 庄晓丹
4 篇 钦伟
4 篇 季旭
4 篇 张兵
4 篇 崔小菱
4 篇 林才富
4 篇 苏毅方
4 篇 张页
4 篇 周安仁
4 篇 王震宇
4 篇 刘笑园
4 篇 邢翼
4 篇 陈蕾
4 篇 卢峰
4 篇 蒋建杰
3 篇 陈赟
3 篇 赵文恺
3 篇 周翔
3 篇 王晓慧

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104 篇 中文

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一种电池辅助装置及电池工作方法

一种电池辅助装置及电池工作方法

引用

作者：赵子亮孙焕丽朱庆林孙雪同赵军 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号

本发明公开了一种电池辅助装置及电池工作方法，属于用于直接转变化学能为电能的方法或装置技术领域。该辅助装置包括方程建立模块、数据采集模块和在线求解模块；本发明方法包括如下步骤：进行参数辨识；对参数进行判断并执行不同的动... 详细信息

标准号: CN116632386A

本发明公开了一种电池辅助装置及电池工作方法，属于用于直接转变化学能为电能的方法或装置技术领域。该辅助装置包括方程建立模块、数据采集模块和在线求解模块；本发明方法包括如下步骤：进行参数辨识；对参数进行判断并执行不同的动作；本发明通过方程建立模块，建立锂电池RC模型，确定待辨识参数及模型输入输出关系；对电池进行充放电操作测试，获得电池电流电压数据，实时采样数据，获得电池端电压和电池输出电流并获得剩余电量，确定电池的开路电压与剩余电量的关系；通过在线求解模块，建立基于电池模型的优化方程，设置滚动时域窗口大小，根据实时采样的电池电流电压数据及电池的开路电压，应用扩展卡尔曼滤波实现未知参数的在线估计。

关键词：电池电池电流电压数据方程建立开路电压剩余电量在线求解扩展卡尔曼滤波电池辅助装置电池输出电流实时采样数据数据采集模块装置技术领域充放电操作电池端电压参数辨识电池模型辅助装置模型输入时域窗口实时采样输出关系未知参数优化方程在线估计锂电池辨识滚动测试应用

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一种称重方法、系统、铲运车及计算机可读存储介质

一种称重方法、系统、铲运车及计算机可读存储介质

引用

作者：刘友林代建龙陈建军彭云 410205 湖南省长沙市长沙高新开发区麓谷大道627号新长海麓谷中心B2栋4楼407号

本发明公开了一种称重方法、系统、铲运车及计算机可读存储介质，称重方法包括以下步骤：获取实时采样数据，实时采样数据用于表征铲运车本体的举升油缸的举升状态；根据实时采样数据与多段拟合直线确定对应的实际装载重量；其中，多段... 详细信息

标准号: CN115096416A

本发明公开了一种称重方法、系统、铲运车及计算机可读存储介质，称重方法包括以下步骤：获取实时采样数据，实时采样数据用于表征铲运车本体的举升油缸的举升状态；根据实时采样数据与多段拟合直线确定对应的实际装载重量；其中，多段拟合直线由以下步骤得到：根据预设的多个标定装载重量获取多个原始采样数据，多个标定装载重量与多个原始采样数据一一对应；基于递推最小二乘法，根据多个标定装载重量和多个原始采样数据得到多段拟合直线。采用递推最小二乘法进行分段直线拟合的计算复杂度低，实时性好。本发明实施例的称重方法能够提高称重系统的精准度与稳定性，称重系统的抗干扰能力强。

关键词：实时采样数据原始采样数据拟合直线标定称重多段最小二乘法称重系统递推计算机可读存储介质计算复杂度抗干扰能力分段直线举升油缸实时性好精准度举升拟合预设

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一种基于耦合特性评估的变电站设备故障预警方法

一种基于耦合特性评估的变电站设备故障预警方法

引用

作者：陈赟唐跃中周翔周敏贺兴黄兴德谢邦鹏沈浩王佳裕潘智俊赵文恺傅超然王晓慧 200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号

本发明涉及一种基于耦合特性评估的变电站设备故障预警方法，属于变电站设备管理技术领域，解决了现有技术中新型变电站设备难以实现准确故障预警的问题。该方法包括：根据变电站设备的业务场景选取关键量测参数以及影响因素集；根据每... 详细信息

标准号: CN118364964A

本发明涉及一种基于耦合特性评估的变电站设备故障预警方法，属于变电站设备管理技术领域，解决了现有技术中新型变电站设备难以实现准确故障预警的问题。该方法包括：根据变电站设备的业务场景选取关键量测参数以及影响因素集；根据每个量测周期的关键量测参数、影响因素集的历史采样数据计算相应量测周期的耦合特性评估矩阵；根据关键量测参数的历史采样数据、耦合特性评估矩阵构造训练样本集，对关键量测参数的态势预测模型进行训练；变电站设备实时运行过程中，根据关键量测参数、影响因素集的实时采样数据构造态势预测模型的输入数据，由态势预测模型处理后输出关键量测参数预测值，并当关键量测参数预测值达到故障预警值时进行预警。

关键词：关键量变电站设备故障预警态势预测影响因素耦合特性历史采样数据参数预测评估矩阵量测实时采样数据训练样本集管理技术模型处理实时运行业务场景预警输出评估

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一种变压器在线滤油装置结构及其控制策略

一种变压器在线滤油装置结构及其控制策略

引用

作者：张俊康王辉煌郑荣亮孟格非雷克波徐志鹏许启东陈诗灿陈思宇陈淑 362000 福建省泉州市丰泽区青莲街8号

本发明提出一种变压器在线滤油装置结构及其控制策略，该设备在进油口装设电控安全阀、调压阀，可根据控制信号实现油路的自动关断、启停、调压。此外，提出一种变压器在线滤油装置控制策略，对进出油管压力和油流速数据、油阀状态实时... 详细信息

标准号: CN118315164A

本发明提出一种变压器在线滤油装置结构及其控制策略，该设备在进油口装设电控安全阀、调压阀，可根据控制信号实现油路的自动关断、启停、调压。此外，提出一种变压器在线滤油装置控制策略，对进出油管压力和油流速数据、油阀状态实时在线监测，并设置油速、压力突变监测阈值，根据前后实时采样数据变化，自动控制执行安全阀和调压阀等部件，防止引发故障报警；相关运行数据和告警信息同步传输至远程终端，进一步提升了滤油装置的安全性、可靠性以及在线监测能力。

关键词：在线滤油装置控制策略调压阀变压器状态实时在线监测实时采样数据电控安全阀安全阀告警信息故障报警进出油管控制信号流速数据滤油装置同步传输压力突变远程终端运行数据在线监测自动关断进油口调压启停油阀油路装设监测

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一种超声驱动设备及其控制方法

一种超声驱动设备及其控制方法

引用

作者：戴辰晨董宇张昱昕 201612 上海市徐汇区上海漕河泾开发区松江高科技园莘砖公路258号41幢一层、五层

本发明公开了一种超声驱动设备及其控制方法，该超声驱动设备包括信号发生器、功率放大器和换能器，所述信号发生器的输出端和所述功率放大器连接，所述功率放大器的输出端和所述换能器连接，该控制方法包括获取所述功率放大器的实时采... 详细信息

标准号: CN115780221A

本发明公开了一种超声驱动设备及其控制方法，该超声驱动设备包括信号发生器、功率放大器和换能器，所述信号发生器的输出端和所述功率放大器连接，所述功率放大器的输出端和所述换能器连接，该控制方法包括获取所述功率放大器的实时采样数据，根据所述实时采样数据计算所述换能器的实时阻抗和电压电流相位差，根据所述实时阻抗和所述电压电流相位差调节所述功率放大器的直流偏置电压和所述信号发生器的驱动信号的频率使所述换能器处于预设谐振状态，本发明实施例能够使换能器保持在预设谐振状态下工作，能够使换能器持续稳定输出。

关键词：功率放大器信号发生器换能器电压电流相位差实时采样数据超声驱动实时阻抗谐振状态输出端预设直流偏置电压换能器连接驱动信号稳定输出

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一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法

一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法

引用

作者：朱胜勇俞海珍童楚东 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明公开一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法，旨在设计自编码器的鲁棒优化过程，针对含有离群采样数据的训练数据直接实施鲁棒非线性特征学习，进而通过监测实时采样数据对应的估计误差的变化来检测相应工业过程运行的异... 详细信息

标准号: CN116821670A

本发明公开一种基于粒子群鲁棒优化自编码器的异常检测方法，旨在设计自编码器的鲁棒优化过程，针对含有离群采样数据的训练数据直接实施鲁棒非线性特征学习，进而通过监测实时采样数据对应的估计误差的变化来检测相应工业过程运行的异常。本发明方法创新的提出鲁棒归一化方法解决了神经网络训练的鲁棒数据预处理难题，可直接针对掺杂有离群采样数据的训练数据集优化得到相应的自编码器。从这个角度来讲，本发明相对于传统方法有两个技术优势：其一，能直接对掺杂有离群采样数据的训练数据集实施鲁棒的无监督特征学习；其二，能通过采样数据的非线性特征生成估计误差用于在线异常检测。因此，本发明是一种更为优选的采样数据驱动的异常检测方法。

关键词：采样数据鲁棒异常检测编码器非线性特征训练数据集估计误差掺杂优化预处理神经网络训练实时采样数据工业过程技术优势鲁棒数据特征学习训练数据归一化粒子群无监督优选驱动监测检测学习

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超声驱动设备及其调节方法

超声驱动设备及其调节方法

引用

作者：戴辰晨王靖源余盛达张昱昕 201612 上海市松江区上海漕河泾开发区松江高科技园莘砖公路258号41幢一层、五层

本发明公开一种超声驱动设备及其调节方法，涉及医疗器械技术领域。设备包括：信号输出模块，产生驱动信号，并将所述驱动信号传输至换能器；换能器，接收所述驱动信号，并根据所述驱动信号输出机械能；反馈模块，获取所述信号输出模块... 详细信息

标准号: CN115944359A

本发明公开一种超声驱动设备及其调节方法，涉及医疗器械技术领域。设备包括：信号输出模块，产生驱动信号，并将所述驱动信号传输至换能器；换能器，接收所述驱动信号，并根据所述驱动信号输出机械能；反馈模块，获取所述信号输出模块产生的驱动信号，以及对应于所述驱动信号的实时采样数据；控制模块，根据所述实时采样数据，调整所述信号输出模块传输至所述换能器的驱动信号，使所述驱动信号的有功功率达到预设功率。通过实施本发明公开的一种超声驱动设备及其调节方法，可以根据实时阻抗和电压电流相位差实时调节功率放大器的直流偏置电压和信号发生器的驱动信号的频率使换能器工作于预设谐振状态，降低设备能耗。

关键词：驱动信号信号输出模块换能器实时采样数据超声驱动电压电流相位差驱动信号传输驱动信号输出医疗器械技术直流偏置电压机械能功率放大器信号发生器反馈模块降低设备控制模块实时调节实时阻抗谐振状态有功功率预设功率预设能耗传输

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一种基于业务场景的变电站设备故障排查方法

一种基于业务场景的变电站设备故障排查方法

引用

作者：陈赟唐跃中周翔周敏贺兴黄兴德谢邦鹏沈浩王佳裕潘智俊赵文恺傅超然王晓慧 200122 上海市浦东新区自由贸易试验区源深路1122号

本发明涉及一种基于业务场景的变电站设备故障排查方法，属于变电站设备管理技术领域，解决了现有技术中缺乏实现变电站设备在不同业务场景下的故障排查方法的问题。该方法包括：根据变电站设备的业务场景选取关键量测参数、影响因素集... 详细信息

标准号: CN118134466B

本发明涉及一种基于业务场景的变电站设备故障排查方法，属于变电站设备管理技术领域，解决了现有技术中缺乏实现变电站设备在不同业务场景下的故障排查方法的问题。该方法包括：根据变电站设备的业务场景选取关键量测参数、影响因素集；变电站设备实时运行过程中，根据每个量测周期的关键量测参数、影响因素集的实时采样数据生成态势预测模型的输入数据，由态势预测模型处理后输出当前量测周期的关键量测参数预测值；若当前量测周期的关键量测参数预测值达到故障预警值，则进行预警；同时，通过对当前量测周期的关键量测参数、影响因素集的实时采样数据进行耦合特性分析，从影响因素集中选取出潜在故障因素，并对潜在故障因素进行故障排查。

关键词：变电站设备关键量影响因素量测故障排查业务场景实时采样数据参数预测潜在故障态势预测故障预警管理技术模型处理实时运行耦合特性预警输出分析

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基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法

基于GC-LSTM神经网络模型的云资源预测算法

引用

作者：段林周园陈亿唐文强田顺陈宝剑 100007 北京市东城区青龙胡同甲1号、3号2幢2层205-32室

本发明公开一种基于GC‑LSTM神经网络模型的云资源预测算法，包括两个阶段：训练阶段和预测阶段；在训练阶段，收集云资源的历史数据进行归一化处理得到训练数据集，整理并制作用于神经网络训练的输入数据和标签，训练已经建立的GC‑LSTM... 详细信息

标准号: CN117785443A

本发明公开一种基于GC‑LSTM神经网络模型的云资源预测算法，包括两个阶段：训练阶段和预测阶段；在训练阶段，收集云资源的历史数据进行归一化处理得到训练数据集，整理并制作用于神经网络训练的输入数据和标签，训练已经建立的GC‑LSTM神经网络模型；在预测阶段，通过获取的实时采样数据，加载已经训练好的模型进行结果预测，基于预测的结果，可以进行资源的调度和分配，提前做出响应；本发明旨在提前预测客户对资源的需求，优化客户的上云体验。本发明提出的模型简单且参数量少，能够保障预测结果的实时性，具有现实可行性，适用于云资源利用情况的预测并为资源的即时调度提供保障。

关键词：预测神经网络模型训练阶段神经网络训练实时采样数据调度归一化处理现实可行性训练数据集结果预测历史数据预测结果资源预测实时性客户加载算法资源利用标签响应分配制作优化

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一种基于PSO抗差学习模型的设备异常检测方法

一种基于PSO抗差学习模型的设备异常检测方法

引用

作者：郑渝凡朱莹徐建瑜 315211 浙江省宁波市江北区风华路818号

本发明公开一种基于PSO抗差学习模型的设备异常检测方法，旨在应对掺杂非正常采样数据的训练数据集，建立抗差的特征学习模型，完成对化工设备异常的实时检测任务。具体来讲，本发明方法逐个的将各个测量变量当做输出，然后利用以误差... 详细信息

标准号: CN116451075A

本发明公开一种基于PSO抗差学习模型的设备异常检测方法，旨在应对掺杂非正常采样数据的训练数据集，建立抗差的特征学习模型，完成对化工设备异常的实时检测任务。具体来讲，本发明方法逐个的将各个测量变量当做输出，然后利用以误差中位数为适应度值的PSO算法实施训练，再将各个测量变量的抗差学习模型合并成一个综合的抗差学习模型；最后，利用综合学习模型为化工设备的实时采样数据生成对应的误差，并通过监测误差的变化来实现对化工设备异常的检测。本发明方法相比于传统方法的最大优势是：可对掺杂异常状态数据或离群点数据的训练数据集实施无监督的抗差特征学习，不要求化工设备的历史采样数据库提供正常工况的采样数据。

关键词：化工设备训练数据集采样数据特征学习掺杂测量学习实时采样数据异常状态数据采样数据库监测误差模型合并设备异常实时检测正常工况点数据适应度无监督中位数检测输出

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