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组合型智能化家用空调器的控制方法与装置
1、整体定位；组合型智能化家用空调器是一种基于全新的控制策略的空调。 2、技术特点 (1)全新的观念，全新的目标 新的追求——人感舒适度，既封闭环境下温度，湿度，空气洁净度，空气流速的综合与协同，一种以最佳人感舒适度为控制目标的家用空调装置将取代仅以最佳温度为控制目标的家用空调器。 (2)新颖的方法，先进的技术 人感舒适度中所包含的各种因素间具有相互制约、不确定性与非线性的关系。我们首次提出了在综合语言场中并行、协调处理诸因素的因果关系定性推理模型；采用了瞬时静态控制与过程动态控制有机结合的控制策略；同时，采用通用并行算法与知识库共享等技术，提高智能化程度。 (3)实用化功能，组合型装置 对比中见本质。与目前国际上较先进的模糊空调器相比，在结构与功能上有以下特征： (4)在现有空调器的基础上，增加烟尘传感器并与加湿器，通风机等“内在联结”。在窗式的情况下，构成组合型，一体化的空调装置；在分体式的情况下，有一附加设备与主机相联即可。无论何者，均基本上保持现有空调器的机电结构，并统一在装入空调器内的智能控制器的控制之下,并行采样、并行发出控制命令。 (5)增加一室外传感器。为防止室内外温差过大对人体的损害，而对“温度舒适区间”作一动态调整。 (6)由于对人感舒适度所含诸因素进行并行、综合、动态之处理，故可有效地防止“空调综和症”。 (7)一旦根据国际（或地区）标准设定舒适区间后，即可全自动运行并进行制冷制热的全自动的转换，大大提高了自动化程度（不用摇控器等）。 (8)具有自适应、自组织、自寻优功能；有较好的性能价格比；具有对柜式空调与中央空调“终端”处理的普适性。 现在，组合型智能化家用空调控制器已通过国家家用电器检测中心的正式检测（检测报告编号WK—94—020），全部性能指标均达到了设计要求，同时已获得了国家发明专利（专利号ZL 94 1 05764.X）。 与普通空调器应用范围相同，可广泛的应用于家用空调及宾馆饭店和单位等场所，可应用于柜式、分体、窗式等型空调中。
北京科技大学
2021-04-11
智能五轴联动数控AB点胶机的胶量跟随控制装置及方法
传统的双组份点胶系统的点胶部分自成一体，在点胶头加减速运动过程（特别是不规则图形点胶）中，点胶速度并不能自动跟随加减速，造成点胶头低速（曲线启始或曲线拐弯）时点胶过多，而在高速时点胶又不够的不均匀问题。本发明是在三轴运动控制平台基础上添加A和B两轴由步进电机或伺服电机带动的点胶泵构成五轴联动的插补数控系统，充分考虑机床的运动、A、B料的点胶泵的运动及外界温度的相互影响，满足从任意当前速度和加速度过渡到可随时调节的任意目标速度的S型的加减速，能使点胶运动具有较高平稳性，实现AB胶点机的
河海大学
2021-04-14
一种风力发电系统背靠背变流器的容错控制方法及系统
本发明公开了一种风力发电系统背靠背变流器的容错控制方法及系统，该方法在确定背靠背变流器六个桥臂中发生故障的桥臂后，将剩余的五个健康桥臂重构为五桥臂变流器，利用双向晶闸管将原故障桥臂对应相连接至健康桥臂，该健康桥臂被定义为公共桥臂；为了避免容错控制下公共桥臂过流，检测公共桥臂的电流，若公共桥臂电流大于电流预警值，调节发电机转速，从而控制公共桥臂上发电机侧与网侧对应相的相位差在120。—240。内，实现风力发电并网系统的正常运行。本发明涉及的容错控制方法能够实现系统在变流器故障下的不间断容错运行，同时可以保持公共桥臂不过流，具有良好的鲁棒性。
东南大学
2021-04-11
一种基于保护智能中心系统的变电站系统
本发明公开了一种基于保护智能中心系统的变电站系统。变电 站系统通过结合无线局域网、广域通信网和光纤通信网三种组网方式， 利用其各自优势实现了各变电站内部、各变电站之间以及保护智能中 心与各变电站之间的高效通信；同时，保护智能中心系统利用光纤通 信实现了其采集处理模块对变电站系统中各变电站运行数据的实时采 集，并通过其通信模块、故障位置判别模块和跳闸决策模块实现对采 集数据的分析计算，最终实现在变电站的站域保护退出检修后，由保 护智能中心系统作为故障变电站的后备保护系统取代故障变电站的保 护功能，极大
华中科技大学
2021-04-14
一种基于保护智能中心系统的变电站系统
本发明公开了一种基于保护智能中心系统的变电站系统。变电 站系统通过结合无线局域网、广域通信网和光纤通信网三种组网方式， 利用其各自优势实现了各变电站内部、各变电站之间以及保护智能中 心与各变电站之间的高效通信；同时，保护智能中心系统利用光纤通 信实现了其采集处理模块对变电站系统中各变电站运行数据的实时采 集，并通过其通信模块、故障位置判别模块和跳闸决策模块实现对采 集数据的分析计算，最终实现在变电站的站域保护退出检修后，由保 护智能中心系统作为故障变电站的后备保护系统取代故障变电站的保 护功能，极大
华中科技大学
2021-04-14
新冠肺炎动态感染过程建模与预测分析
面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠肺炎的疫情评估与预测报告
面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。
团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。
北京航空航天大学
2021-04-10
新冠病毒传播建模预测和模拟推演平台
近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。
南方科技大学
2021-04-10
一种风电场短期风速组合预测方法
本发明涉及一种短期风速组合预测方法，包括步骤:1. 从相关数据采集与监视控制系统中提取历史 风速数据;2. 对提取的风速数据采用聚类经验模态分解进行序列分析;3. 对聚类经验模态分解得到的 各子序列分别建立最小二乘支持向量机模型，并采用自适应扰动粒子群算法和学习效果反馈对影响最小 二乘支持向量机预测效果的三个参数进行综合选取;4. 根据最小二乘支持向量机学习效果选用最优参数 进行预测;5. 叠加各子序列的预测结果，得到风速预测结果;6. 对风速预测结果进行误差分析。本发 明建模过程简单实用，能快速有效的进行风速预测，从而有效进行风功率预测，对电力系统的安全稳定 和调度运行具有重要意义，具有广泛的推广应用价值。
武汉大学
2021-04-13
二重预测视频编解码方法和装置
本发明公开了一种二重预测视频编解码方法和装置，解码方法中，解码重建图像的重建过程包含二重预测补偿过程和第二重预测存储，其中二重预测补偿过程包括第一重预测补偿过程和第二重预测补偿过程，其中第二重预测补偿过程的输入包括重建后的第一重残差和重建后的第二重残差；编码方法包括二重预测过程和第二重预测存储，其中二重预测过程包括第一重预测过程和第二重预测过程，其中第二重预测过程的输入包括和第一重残差和第一重残差预测值；此编码方法产生相应码流；本发明使用二重预测编解码方法和装置去除冗余，得到编码性能的提高。
浙江大学
2021-04-13