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一种基于最优二矢量组合的模型预测控制方法及系统
本发明公开了一种基于最优二矢量组合的模型预测控制方法及系统,该方法应用于三相两电平逆变器驱动的永磁同步电机控制系统,采用模型预测电流控制策略,同时考虑所有二矢量组合及作用时间得到合成矢量集合,在全部待选集合中考察代价函数并选取最优的合成矢量;为了简化优化过程,给出了等效的电压方程,提出扇区变换方法,将待选二矢量组合集合转化为固定的多条线段;给出了一种快速算法,将部分复杂的计算转化到离线进行,有效减小了新方法的实时
华中科技大学 2021-04-14
一种机械零件表平面残余应力场的预测方法
本发明公开了一种机械零件表平面残余应力场的预测方法,包 括以下步骤:1)建立主残余应力分量的二元 n 阶三角级数多项式模型; 2)初步测试分析确定模型阶数 n 值;3)根据模型阶数 n,确定测试点个 数及测试方案并进行测试;4)根据预测模型和测试结果,对模型进行 矩阵形式整理求解模型系数;5)根据残余应力分量测试结果、已求的 模型系数和自平衡条件,求解其它残余应力分量预测模型系数;6)表 平面残余应力场形象表征。本发明方法避免了测试的盲目性
华中科技大学 2021-04-14
一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法与系统
本发明公开了一种基于空间-时间多预测模式的无损压缩方法,包括:(1)利用星载成像系统获取序列图像 f;(2)把步骤(1)获取的每一·771·帧图像 fk,k=1,划分成互不重叠且大小为 M×N 的子块 fk,i,i=1,2Su,m.I,SumI 为子块总数,M,N 为预设值;(3)令步骤(2)中第 3j+1,j=0,1,...帧图像为参考帧图像,进行分块 JPEG-LS 编码;(4)第 3j+2 和3j+3 帧图像参
华中科技大学 2021-04-14
一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法
本发明公开了一种用于预测金属难加工材料插铣最大铣削力的方法,包括下列步骤:(1)为难加工材料建立反映插铣最大铣削力的预测模型,该预测模型使用插铣过程中的侧向步距、切宽、进给和切削速度这些参数作为预测因子;(2)设计且进行难加工材料的插铣加工实验并采集其插铣加工过程中的铣削力数据曲线;(3)通过对数据曲线执行滤波和取极值处理以获得实验数据并计算出预测模型中的修正系数和指数,由此确定指数模型;以及(4)运用指数模型来执行最大铣削力值的预测过程。通过本发明,由于在预测模型中增加了侧向步距作为参数,因此更准确全面地预测难加工材料插铣过程中的最大铣削力大小,从而能够为难加工材料的高效加工提供有效指导。
华中科技大学 2021-04-11
一种永磁同步直线电机无权重双矢量推力预测控制方法
本发明公开了一种永磁同步直线电机无权重双矢量推力预测控制方法,属于电机控制领域,方法包括:获取给定推力Fe*;构建基于磁链参考矢量角和给定推力Fe*的磁链参考值矢量表达式;磁链参考值矢量解耦后构建推力预测控制的无权重价值函数,并在无权重价值函数中引入双电压矢量切换时刻的磁链误差;构建基于双电压矢量作用时间的约束条件,并在此约束条件下求解引入磁链误差的无权重价值函数,输出最优双矢量组合和其对应作用时间,以对永磁同步直线电机进行控制。本发明能够解决现有推力预测控制方法应用于永磁同步直线电机时存在的推力和磁链波动大、权重系数难以整定问题。
南京工程学院 2021-01-12
一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法
本发明公开了一种基于交互注意力的HLA和抗原肽结合预测方法,属于计算生物学技术领域。所示方法包括步骤1,采集HLA等位基因和独特肽段数据,构建HLA和抗原肽结合数据集;步骤2,构建HLA和抗原肽结合预测模型,使用所述HLA和抗原肽结合数据集对预测模型进行训练,获得训练后的预测模型;步骤3,将HLA序列和抗原肽序列输入预测模型,获得HLA和抗原肽结合的预测结果。该方法将基于序列和结构预测任务整合到统一模型中,分析预测pHLA关于序列和结构的潜力。这种双维度评估比现有方法提供了更全面的抗原免疫原性视角,为触发免疫反应的新抗原质量提供了新见解。
南京工业大学 2021-01-12
3D校园安全教育解决方案/3D教学/裸眼3D
  3D校园安全教育解决方案应用新型裸眼3D技术,以裸眼3D显示一体机为平台,搭配丰富的安全教育资源,为学生展示几近真实的安全演练情景。可设置在校园入口、教学楼、宣传栏、食堂、校内通道等校内公共场所,让安全教育知识无处不在,学生在课堂之外也可以愉快的学习安全知识。适用于校园文化建设、校园更新改造、食堂改造、安全教育专用教室等。 方案特点: n  设备易操作,易部署 n  新型技术,提高关注度 n  真实情景演示,3D效果出众 n  丰富校园文化,提升品牌形象 3D校园安全教育
云幻教育科技股份有限公司 2021-08-23
基于人工智能的智能安全管控系统
项目利用新一代的大数据 深度学习技术,实现了加油站现场智能监管系统,具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能,对人员操作合规性进行智能检测与识别 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 项目利用新一代的大数据 深度学习技术,实现了加油站现场智能监管系统,具有卸油区智能管控、财务室智能管控、加油区智能管控、现场智能管控、智能分析以及智能考核管理功能,对人员操作合规性进行智能检测与识别,将以查视频回放的结果型安全管控模式,转变为控制关键作业环节的过程型管控模式,实现了安全关口前移 服务规范管理 智能数字化分析,提高了全站精细化管控能力以及管理层科学决策、信息决策能力。可应用于能源、电力、制造业等与人员安全以及操作流程合规性密切相关的行业。
西南交通大学 2022-09-13
面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警系统
新能源高占比发展下传统同步机组与风光新能源机组呈现“此消彼长”趋势,电力平衡面临“保供应、促消纳”的两难局面。因此,迫切需要研究面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警关键技术,保障电网安全可靠供电和新能源最大化消纳,助推碳达峰目标顺利实现。 该成果实现了面向新型电力系统的电网智能调度与可视化预警应用的信息融合、智能告警、动态监视、海量数据阅读、超实时仿真和高性能计算、基于人工智能的电网安全稳定分析、虚拟现实、基于图数据库的人-机交互等功能,为新型电力系统电网调度员提供了一个准确及时掌握电网实时运行态势的分析决策工具,实现调度员对调度计划方案的智能互动决策以及电网风险的实时可视化预警。 该技术实现了传统电网调度模式向智能性电网调度模式转换,可广泛应用于电网、电力公司调度及区域控制中心等机构,在实现电力系统安全可靠运行的同时,促进高比例新能源最大化消纳和保障电力可靠供应。同时,该系统不但可应用于实时运行管理,而且还可应用在规划、交易、营销等新型电力系统生产管理的不同领域。该成果已在四川省电力公司、中国南方电网等30余家单位机构投入使用,产生了良好的经济和社会效益。 图1 基于大数据的电网运行行为识别及可视化显示 图2 多源信息融合的电网环境监测可视化
四川大学 2025-02-11
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目公开招标公告
北京交通大学电机状态预测可视化系统项目 招标项目的潜在投标人应在线上报名(邮件)获取招标文件,并于2022年07月05日 09点30分(北京时间)前递交投标文件。
北京交通大学 2022-06-14
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