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基于有功功率波動(dòng)性和周期性的洗衣機(jī)非侵入辨識(shí)方法
本發(fā)明公開了一種基于有功功率波動(dòng)性和周期性的洗衣機(jī)非侵入辨識(shí)方法，包括在一定的采樣頻率范圍內(nèi)，對(duì)總電源進(jìn)線的電壓和電流進(jìn)行采樣，形成電壓信號(hào)采樣序列u和電流信號(hào)采樣序列i，并計(jì)算平均功率序列P；構(gòu)造長(zhǎng)度為N的滑動(dòng)窗Wn，并計(jì)算滑動(dòng)窗內(nèi)有功功率序列的標(biāo)準(zhǔn)差Sn；求取序列Sn的子區(qū)間的最小值位置序列Mt，記錄最小值所在位置；計(jì)算序列Mt差分序列ΔMt，根據(jù)ΔMt的周期性來(lái)判別是否為洗衣機(jī)運(yùn)行，并計(jì)算啟停時(shí)間。本發(fā)明提綜合利用洗衣機(jī)的周期性以及波動(dòng)性這兩個(gè)特性，提出了有效的洗衣機(jī)辨識(shí)方法，將平均有功功率序列轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)差序列，避免了偶爾情況下現(xiàn)實(shí)工況帶來(lái)的功率波動(dòng)而會(huì)被誤辨成洗衣機(jī)的情況。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于有功功率波動(dòng)性的洗衣機(jī)運(yùn)行非侵入辨識(shí)方法
本發(fā)明公開了一種基于有功功率波動(dòng)性的洗衣機(jī)運(yùn)行非侵入辨識(shí)方法，該辨識(shí)方法包括如下步驟：
在一定的采樣頻率范圍內(nèi)，對(duì)總電源進(jìn)線的電壓和電流進(jìn)行采樣，形成電壓信號(hào)采樣序列u和電流信號(hào)采樣序列i，并計(jì)算平均功率序列P；
對(duì)平均功率序列P構(gòu)造一個(gè)大窗口W，該大窗口可以劃分為m個(gè)均勻的小窗口wk每個(gè)小窗口包含n個(gè)離散有功功率點(diǎn)；
求取大窗口內(nèi)小窗口wk最大值與最小值的差值，定義為極差Dk，給定閾值D0，統(tǒng)計(jì)大窗口W內(nèi)滿足Dk>D0的小窗口個(gè)數(shù)M；
如果M>m/2,則定義該大窗口為波動(dòng)窗口；
統(tǒng)計(jì)連續(xù)3個(gè)大窗口，如果有兩個(gè)大窗口為波動(dòng)窗口，則判斷洗衣機(jī)運(yùn)行。本發(fā)明大大提高了洗衣機(jī)辨識(shí)度和準(zhǔn)確度。
東南大學(xué)
2021-04-11
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一種基于眾核和 GPU 的網(wǎng)絡(luò)視頻流不良內(nèi)容檢測(cè)方法和系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于眾核和 GPU 的網(wǎng)絡(luò)視頻流不良內(nèi)容檢測(cè)方法，包括：在眾核計(jì)算平臺(tái)下獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包進(jìn)行分類，以提取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包中的視頻數(shù)據(jù)包，對(duì)視頻數(shù)據(jù)包進(jìn)行重組，按照網(wǎng)絡(luò)視頻流編碼的語(yǔ)法對(duì)重組后的視頻數(shù)據(jù)包進(jìn)行解碼，以生成圖像序列，GPU 采用基于紋理檢測(cè)和膚色點(diǎn)檢測(cè)相結(jié)合的方法對(duì)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，以確定疑似不良圖像，GPU 采用 SVM 對(duì)疑似不良圖像進(jìn)行精確處理，以確定不良圖像。本發(fā)明只需獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，即可識(shí)別出視頻流，直接對(duì)視頻流進(jìn)行解碼后，采用圖像匹配檢測(cè)技術(shù)即可識(shí)別該視頻流是否含有不良信息。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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一種基于數(shù)據(jù)分析的摻氫天然氣安全檢測(cè)方法及系統(tǒng)
本發(fā)明涉及安全檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于數(shù)據(jù)分析的摻氫天然氣安全檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于摻氫天然氣輸配管道中的光譜透射率數(shù)據(jù)，分析測(cè)量通道的光強(qiáng)變化趨勢(shì)，計(jì)算光程對(duì)應(yīng)的光譜透射變化量，篩選光程對(duì)應(yīng)的光能量衰減特征，得到光譜衰減特征數(shù)據(jù)。本發(fā)明中，通過(guò)深入分析光譜透射率數(shù)據(jù)，提升光強(qiáng)變化和光能量衰減的測(cè)量精度，增強(qiáng)光譜衰減特征數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，結(jié)合短長(zhǎng)光程透射信息和差異化氫氣摻混比例的識(shí)別，優(yōu)化光譜衰減曲線，提高測(cè)量穩(wěn)定性，使用偏移模型動(dòng)態(tài)修正光譜數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)分析泄漏氣體動(dòng)能與流動(dòng)方向，提取泄漏點(diǎn)擴(kuò)散路徑，優(yōu)化安全評(píng)估過(guò)程，提升風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的及時(shí)性和有效性。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
一種基于電磁諧振線圈互感的電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)無(wú)線電能交互方法
本發(fā)明公開了一種基于電磁諧振線圈互感的電動(dòng)汽車動(dòng)態(tài)無(wú)線電能交互方法，包括：在道路表面鋪設(shè)若干初級(jí)線圈，形成沿車輛行駛方向連續(xù)排列的初級(jí)線圈陣列，在電動(dòng)汽車的底部安裝次級(jí)線圈，建立基于磁矢勢(shì)和比奧?薩伐爾定律的線圈互感模型；構(gòu)建電動(dòng)汽車的充電和放電模型：當(dāng)電動(dòng)汽車進(jìn)行充電或放電時(shí)，電動(dòng)汽車的充電模型或放電模型基于線圈互感模型計(jì)算不同電磁耦合策略下的無(wú)線充電傳輸效率，采用無(wú)線充電傳輸效率最高的電磁耦合策略將電網(wǎng)中的能量傳輸至電動(dòng)汽車或?qū)㈦妱?dòng)汽車中的能量反饋到電網(wǎng)。通過(guò)對(duì)耦合線圈之間互感特性的量化建模與分析，能夠根據(jù)實(shí)際運(yùn)行條件動(dòng)態(tài)調(diào)整線圈參數(shù)及耦合方式，提升無(wú)線充電與放電過(guò)程中的能量傳輸效率。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
一種燃燒后CO2捕集系統(tǒng)的多模型預(yù)測(cè)控制方法
本發(fā)明公開了一種燃燒后CO2捕集系統(tǒng)的多模型預(yù)測(cè)控制方法，該預(yù)測(cè)控制方法以基于化學(xué)吸附的燃燒后CO2捕集系統(tǒng)為被控對(duì)象，貧液閥門開度和汽輪機(jī)低壓缸抽汽閥門開度為系統(tǒng)控制輸入量，CO2捕集率和再沸器溫度為系統(tǒng)輸出量；首先基于子空間辨識(shí)方法，利用系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在不同工況點(diǎn)處建立系統(tǒng)的局部狀態(tài)空間模型；接著使用間隙度量的方法調(diào)研被控對(duì)象的非線性分布；進(jìn)而在合適的局部工況點(diǎn)處建立預(yù)測(cè)控制器，并設(shè)計(jì)隸屬度函數(shù)將其加權(quán)組合，建立燃燒后CO2捕集系統(tǒng)多模型預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)。本發(fā)明的方法具有良好的全局非線性控制能力，能夠有效適應(yīng)系統(tǒng)大范圍變工況的需求，快速追蹤C(jī)O2捕集率設(shè)定值，提高CO2捕集系統(tǒng)深度快速靈活運(yùn)行的水平。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種sp2碳共軛有機(jī)框架吸附劑的制備及改性方法
本發(fā)明屬于共價(jià)有機(jī)框架技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種sp<supgt;2</supgt;碳共軛有機(jī)框架吸附劑的制備方法及其改性方法，包括將TFPPy、PDAN、三甲苯、1,4?二氧六環(huán)和NaOH水溶液加入石英管中，超聲分散均勻；通過(guò)冷凍?泵抽?解凍循環(huán)進(jìn)行脫氣處理后，在真空密封條件下，于90℃加熱3天；反應(yīng)完成后冷卻至室溫，離心收集沉淀，并依次用水和THF洗滌，隨后在THF中索氏提取2天；最后將產(chǎn)物真空干燥，得到紅色晶體COF材料TFPPy?PDAN。表面氨基修飾方法包括將TFPPy?PDAN加入無(wú)水乙醇中反應(yīng)一定時(shí)間，然后加入NH<subgt;2</subgt;OH·HCl和N(CH<subgt;2</subgt;CH<subgt;3</subgt;)<subgt;3</subgt;，于85℃下磁力攪拌；并真空干燥，最終得到橘紅色的氨基化修飾COF材料(TFPPy?PDAN?AO)。本發(fā)明中共價(jià)有機(jī)框架(COF)材料具備優(yōu)良的催化性能和修飾功能，能夠去除水中短鏈全氟化合物。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的履帶式森林消防車、控制方法及系統(tǒng)
本發(fā)明公開了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的履帶式森林消防車、控制方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取火災(zāi)位置數(shù)據(jù)、消防車當(dāng)前位置數(shù)據(jù)和消防車當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到標(biāo)準(zhǔn)位置數(shù)據(jù)；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)位置數(shù)據(jù)和消防車當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行路徑計(jì)算操作，得到路徑數(shù)據(jù)；根據(jù)路徑數(shù)據(jù)和消防車當(dāng)前狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換操作，得到狀態(tài)數(shù)據(jù)；根據(jù)狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用決策樹進(jìn)行修正系數(shù)計(jì)算操作，得到修正系數(shù)；根據(jù)修正系數(shù)，進(jìn)行控制命令數(shù)據(jù)計(jì)算，得到控制命令數(shù)據(jù)；根據(jù)控制命令數(shù)據(jù)，生成控制命令并發(fā)送給森林消防車，以實(shí)現(xiàn)森林消防車的精確控制。本方法能夠提高消防車控制的適應(yīng)性和控制精度。
南京工程學(xué)院
2021-01-12
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一種亞納米線構(gòu)筑聚環(huán)氧乙烷基復(fù)合固態(tài)電解質(zhì)的方法
本發(fā)明涉及電池固態(tài)電解質(zhì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種亞納米線構(gòu)筑聚環(huán)氧乙烷基復(fù)合固態(tài)電解質(zhì)的方法。具體技術(shù)方案為：包括以下步驟：（1）亞納米線表面接枝改性：將亞納米線分散于弱極性溶劑中，再加入巰基化合物和光引發(fā)劑，在紫外光照射及冰浴條件下反應(yīng)4?10小時(shí)；（2）復(fù)合固態(tài)電解質(zhì)構(gòu)筑：將聚環(huán)氧乙烷、鋰鹽與步驟（1）中改性后的亞納米線溶解于極性溶劑中，攪拌均勻后澆筑成膜并常溫干燥即可。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)復(fù)合電解質(zhì)中填料分散性差、尺寸匹配度低以及界面相容性不足等問題。
蘭州大學(xué)
2021-01-12
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一種基于無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別的橋墩傾斜度批量檢測(cè)方法
本發(fā)明公開了一種基于無(wú)人機(jī)圖像識(shí)別的橋墩傾斜度批量檢測(cè)方法，包括無(wú)人機(jī)批量采集橋墩?qǐng)D像、橋墩輪廓左右邊線提取、計(jì)算橋墩左右邊線的傾斜角度、計(jì)算橋墩的傾斜度、返回傾斜度列表及超額預(yù)警共五個(gè)步驟，從圖像采集、圖像處理、圖像信息識(shí)別、關(guān)鍵參數(shù)提取及計(jì)算等方面出發(fā)，得到橋墩傾斜度列表，并返回傾斜度超過(guò)限制值的橋墩編號(hào)和總數(shù)目。整體流程具有大批量、快速、地形適用范圍廣的優(yōu)點(diǎn)，無(wú)需額外使用全站儀、GPS接收設(shè)備。
南京工業(yè)大學(xué)
2021-01-12