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公开(公告)号：CN103394833B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201310341500.7
申请日：2012-10-19
Applicant: 南通大学
IPC: G01B11/14
Abstract: 本发明公开了一种焊后焊缝高精度跟踪及残余应力消除系统，包括对焊缝进行焊接的移动式焊接设备、消除焊接应力的焊接应力消除移动机器人，一台同步电机固定放置于焊缝外，以同步电机转轴轴心作为参考点；两个反射式测距传感器固定在电机轴上，与电机同轴旋转，两个传感器间相隔一段距离；在焊接初始点、移动式焊接设备的焊接喷嘴处、焊接应力消除移动机器人作业末端均贴有反射片。本发明结构简单、自动化程度高、焊后焊缝跟踪精度高，不受焊渣或焊接缺陷对焊后焊缝跟踪的影响。
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公开(公告)号：CN101820203A
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN201010113383.5
申请日：2010-01-26
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种双电机无扰动切换混合驱动半闭环精密定位系统，包括滑台底座，滑台底座上装直线滑动导轨，直线滑动导轨上装滑台，在直线滑动导轨的左右两侧分别设置驱动滑台在滑动导轨上运动的超声波电机和步进电机，超声波电机与角位测量装置连接。本发明结构合理，克服超声波电机使用寿命短的缺点，可实现精密定位过程中双电机无扰动切换。
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公开(公告)号：CN119901820A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510083845.X
申请日：2025-01-20
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双梯形线圈的电磁声发射激励装置，具体涉及无损检测技术领域，解决了现有技术中电磁声发射激励装置在被试件表面感应出的的涡流范围大且产生的洛伦兹力分散，降低了产生声发射信号的信噪比，不利于微小缺陷的检测的技术问题；其技术方案为：设置一个含裂纹的管道试件，并在其上方设置双梯形线圈、长方形永磁铁和电磁屏蔽外壳；本发明能够产生聚焦的涡流并增强洛伦兹力，显著提高了产生声发射信号的信噪比，能够增强对管道焊缝中潜在裂纹的检测精度与效率。
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公开(公告)号：CN119647232A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311603757.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于PSO‑ADAM算法的分数阶水箱液位辨识方法，属于电子设备系统辨识技术领域，解决了ADAM算法收敛速度慢且辨识精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)建立分数阶水箱液位系统CARMA非线性模型；步骤2)构建PSO‑ADAM算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的PSO‑ADAM算法有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好地适用于对分数阶水箱液位系统的建模和参数辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119574715A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411616117.2
申请日：2024-11-13
Applicant: 南通大学
IPC: G01N29/44 , G01N29/04 , G01N29/14 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及声发射信号处理技术领域，具体涉及一种管道环焊缝周向裂纹声发射中有效信号快速提取方法。本发明包括以下步骤：步骤1：采集管道环焊缝周向裂纹声发射信号，设定阈值，提取高峰峰值信号；步骤2：对信号进行处理，基于VMD，通过中心频率选择优化分解层数后获取含潜在声发射多模态成分的平稳化本征模函数分量；步骤3：通过谱分析初定潜在多模态成分的频率值并作为策动力参数集；步骤4：将信号送入参数设置后的改进Duffing振子系统，利用四阶Runge‑Kutta法求解方程，绘制相平面轨迹图，根据相图是否由临界混沌向大尺度周期状态跃迁，确定信号中是否包含前述策动力参数集频率，以剔除虚假微弱信号，从而提取有效信号。
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公开(公告)号：CN114779103B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210453820.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/367 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供了一种基于时滞卷积神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了不能够将时滞与卷积神经网络直接结合的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流和温度；步骤2)对测取的数据进行预处理，构建用于SOC估计的时滞卷积神经网络训练数据集和测试数据集；步骤3)使用时滞卷积神经网络对数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明中的时滞卷积神经网络能够考虑更多的数据且能够拥有更高的估计精度。
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公开(公告)号：CN118466201B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410569006.4
申请日：2024-05-09
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的水下机器人机械臂抗扰控制方法，属于机器人控制技术领域。解决了现有的水下机器人机械臂系统在复杂水下环境中船体及机械臂轨迹跟踪和抗水流扰动精度低的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立水下机器人机械臂系统的控制模型；S2、设计扩张状态观测器进行实时估计补偿系统的不确定性和外部扰动；S3、设计有限时间控制器以实现快速且精确的状态跟踪；S4、利用深度强化学习算法调整控制参数，以响应环境变化。本发明的有益效果为：在多变和复杂的水下作业环境下，通过深度强化学习算法使水下机器人机械臂系统高效、鲁棒、自适应地完成作业任务。
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公开(公告)号：CN117115177B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202311059822.2
申请日：2023-08-22
Applicant: 南通大学 , 中国科学院大气物理研究所
IPC: G06T7/10 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06T5/70
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于动态通道图卷积与多尺度注意力的闪电通道分割方法。本发明首次将语义分割模型引入闪电通道识别任务，并针对闪电通道图像的相关特性引进了基线网络，首先，引入了Transfomer层建模局部特征的全局依赖，提升了网络对不明显闪电通道的识别能力，其次，引入动态图卷积建模通道关系，改善了Transformer层在编码序列时信息丢失问题，最后，在跳跃连接结构中引入多尺度注意力，在补充局部细节信息的同时抑制了无关信息的干扰。改进网络从定量指标与定性评价较基线网络具有较大提升，验证本发明方法的有效性。本发明方法较基于传统图像分割算法的方法更具泛化性与鲁棒性，能够有效识别多种情景下的闪电通道。
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公开(公告)号：CN118967726A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410943871.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06T7/13 , G06T5/20 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于双重级联注意力机制的风险源多目标识别方法，涉及图像边缘检测、目标识别领域，该基础包括：在处理图片数据的边缘检测时，利用融合了Canny算子与改进数学形态学的边缘检测方法，完成对图像边缘有目的的连接与预处理工作，然后通过卷积神经网络提取特征，利用图像金字塔思路，对输入的待检测图像进行尺度变换，得到尺度自下到上依次递减的多层图像特征，对低层特征采用空间注意力机制和对高层特征采用通道注意力机制，生成有效的目标特征，并且对于语义信息较为丰富的高层特征图，给予激活响应较大的通道分配更多的权重，针对具有多尺度识别目标，还会引入时间注意力机制。
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