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公开(公告)号：CN112021001B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010912473.4
申请日：2020-09-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 一种基于QL‑SI算法的松果采摘装置振动抑制方法，属于采摘机械控制技术领域，为了解决采用击打式松果采摘等装置在采摘结实位置高的松果时因产生振动导致设备定位不准确和运行不稳定，致使无法对松果枝干进行的精准击打。技术要点：以机械臂击打处坐标为Q表横坐标，运动时间即为QL‑SI算法的时间间隔，步进电机速度离散值为Q表纵坐标建立表格，选取动作并将计算的Q值存入表格；通过机械臂上姿态传感器测量的振动设计奖励函数和其运动过程中的幅值变化设计奖励函数权重表；多次训练得到QL‑SI算法参数并通过时间最小化和合成奖励最优原则得到最优Q表并通过计算得到QL‑SI算法的最优参数表。该方法能够在参数不定环境下有效抑制采摘机械臂的振动且鲁棒性较好，用于松果采摘装置的振动抑制。
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公开(公告)号：CN111578690B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010340275.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: F26B25/22
Abstract: 基于隐马尔科夫模型与粒子群优化的木材含水率控制方法，它属于木材干燥过程控制技术领域。本发明解决了采用现有方法在减速干燥阶段对木材含水率的控制精度低的问题。本发明首先测量出当前时刻木材的含水率、温度和湿度数据，再将测量的当前时刻数据输入隐马尔科夫模型，获得模型输出的下一时刻木材的含水率、温度和湿度数据。将当前时刻的木材温度、湿度数据、模型输出的下一时刻木材含水率、温度和湿度数据以及含水率基准数据代入适应度函数，对适应度函数进行优化得到当前时刻干燥系统需要设定的最佳温度和湿度，实现对干燥过程中木材含水率的控制，且通过本发明方法可以显著提高减速干燥阶段中对木材含水率的控制精度。本发明可以应用于木材干燥过程含水率控制。
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公开(公告)号：CN111578690A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010340275.5
申请日：2020-04-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: F26B25/22
Abstract: 基于隐马尔科夫模型与粒子群优化的木材含水率控制方法，它属于木材干燥过程控制技术领域。本发明解决了采用现有方法在减速干燥阶段对木材含水率的控制精度低的问题。本发明首先测量出当前时刻木材的含水率、温度和湿度数据，再将测量的当前时刻数据输入隐马尔科夫模型，获得模型输出的下一时刻木材的含水率、温度和湿度数据。将当前时刻的木材温度、湿度数据、模型输出的下一时刻木材含水率、温度和湿度数据以及含水率基准数据代入适应度函数，对适应度函数进行优化得到当前时刻干燥系统需要设定的最佳温度和湿度，实现对干燥过程中木材含水率的控制，且通过本发明方法可以显著提高减速干燥阶段中对木材含水率的控制精度。本发明可以应用于木材干燥过程含水率控制。
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公开(公告)号：CN105180640B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510679813.2
申请日：2015-10-19
Applicant: 东北林业大学
IPC: F26B25/00
Abstract: 多参数监控的木材干燥方法，属于木材干燥技术领域。本发明是为了解决现有常压过热蒸汽干燥中由于无法控制木材的升温速度和内外温差，造成木材内裂或表裂的问题。它包括以下步骤：选定干湿球温度监测点和材芯监测点；采集所有监测点传感器的初始检测数据；进入升温阶段；进入干燥阶段和中间处理阶段，并使两个阶段交替进行，在干燥阶段根据干燥窑内当前干球温度平均值和干燥窑内当前湿球温度平均值，对待干燥木材的含水率采用含水率基准进行控制；在中间处理阶段；根据预设定此阶段干燥窑内预期湿球温度值，对干燥窑内当前湿球温度采用时间基准进行控制；再依次进入平衡处理阶段、终了处理阶段、降温阶段。本发明用于木材干燥。
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公开(公告)号：CN103761743B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410043711.7
申请日：2014-01-29
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法，涉及地板表面缺陷检测领域，本发明针对区域生长算法存在的分割速度慢、分割不准确的问题，致使实木地板的表面缺陷检测速度慢、精度低的问题，影响其质量与分选等级。首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小，在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位；利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原，并对缺陷进行标记生成参考图像；应用小波变换检索标记参考图像的边缘，以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索，实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行缺陷检测试验，该方法平均分割时间为13.21ms，缺陷分割区域的准确率达到96.8%。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104536366A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410765742.3
申请日：2014-12-12
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 基于PLC的集成化全自动小型干燥系统，属于木材干燥技术领域。本发明是为了解决木材干燥系统控制精度低、控制手段落后的问题。它将原有的CPU模块、数字量输入模块、模拟量输入模块、数字量输出模块、模拟量输出模块、NTC模块及通信模块集成化为一体，形成集成化核心控制器，即PLC控制柜，PLC控制柜再控制风阀、百叶窗、电磁阀、加热电动调节阀、喷蒸电动调节阀、触摸屏、循环风机变频器、排潮风机变频器、含水率分析仪、循环风机、排潮风机、木材含水率传感器和含水率温度补偿传感器，实现对木材的全自动化干燥。本发明用于木材干燥。
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公开(公告)号：CN103009456B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201310003281.1
申请日：2013-01-06
Applicant: 东北林业大学
IPC: B27N3/08
Abstract: 一种中密度纤维板连续平压厚度层次协同控制装置与方法，属于机械设备控制领域；该装置包括热压板和设置在热压板顶端的液压缸，所述的液压缸为25个，成5×5的阵列式排列；第2行第2列的液压缸以及第2行第4列的液压缸上配置位移传感器和压力传感器，其余液压缸上只配置压力传感器；该方法通过设定板坯厚度、第2行第2、3、4列液压缸输出位移量、自协同模式切换、互协同模式切换、调节第1、3、5列液压缸的输出；使用本发明装置及方法，可以在连续平压机的定厚段有效控制板坯定厚，保证产品质量。
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公开(公告)号：CN103822946A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410066691.5
申请日：2014-02-26
Applicant: 东北林业大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 采用材芯温度补偿的木材含水率检测方法，属于木材加工领域。为解决木材干燥窑采取电阻法测量窑内多点木材含水率时，只利用1点环境温度进行木材含水率温度补偿，误差较大难以满足木材干燥过程工艺要求的问题，本发明首先在木材干燥窑内选取6个木材含水率检测点，并且每个检测点均配有一个温度传感器和一个木材含水率传感器；然后，每个检测点都通过木材含水率传感器的两个探针检测板材的材芯含水率，并利用温度传感器检测板材的材芯温度；最后，将每个温度传感器检测得到的材芯温度分别用于对应检测点板材含水率的温度补偿。使用本发明方法，通过材芯温度补偿板材的材芯含水率数值，可以有效提高木材含水率的检测精度，保证木材加工的质量。
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公开(公告)号：CN103761743A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410043711.7
申请日：2014-01-29
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于图像融合分割的实木地板表面缺陷检测方法，涉及地板表面缺陷检测领域，本发明针对区域生长算法存在的分割速度慢、分割不准确的问题，致使实木地板的表面缺陷检测速度慢、精度低的问题，影响其质量与分选等级。首先提取缺陷的R分量图像并进行图像缩小，在低维图像空间内运用区域生长方法完成缺陷的快速定位；利用梯度信息插值对缩小图像进行放大复原，并对缺陷进行标记生成参考图像；应用小波变换检索标记参考图像的边缘，以边缘像素点为种子在原图像进行禁忌快速搜索，实现缺陷区域的快速、精准分割。对20幅含有活节、死节、裂纹的样本图像进行缺陷检测试验，该方法平均分割时间为13.21ms，缺陷分割区域的准确率达到96.8%。
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公开(公告)号：CN102072922A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200910073258.3
申请日：2009-11-25
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络模型的木材含水率检测方法。它将粒子群与BP算法相结合完成神经网络训练，以提高网络模型的训练精度；并将该模型应用于木材含水率检测，取得了良好的检测精度。本发明优点是：1)利用粒子群优化算法具有随机化全局优化搜索和收敛速度快的特性，对网络的权值进行整体寻优，克服BP算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点。2)BP算法以粒子群优化算法提供的接近最优权值为初值，利用其非线性映射能力，且局部寻优能力强特点，进一步寻优，得到网络权值的最优值；3)基于电测法检测木材含水率及环境温度参数，建立粒子群优化神经网络模型，并应用于木材含水率的检测，验证了本发明的有效性。
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