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公开(公告)号：CN111064406A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911421593.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了基于限定记忆最小二乘法的改进模型参考自适应控制系统，在传统MRAS的可调模型前配置了限定记忆最小二乘法辨识模块，对于PMSM非线性参数进行在线辨识，利用限定记忆最小二乘法辨识算法旧数据剔除和更新的特点，有效的避免了辨识过程“数据饱和”和辨识结果方向偏离的缺点，提高了辨识的准确性和快速性。又将辨识得到的PMSM的定子电阻，定子电感和转子磁链实时输入到MRAS可调模型中，对于可调模型非线性量进行实时更新，使定子电流矢量误差更为精确，进而提升了自适应转速估值的准确性。本发明具有控制准确性高，动态性能好，鲁棒性强的特点，此外，还具有低成本、控制算法简单、转速及位置的估算速度及精度高等优点。
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公开(公告)号：CN119831955A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411897656.8
申请日：2024-12-23
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/44
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLO‑v5模型的轨道扣件检测方法及系统，方法包括如下步骤：获取轨道扣件图像，对轨道扣件状态进行标注，构建带有标注的原始数据集；针对所述原始数据集进行数据增强处理；基于数据增强后的数据集，训练基于MobileNetV2网络的YOLO‑v5模型；获取待预测的轨道扣件图像，利用训练好的YOLO‑v5模型预测轨道扣件状态，实现轨道扣件检测。与现有技术相比，本发明通过随机采样实现样本数据量扩充，通过改进的MobileNetV2主干网络实现快速有效的特征提取，DAS模块和EMA模块均能够增强特征表达且不会增加计算开销，使得更适合边缘端部署，实现对复杂背景下轨道扣件的精确检测。
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公开(公告)号：CN119749626A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411948194.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: B61K9/08 , B61L23/04 , G06F30/20 , G06F30/13 , G06F17/16 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06T17/05
Abstract: 本发明涉及一种基于方向里程坐标系的轨道综合检测方法，包括以下步骤：实时采集轨道多种状态数据，并进行预处理；基于预处理后的轨道多种状态数据，利用Unity引擎搭建模拟轨道的仿真场景；在所述仿真场景中，对预处理后的轨道多种状态数据进行坐标变换与融合，动态生成基于惯性基准的方向里程坐标系模型；基于所述基于惯性基准的方向里程坐标系模型，采用故障信息标定方法识别异常数据得到轨道的故障信息。与现有技术相比，本发明具有提高轨道检测的效率，增强风险预警的能力等优点。
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公开(公告)号：CN119647471A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411490327.1
申请日：2024-10-24
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q10/20
Abstract: 本发明公开了面向地铁设备故障维护信息的命名实体识别方法及系统，涉及命名实体识别技术领域，包括预处理，对原始文本数据进行序列标注以及标签化分类；构建地铁列车故障维护文本数据集；构建RoBERTa‑WWM‑BiLSTM_KAN‑CRF模型用于命名实体识别；对RoBERTa‑WWM‑BiLSTM_KAN‑CRF模型进行训练和评估，通过测试损失、预测结果和真实标签，评估模型性能；通过模型实现对地铁列车故障维护文本的命名实体识别。本发明通过构建地铁列车故障维护文本数据集，增加KAN层在模型中负责对特征进行空间变换和添加噪声，提高模型的表达能力和泛化能力，本发明在识别准确度、文本利用率以及识别效果方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN119090971A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411051710.7
申请日：2024-08-01
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明涉及轨道磨耗检测技术领域，特别是一种钢轨磨耗测量方法及装置，其包括通过棋盘格方法进行双目标定，获取左右相机的内外参数；通过光平面标定获取光平面在左右相机坐标系下的光平面方程；图像处理，通过计算机控制左右相机采集包括含钢轨信息的激光线轮廓的多组图片，并对获取的原始图片进行畸变矫正处理；获取点云数据并对点云数据进行配准；计算钢轨磨耗值。本发明的有益效果为通过ICP算法对左右相机的点云进行配准，可以使点云被精确对齐，消除了由于相机位置和角度不同导致的错位，且融合后的点云包含更多的细节信息，提高三维模型的完整性和准确性，确保简化点云轮廓与标准轮廓之间的高精度匹配。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118747393A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410622634.4
申请日：2024-05-20
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明涉及轨道几何状态检测领域，尤其涉及基于IMU和SIMPACK的轨道几何状态检测方法及系统。通过采集轨检车上IMU设备的角速度与加速度数据，并结合SIMPACK动力学软件建立轨检车动力学模型，在规范轨道仿真测试中获取正常姿态与位移数据。利用采集数据对比检测轨道整体几何状态，并通过姿态与位移的突变确定轨道细节处的异常区间，从而检测轨道细节几何状态。本发明所述的技术方法，通过对比仿真数据，判断轨道整体几何状态是否正常，通过融合对IMU数据的姿态解算与位移解算，获取轨道的突变异常点。实现单一IMU设备对轨道多方面几何状态检测。该方法计算复杂度低，检测效率高，易于实现。
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公开(公告)号：CN117878934A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311632726.2
申请日：2023-12-01
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种铁路牵引供电系统高频谐振抑制方法及系统，包括：收集供电系统数据；构建单调谐与C型滤波器并联组合，建立车网耦合的牵引供电系统仿真模型；多工况下，调节单调谐与C型滤波器组合参数，对牵引供电系统进行多工况谐波特性与负序分析；同工况下，利用单调谐与C型滤波器组合对不同列车数量情况进行谐波特性与负序分析，利用滤波器组合进行谐波治理。本发明提供的铁路牵引供电系统高频谐振抑制方法，考虑运行列车数量的情况下，以单调谐与C型滤波器组合的铁路牵引供电系统高频谐振抑制方法都能够有效治理牵引供电系数谐波，降低了总谐波电压畸变率。
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公开(公告)号：CN117319197A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311396883.8
申请日：2023-10-25
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: H04L41/0803 , H04L41/069 , H04L67/1097 , H04L67/12 , H04L67/56 , H04L41/22
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘处理的闭合设备的动态安全检测方法及系统，涉及机械设备安全检测技术领域，包括：预部署场景网络和设备，同步在边缘端和云端进行统一配置；检测闭合设备的闭合运动区域；将检测到的遮挡情况作为数据传输至数据库中；以边缘处理的方式在边缘端进行每台闭合设备的刹车单元性能计算；将数据通过MQTT协议机械设备安全检测技术领域传输至网关；云端监控每台闭合设备的遮挡情况和刹车单元性能。本发明实现对闭合设备操作人员的保护，对闭合设备的异物入侵情况进行显示，根据异物入侵情况决定是否将控制指令下发至设备控制模块，控制闭合设备工作情况，无需人工操作且能迅速停止闭合设备的进一步闭合动作，确保操作人员的安全性。
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公开(公告)号：CN115324651A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210915956.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 一种基于BIM的地铁沉降监测设备快速定位方法，属于地铁沉降监测技术领域，为了解决地铁隧道覆盖面积较大，沉降监测设备的需要大量安装才能全面覆盖监测范围，无法精准有效的对监测设备进行分布和定位的问题；本发明通过建立BIM隧道模型并划分隧道的易沉降区和不易沉降区，再结合北斗定位建立的平面格点定位模型，在BIM隧道模型和平面格点定位模型的重合区内针对易沉降区和不易沉降区设计监测设备的定位安装点，并获取该点的定位坐标，随后基于记录的定位坐标在易沉降区和不易沉降区内分别定位安装不同数量的监测设备，实现对隧道易沉降点的全面精准覆盖监测，避免大量安装监测设备的问题，监测设备监测数据反馈BIM可视平台进行实时监控。
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公开(公告)号：CN113222982A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110616677.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLO网络的晶圆表面缺陷检测方法及系统，包括如下步骤：采集晶圆图像，对所述晶圆图像表面缺陷进行位置和缺陷类型的标注生成数据集，将所述数据集分为训练集和测试集；对训练集进行聚类分析，确定目标anchor值；改进YOLO网络模型中的主干特征提取网络Darknet‑53和多尺度特征融合网络FPN，生成优化后的YOLO目标检测模型；将聚类分析后的训练集输入到优化后的YOLO网络模型中进行训练生成晶圆表面缺陷模型，并通过所述测试集对所述晶圆表面缺陷模型进行测试。本发明提供能够用于实现晶圆成品表面缺陷的检测，检测的缺陷包括划痕、污染、残缺等等，通过对YOLO网络模型的改进，能够较以往传统的检测方法，准确性和实时性得到进一步提高。
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