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公开(公告)号：CN116610025A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310882820.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于改进元启发式算法的PID控制器优化方法，属于PID控制技术领域，具体包括以下步骤：步骤一：建立基于改进元启发式算法的PID控制系统模型，包括输入偏差，PID控制器，改进人工兔优化算法模型，被控对象。步骤二：改进元启发式算法，包括：（1）改进隐藏参数H，扩大寻优范围，避免陷入局部最优解。（2）能量因子A采用非线性自适应参数策略，随机自适应地调整勘探阶段和开发阶段之间的切换。步骤三：将改进的元启发式算法应用到PID控制器参数优化。步骤四：采用MATLAB对PID控制系统进行仿真。基于改进元启发式算法的PID控制器优化方法能够在搜索空间中探索全局最优解，避免陷入局部最优解，以更快的收敛速度和更精确的搜索精度完成寻优。
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公开(公告)号：CN116400585B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310658858.6
申请日：2023-06-06
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开一种基于改进雾凇优化算法的海上救援飞翼控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、基于增量式PID控制器、位置式PID和救援飞翼控制原理搭建海上救援飞翼控制系统模型；整个控制系统的模型为航向控制和速度控制的级联结构，航向控制器输出的舵角控制指令作为速度控制的输入，速度控制器输出的推进力控制指令通过动力系统转化为实际的舵角和推进力；步骤二、初始化增量式和位置式PID参数；步骤三、对雾凇优化算法改进，提高寻优速度和精度，将算法获得的结果赋给PID控制器；步骤四、改进雾凇优化算法优化增量式PID控制器，根据雾凇‑黄金正弦融合算法对位置PID优化。
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公开(公告)号：CN115407646A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211136840.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对海上电动冲浪板的自适应粒子群控制方法；其特征在于：在海上电动冲浪板速度外环和电流内环的双闭环控制方法中引入自适应粒子群算法，通过改自适应粒子群算法对速度外环PID模块的控制参数进行实时调整，其参数Kp、Ki、Kd由自适应粒子群算法迭代优化后输出得到；所述自适应粒子群算法引入“惯性因子的自适应变化”机制，在每次粒子群迭代后，通过两次速度误差值的对比，改变惯性因子的值，进而提升粒子群的全局寻优能力或局部寻优能力。
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公开(公告)号：CN102711247A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210232196.8
申请日：2012-07-06
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明涉及一种免锚节点的三维无线传感器网络物理定位方法。它采用局部集中全局分布式思想，解决了测距类方法普遍存在的反转分歧问题，以较小的计算量和通信量实现精确的物理定位。包括以下步骤：1）WSN系统初始化，各传感器节点查找自己的相邻节点并测量与相邻节点间的距离和相对的角度信息；2）各节点构建自己的本地空间直角坐标系，所有坐标系都符合右手法则，且z轴总是指向同一个半空间；3）计算各邻节点的本地坐标；4）相邻节点求解基于齐次坐标的三维坐标系变换矩阵，通过变换矩阵的转换可以计算出相对于另一个本地坐标系的坐标；5）选定全局坐标系原点，各节点通过坐标系变换矩阵的递归式传递，计算出全局物理坐标。
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公开(公告)号：CN118859686B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411338597.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种前馈式自适应PID控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、构建前馈式自适应PID控制模型；步骤二、改进北极海雀优化算法，改进策略为：D1、采用融合拉丁超立方的Circle混沌映射策略生成初始种群；D2、使用一种自适应非线性搜索调节策略改进俯冲捕食阶段的数学模型；D3、使用一种双向精英扰动策略对收集觅食阶段的数学模型进行改进；步骤三、利用改进北极海雀优化算法整定前馈式自适应PID控制模型中PID控制器模块的参数，通过优化得到最佳的Kp、Ki、Kd参数；步骤四、将得到的最佳Kp、Ki、Kd参数，输入到前馈式自适应PID控制模型中，优化控制效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118864554A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411074266.0
申请日：2024-08-07
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出了一种基于融合注意力的汽车零部件图像配准方法，涉及图像配准技术领域。本发明提出了汽车零部件图像配准流程，包括汽车零部件图像数据集制作、构建特征融合模块FFM、构建深度卷积前馈网络模块DFFN、构建融合注意力FAT、构建融合注意力模块FATM、构建汽车零部件图像配准模型和获得配准后的汽车零部件图像；同时提出了融合注意力模块FATM，包括多个融合注意力FAT，FATM可以捕获到不同尺度水平的各种短程和长程流动特征，促进不同层间的特征信息交互，从而更为准确的表示变形场，以提升图像配准的精度。
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公开(公告)号：CN118859686A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411338597.0
申请日：2024-09-25
Applicant: 济南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种前馈式自适应PID控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、构建前馈式自适应PID控制模型；步骤二、改进北极海雀优化算法，改进策略为：D1、采用融合拉丁超立方的Circle混沌映射策略生成初始种群；D2、使用一种自适应非线性搜索调节策略改进俯冲捕食阶段的数学模型；D3、使用一种双向精英扰动策略对收集觅食阶段的数学模型进行改进；步骤三、利用改进北极海雀优化算法整定前馈式自适应PID控制模型中PID控制器模块的参数，通过优化得到最佳的Kp、Ki、Kd参数；步骤四、将得到的最佳Kp、Ki、Kd参数，输入到前馈式自适应PID控制模型中，优化控制效果。
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公开(公告)号：CN118413334B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410888797.7
申请日：2024-07-04
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明提供了一种面向工业互联网场景的双PUF身份认证方法，主要应用于工业互联网场景中智能设备和云服务器之间通讯过程中的相互认证，结合使用了弱PUF（WPUF）和可重构的强PUF（OPUF），通过双PUF的协同工作，实现了高效、安全的身份认证，采用轻量级的加密原语，如异或操作和哈希函数，大大降低了计算和通信开销，适用于资源受限的工业物联网设备。本发明可以保证智能设备的不可克隆性以及通讯过程的安全，能够有效防止窃听攻击、假冒攻击、重放攻击及机器学习攻击等，可以极大提高认证的安全性。
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公开(公告)号：CN117952969B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410346862.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 济南大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于选择注意力的子宫内膜癌分析方法及系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出了选择注意力模块，通过采样学习token和K_token之间的稀疏关联来预测更新K_token，降低了传统自注意力的计算量，且K_token能够提供视觉内容上更有意义的信息，从而提高了捕获全局依赖的效率。对大尺寸病理切片进行标注、预处理后，使用滑动窗口进行切割，得到N张小的补丁图像，使用基于选择注意力的主干网络对补丁图像进行检测，得到组织细胞的良恶性结果，从而提高了子宫内膜癌病理切片的识别效果。
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公开(公告)号：CN118097321A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524655.2
申请日：2024-04-29
Applicant: 济南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了基于CNN和Transformer的车辆图像增强方法及系统，涉及计算机视觉领域。本发明提出一种特征调制Transformer模块，模块由L个交叉精炼融合块组成，每个交叉精炼融合块由高频增强残差块、矩形窗口注意力块、混合融合块组成。其中，高频增强残差块用于从输入特征中提取高频特征，矩形窗口注意力块用于捕捉输入特征的长距离依赖关系，然后通过混合融合块整合高频增强残差块和矩形窗口注意力块的输出。最后交叉提炼全局特征以获得最佳效果。
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