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公开(公告)号：CN104816886A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510200537.7
申请日：2015-04-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及可检测人体皮肤特性并自动配备沐浴露成分的沐浴露存储装置机及其使用方法，上部包括一内部设有若干个沐浴露存储筒的液体槽，每个沐浴露存储筒下部均设置有一电子控制阀门；所述的电子控制阀门均经一管道连接至一微型搅拌装置的入口，所述微型搅拌装置的出口为该沐浴露存储装置的出液口，所述的出液口旁设有一皮肤传感集成模块；所述的皮肤传感集成模块包括一人体感应传感器以及一皮肤检测仪；所述的人体感应传感器、皮肤检测仪、电子控制阀门以及微型搅拌装置均与一设置在沐浴露存储装置机内部的控制电路板相连。本发明可以根据当前人体皮肤状态自动配备适应当前人体皮肤特性的沐浴液，方便使用，实用性强。
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公开(公告)号：CN116401610B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310175237.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F30/20 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出基于深度残差网络和联合分布的逆变器参数故障诊断方法，以三相逆变器多种已知工况下的故障数据建立训练集，建立构建由多个残差块组成的深度残差网络模型，同时运用Adam算法及批归一化BN技术防止该模型过拟合，接着加入伪标签学习，对源域与目标域之间的联合分布差异进行度量，通过联合分布适配方法来实现两个域特征的联合分布对齐，并以差异最小化为目标对网络进行优化；本发明能解决实际工程的应用场景中多种工况下故障数据分布不同，导致传统的深度诊断模型泛化能力及效率发生下降的问题。
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公开(公告)号：CN117193359A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311220815.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于非合作微分博弈的四旋翼无人机最优编队控制方法：首先，通过图论建立四旋翼无人机之间的通信关系，并建立四旋翼无人机模型和工作环境模型；其次，建立领导者跟随者编队模型，将受到感应范围约束的四旋翼无人机编队问题转化为非合作微分博弈；为避免无人机与未知障碍物碰撞，采用滚动优化思想，建立实时非合作微分博弈模型；最后，利用庞特里亚金最小值原理求解实时纳什策略，实现无人机编队，成功完成期望的编队任务。
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公开(公告)号：CN117169166A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311183216.1
申请日：2023-09-14
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3577
Abstract: 本发明涉及一种光谱技术和深度学习技术结合的TOC快速检测算法，包括以下步骤：1）配制标准水质样品，获得具有不同TOC浓度的多个水质样品；2）采集不同浓度TOC样品的近红外光谱数据并进行预处理，形成近红外光谱数据集，并分为训练集和测试集；3）构建基于卷积神经网络的水质指标定量检测模型，通过训练集和测试集对水质指标定量检测模型进行训练和测试；4）采集实际水体样本并分为两部分，分别通过化学计量法和所建立的水质指标定量检测模型来预测其关键指标数据，通过比较验证所建立模型的精确性和可靠性；5）利用得到的水质指标定量检测模型对待检测的水样进行检测。该方法有利于提高水质TOC指标检测的速度和准确性。
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公开(公告)号：CN117008601A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310635680.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种基于领航跟随的蛇形机器人编队控制器，首先，基于简化的蛇形机器人模型对传统蜿蜒运动步态模式进行改进，进而提出了时变频率的蛇形步态曲线，结合视线引导方法设计了蛇形机器人轨迹跟踪控制器，使领航者能够以既定的期望速度跟踪期望轨迹；其次，建立了蛇形机器人编队的领航跟随误差系统，在这一框架中，蛇形机器人跟随者可以与领航者保持预设的几何位置关系，保证编队位置的快速收敛；最后通过仿真和实验，本发明与其他方法的对比结果表明所提方法控制下的蛇形机器人轨迹跟踪和编队具有良好的性能，这证实了所设计控制器的有效性与优越性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116360265A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310342269.7
申请日：2023-04-03
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于分层微分博弈的多智能体系统编队策略：首先，利用图论，建立智能体之间的通信拓扑结构，并建立智能体模型和障碍物环境模型；其次，针对未知障碍物环境，在策略层，将带有已知障碍物约束的多智能体编队问题转化为分布式微分博弈，并为博弈参与人设计成本函数，建立博弈模型；利用庞特里亚金最小值原理，分析局部纳什均衡解的存在性以及唯一性，并求解局部纳什均衡解的表达形式，给出了局部纳什均衡解全局收敛性条件；在规划层，利用基于滚动优化的二次规划模型实时修改来自策略层的局部纳什均衡解，最后形成混合编队策略；其在理论上保证了智能体成功避开未知障碍物后，混合编队策略能够收敛到局部纳什均衡解。
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公开(公告)号：CN107147322B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710493546.9
申请日：2017-06-26
Applicant: 福州大学 , 科华恒盛股份有限公司
IPC: H02M7/5387 , H02M7/539
Abstract: 本发明涉及一种双Buck全桥逆变器迭代学习控制方法。针对逆变器在直流电源波动、死区效应、稳态时线性和非线性负载电流扰动产生的周期性扰动问题，提出了电压外环迭代学习控制，电流内环无差拍控制的双环控制策略，通过周期迭代消除谐波扰动的影响，理论上可实现跟踪误差收敛到零，使系统输出电压能精确跟踪参考信号，大幅度提高跟踪精度；电流内环无差拍控制，由于电流比电压有更快的响应速度，系统的些许变化都会第一时间在电流上有所表现，起到增强系统稳定性和提高动态响应性能，且采用新型器件SiC MOSFET，提高了双Buck逆变器的输出效率。本发明方法可确保双Buck全桥逆变器有较好的负载适应能力和优越的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN111882184B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010677791.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划方法，首先，通过零空间投影的方法，建立复合任务；其次，将动态任务优先级规划问题转化为一个切换模式最优控制问题；最后应用混合整数优化方法，求解该最优控制问题得到最优复合任务轨迹。此方法解决多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划问题，该方法不需要人为的设定任务优先级的切换条件，从而减少了研究人员的工作量，并具有良好的可扩展性，能被应用于传统逻辑法难以处理的大数量任务优先级动态规划中。此外，该方法在任务优先级切换的过程中考虑了对智能体未来状态的预测信息，使得其相较于传统的逻辑方法具有更加理想的切换效果。
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公开(公告)号：CN111950525B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010894444.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于破坏重建学习与GoogLeNet的Inception v4网络结构的细粒度图像分类方法，包括步骤：构建训练集，并对其中的图像进行预处理；对训练集中的每幅原始图像，将其划分为n*n个局部区域，再通过RCM处理得到对应原始图像的重组图像；分别构建由分类网络、判别网络以及区域对齐网络构成的重建破坏学习网络，并分别定义与分类网络、判别网络以及区域对齐网络对应的分类损失、对抗性损失以及区域对齐损失；以三个损失之和最小化为目标训练重建破坏学习网络；利用训练好的重建破坏学习网络中的分类网络对输入的图像进行分类。本发明在对细粒度图像的分类上取得了显著的效果。
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公开(公告)号：CN111897224B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010811359.2
申请日：2020-08-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于演员‑评论家强化学习和模糊逻辑的多智能体编队控制方法，将最优控制方法引入多机器人系统领航跟随者编队控制方法中，利用模糊逻辑系统逼近连续函数的能力，解决最优控制中汉密尔顿‑雅可比‑贝尔曼方程难以求取解析解的问题；同时，结合演员‑评论家强化学习算法，形成演员模糊逻辑系统模块和评论家模糊逻辑系统模块，前者执行控制行为，后者对前者所选择的行为进行评价并将评价信息反馈给前者。该方法可以平衡控制性能和资源损耗，并且以在线学习的方式提高多机器人系统对于环境的适应性。
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