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公开(公告)号：CN118708876B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410696386.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F17/14 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种基于小波变换的时空混合模型早期故障检测方法，属于统计分析和机器学习技术领域。解决了复杂动态系统中微小故障难以实时检测的问题。其技术方案为：包括以下步骤：1)进行多级分解和去噪处理；2)建立训练数据集和测试数据集的主成分子空间；3)计算每个时间窗口内的时间维度和空间维度的近邻样本集；4)分别利用累积和算法CUSUM和马氏距离MD计算时间维度和空间维度的统计量；5)得到时间和空间序列的基础权重；6)使用核密度估计KDE方法估计混合统计量的阈值上限，以判定是否发生故障。本发明的有益效果为：本发明用于高度动态和复杂系统中微小故障的实时检测和分析。
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公开(公告)号：CN119190660A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411503237.1
申请日：2024-10-25
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及智能垃圾桶技术领域，尤其涉及一种基于螺旋传动的智能分类垃圾桶，包括主体框架，主体框架的顶部设有顶盖，顶盖上设有垃圾投放口，主体框架的前侧表面设有液晶显示控制器；垃圾投放口的下方设有螺旋输送机构，螺旋输送机构用于实现垃圾的分隔；螺旋输送机构的下方设有同步带和滚轮机构，同步带和滚轮机构用于实现垃圾输送；同步带和滚轮机构的下方设有用于接住垃圾的储存机构，储存机构的下方设有旋转底盘机构；同步带和滚轮机构的一侧设有电池，同步带和滚轮机构的另一侧设有压缩机构，压缩机构用于对可回收垃圾实现压缩。本发明能够有效提高垃圾分类效率,提高垃圾桶的智能化程度,降低后期垃圾集中分类处理工作难度。
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公开(公告)号：CN118708876A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410696386.8
申请日：2024-05-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F17/14 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种基于小波变换的时空混合模型早期故障检测方法，属于统计分析和机器学习技术领域。解决了复杂动态系统中微小故障难以实时检测的问题。其技术方案为：包括以下步骤：1)进行多级分解和去噪处理；2)建立训练数据集和测试数据集的主成分子空间；3)计算每个时间窗口内的时间维度和空间维度的近邻样本集；4)分别利用累积和算法CUSUM和马氏距离MD计算时间维度和空间维度的统计量；5)得到时间和空间序列的基础权重；6)使用核密度估计KDE方法估计混合统计量的阈值上限，以判定是否发生故障。本发明的有益效果为：本发明用于高度动态和复杂系统中微小故障的实时检测和分析。
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公开(公告)号：CN118466203A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410586936.0
申请日：2024-05-13
Applicant: 南通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双闭环控制和自适应卡尔曼滤波的目标追踪控制方法，面对动态环境下机器人控制的挑战，现有的单闭环控制系统及传统滤波方法常因响应速度和稳定性的矛盾而难以达到理想的操作精度。为解决这一问题，以提高机器人的追踪和操控精度。通过自适应卡尔曼滤波优化视觉传感器和陀螺仪的数据处理，系统有效降低了传感器噪声并优化了数据质量。内环控制依据目标检测结果进行反馈调节，外环控制实现精准目标追踪。通过机器人平台移动控制系统对所提出的方法进行评价，试验结果表明，与单闭环系统和传统滤波方法相比，该策略在处理动态移动目标时展现出更高的精度和更优的稳定性，更准确地说，它将动态抓取试验的成功率提高至少10％。
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