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公开(公告)号：CN113220048B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110605520.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 霍梁 , 郑乐 , 林少军 , 柯吉 , 武飞 , 赵微微 , 杨雨仪 , 马雨庆 , 董伊媚 , 唐必成 , 赵醒 , 秦裕德 , 吴浩 , 杨航 , 崔冰晶 , 吕亚泽 , 陈东瑞
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明公开了一种基于数值微分的锅炉温度调整方法与系统，本发明采用的基于牛顿插值多项式的数值微分算法所实现的微分器计算量较小，利用此法实现的微分器其微分环节的精确性高，频率特性好，抑制高频噪声效果较好，结构简单、易于实现。由于理想微分器在实际生活中是不存在，物理上不易实现的，而锅炉系统中的温度采样点往往是等距分布的，本发明提出了基于牛顿插值多项式的一阶导来实现数值微分算法，意在通过选取合适的插值点以及采样步长，来使其能实现较好的微分效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113220048A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110605520.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 霍梁 , 郑乐 , 林少军 , 柯吉 , 武飞 , 赵微微 , 杨雨仪 , 马雨庆 , 董伊媚 , 唐必成 , 赵醒 , 秦裕德 , 吴浩 , 杨航 , 崔冰晶 , 吕亚泽 , 陈东瑞
IPC: G05D23/20
Abstract: 本发明公开了一种基于数值微分的锅炉温度调整方法与系统，本发明采用的基于牛顿插值多项式的数值微分算法所实现的微分器计算量较小，利用此法实现的微分器其微分环节的精确性高，频率特性好，抑制高频噪声效果较好，结构简单、易于实现。由于理想微分器在实际生活中是不存在，物理上不易实现的，而锅炉系统中的温度采样点往往是等距分布的，本发明提出了基于牛顿插值多项式的一阶导来实现数值微分算法，意在通过选取合适的插值点以及采样步长，来使其能实现较好的微分效果。
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公开(公告)号：CN118031963A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410146865.2
申请日：2024-02-01
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 柯吉 , 李艳波 , 李杰 , 李刚 , 陈俊硕 , 李陇杰 , 朱玮 , 王璇 , 林少军 , 袁超 , 靳军 , 贾龙 , 田殿军 , 卢盼 , 蒋靖伟 , 陈敏 , 白璐 , 于永超 , 董金鹏 , 李胜玉
Abstract: 本发明公开了一种基于综合点线特征的井下定位方法及系统，在基于点线特征的视觉里程计部分中，首先对双目相机的原始图像进行去畸变和双目校正操作，使得两图像的对极线在同一水平线上。随后对图像进行点线特征提取与匹配，完成后构造系统的点线重投影误差函数并进行位姿估计；随后使用局部优化线程，对位姿进行进一步优化；为了消除累积误差，进行回环检测操作，检测到回环后进行回环校正，并对位姿进行一次全局位姿图优化。本发明可以在在光线较暗以及光线变化的井下场景中拥有较高的定位精度，并且由于对较为耗时的点线特征处理算法进行改进，使得本发明避免了传统基于点线特征的视觉定位方法较为耗时的问题。
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公开(公告)号：CN113537334A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110780829.8
申请日：2021-07-09
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供的一种气‑液多成分实时智能检测方法，包括以下步骤：将待识别样本进行降维处理，得到k维数据；利用预设的人工神经网络对k维数据进行处理，最终得到待识别样本中的组成成分及其对应的浓度；本发明将PCA识别算法和人工神经网络的学习算法相结合，来解决现有技术中存在的被检各种成分的信号弱、相互之间耦合、干扰强的问题。
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公开(公告)号：CN113126480A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110600972.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 武飞 , 崔冰晶 , 柯吉 , 林少军 , 赵微微 , 霍梁 , 杨雨仪 , 马雨庆 , 董伊媚 , 唐必成 , 赵醒 , 秦裕德 , 吴浩 , 杨航 , 陈东瑞 , 吕亚泽 , 郑乐
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种普适的PID参数整定方法、装置、设备及介质，该方法通过将获取的被控对象的加速度曲线和参考对象曲线对比后，将被控对象的加速度曲线通过缩放法调整被控对象的加速度曲线的长度和高度，使得调整后的被控对象的加速度曲线和参考对象曲线重合，同时获得加速度曲线和参考对象曲线的比例因子，为整定后的PID参数。该方法简单方便、不需要耗费很多时间以及适合各种人群，不需要丰富工程经验的参数整定方法，以较少的时间和人员成本实现更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN118013195A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410144696.9
申请日：2024-02-01
Applicant: 长安大学
Inventor： 王飚 , 柯吉 , 李艳波 , 李杰 , 李刚 , 陈俊硕 , 李陇杰 , 朱玮 , 王璇 , 林少军 , 袁超 , 靳军 , 贾龙 , 田殿军 , 卢盼 , 蒋靖伟 , 陈敏 , 白璐 , 于永超 , 董金鹏 , 李胜玉
IPC: G06F18/10 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于量子衍生的雷达信号去噪方法及系统，采用高斯滤波器对信号进行平滑化处理进行去局域化，得到平滑后的信号；将平滑后的信号作为定态薛定谔方程的离散势场，通过构建信号系统的Hamilton矩阵，求解出特征值与特征函数；将特征函数按照特征值的大小顺序，得到转换基底，然后将信号与基底进行映射，得到映射系数，完成信号转换；在量子力学的框架下实现了量子衍生变换域内的阈值去噪，采用无偏风险估计算法自动地选取合理的阈值λ；通过收缩特征值|Ei|＞λ的#imgabs0#上的投影系数，保留特征值|Ei|＜λ的#imgabs1#上的投影系数实现去噪。本发明有效去除了雷达信号中的高斯噪声，同样保留主要的信号特征。
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