公开(公告)号：CN116707376A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310781164.1

申请日：2023-06-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 孙希明 ,  林平 ,  林凯

IPC: H02P21/22 ,  H02P21/18 ,  H02P21/13 ,  H02P21/14 ,  H02P25/022 ,  H02P27/12

Abstract: 本发明属于与航空电气与电力技术领域，具体涉及一种永磁同步电动机的二自由度电流控制器。本发明提供了一种二自由度电流控制器，弥补了现有比例积分控制器技术的不足。本发明将改进的二自由度控制技术应用到永磁同步电动机的电流跟踪，操作简单，鲁棒性强，并可实现速度的高精度跟踪。该方法具有一定的拓展性，可推广到其它领域。

公开(公告)号：CN111161229B

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN201911334091.1

申请日：2019-12-23

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 韩敏 ,  林凯 ,  张成坤

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/25 ,  G06V10/28 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于几何主动轮廓模型和稀疏自编码的变化检测方法，主要针对监督变化检测需要人为收集样本以及直接对差异图处理获得变化检测图出现的“椒盐”噪声等缺点。实现步骤：(1)图像读入；(2)差异图生成；(3)感兴趣区域提取；(4)候选样本提取；(5)训练和待分类样本生成；(6)稀疏自编码网络学习；(7)变化检测结果生成。本发明采用几何主动轮廓模型自动提取差异图的感兴趣区域作为候选样本集，并利用模糊C均值聚类生成训练样本和待分类样本。稀疏自编码网络通过学习样本的差异表示对待分类样本进行分类，最后通过标签融合得到变化检测图。整个变化检测过程结合无监督和监督的优势，避免了人为收集训练样本的流程，降低了“椒盐”噪声，提高变化检测精度。

公开(公告)号：CN116279890A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310267411.6

申请日：2023-03-20

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 蒲长林 ,  曹旭阳 ,  王思棋 ,  孙瑜 ,  许之贺 ,  徐国洋 ,  胡永昌 ,  林凯 ,  张成杰 ,  闫宝康 ,  舒万龙

IPC: B62D57/028 ,  B62D61/12 ,  B60W60/00 ,  B25J11/00 ,  B25J9/12 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种双轮腿末端物流配送机器人，包括支腿杆系及车体，支腿杆系是一个并联机构，与车体形成一个七连杆机构。车体设有前置摄像头，其下面有超声波传感器；车体内设有机械臂，车体的后部上方设有激光雷达发射器，机械臂底座下部为储物盒，储物盒上部设有电调中心板、开发板及树莓派开发板。本发明采用激光雷达与视觉结合的方式，实时检测外部环境的变化，使机器人在运送过程中能及时躲避障碍，并进行合理的路径规划。机械臂配合摄像头完成自主按电梯功能，通过计算操作杆到按键的距离，实现精准按键。可升降双轮腿通过陀螺仪检测时刻保持车身的平衡稳定，满足配送服务机器人外卖、快递等末端物流配送需求。

公开(公告)号：CN117097216A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202310781573.1

申请日：2023-06-29

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 孙希明 ,  林平 ,  林凯

IPC: H02P21/18 ,  H02P21/22 ,  H02P21/14 ,  H02P21/13 ,  H02P25/022

Abstract: 本发明属于与航空电气与电力技术领域，具体涉及一种永磁同步电动机的二自由度速度控制器。本发明用于对永磁同步电动机的速度进行跟踪，由于永磁同步电动机内置于航空燃气涡轮发动机压气机内部，航空燃气涡轮发动机起动的过程中面对负载转矩突变的情况，故同轴永磁同步电动机的速度会随着航空燃气涡轮发动机的起动过程的不同阶段而发生变化。本发明将二自由度控制技术应用到永磁同步电动机的速度跟踪，操作简单，准确率高，并可实现速度的高精度跟踪。该方法具有一定的拓展性，可推广到其它领域。

公开(公告)号：CN111161229A

公开(公告)日：2020-05-15

申请号：CN201911334091.1

申请日：2019-12-23

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 韩敏 ,  林凯 ,  张成坤

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/38 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于几何主动轮廓模型和稀疏自编码的变化检测方法，主要针对监督变化检测需要人为收集样本以及直接对差异图处理获得变化检测图出现的“椒盐”噪声等缺点。实现步骤：(1)图像读入；(2)差异图生成；(3)感兴趣区域提取；(4)候选样本提取；(5)训练和待分类样本生成；(6)稀疏自编码网络学习；(7)变化检测结果生成。本发明采用几何主动轮廓模型自动提取差异图的感兴趣区域作为候选样本集，并利用模糊C均值聚类生成训练样本和待分类样本。稀疏自编码网络通过学习样本的差异表示对待分类样本进行分类，最后通过标签融合得到变化检测图。整个变化检测过程结合无监督和监督的优势，避免了人为收集训练样本的流程，降低了“椒盐”噪声，提高变化检测精度。