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公开(公告)号：CN118386233A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410519722.1
申请日：2024-04-28
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种针对系统模型未知和执行器故障的机械臂末端位置预设性能跟踪控制方法，包括以下步骤：建立机械臂运动学模型；依据拉格朗日‑欧拉方法进行动力学建模，确定机械臂动力学方程；推导具有执行器故障的机械臂动力学模型；依据具有执行器故障的机械臂动力学模型，将执行器失效的不确定参数模型和动态模型进行解耦；定义预设性能函数；选取李雅普诺夫候选函数V1；虚拟控制器设计；设计自适应算法进行执行器故障补偿，选取李雅普诺夫候选函数V2；使用RBFNN来逼近定义的未知函数；采用具有神经网络权重自适应律的神经网络控制器设计，选取正定李亚普诺夫函数；设计自适应参数估计算法解决未知运动学参数。
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公开(公告)号：CN115512407A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211079016.7
申请日：2022-09-05
Applicant: 广州城市职业学院
Abstract: 本发明提供一种带口罩遮挡情况下的人脸识别方法，包括以下步骤：步骤A，采集无遮挡正脸图像，基于人脸图像构建多局部区域，提取特征进行训练，根据多局部区域人脸特征构建数据集；步骤B，采集人脸戴口罩图像，根据数据集进行人脸识别，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：可以极大提高人脸识别成功率。在防疫要求下，佩戴口罩常规化的时代，用户在公众场合进行身份验证时摘下口罩进行人脸识别会增加交叉感染的风险，本发明提出的方法，可以有效避免交叉感染风险的发生，能够极大地提高人们的出行安全。
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公开(公告)号：CN118466204A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410593747.6
申请日：2024-05-14
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种用于压电执行器高速精密定位的鲁棒自适应控制方法，鲁棒自适应控制方法包括如下步骤：1)建立迟滞模型、振动模型；2)建立与压电执行器系统动态特性无关的参考模型ym(t)；3)设计自适应控制器；建立跟踪误差方程，得到估计误差∈(t)；设计自适应律；4)根据自适应律更新自适应控制器参数；5)将自适应控制器的输出v(t)作为压电执行器级联系统的输入，通过迟滞模型和振动模型得到压电执行器级联系统的输出y(t)；6)判断误差是否收敛至0，若否，则通过自适应律更新自适应控制器参数，得到新的自适应控制器输出，跳转到步骤5)。本发明计算量低，效率高。具有良好的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117173136A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311151608.X
申请日：2023-09-07
Applicant: 深圳市科斯福科技有限公司 , 广州城市职业学院
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N21/88 , G01N21/892 , B07C5/00 , B07C5/36 , B07C5/38
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体为基于卷积神经网络的手机中板缺陷检测方法与装置，包括以下步骤：在设备初始化时，设备使用者输入一张待检测手机中板符合标准要求的图像作为比对模板；接收到输入的新采集图像，判断设备是否处于工作状态，若是正常工作阶段则进行手机中板质量检测；有益效果为：本发明提出的基于卷积神经网络的手机中板缺陷检测方法与装置，通过使用单一相机对手机中板进行倾斜拍照，即可检测出其是否存在缺陷，并及时将废料推出传送带。该算法通过使用图像数据增强技术扩充手机中板图像数据集，确保数据集中包含各类异常情况，并且进一步扩充了手机中板其他随机位置的异常数据，用于算法的训练。
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公开(公告)号：CN116309768A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211661023.8
申请日：2022-12-23
Applicant: 广州城市职业学院
Abstract: 本发明公开了一种满足三角化误差约束的相机焦距和图像基线长度设计方法，通过理论推导和分析，将测量距离、基线长度、基线大小和误差范围四个因素进行整合，实现一种测量固定距离的物体，通过调节相机焦距和基线长度，实现在期望误差内的设计方法。在摄影测量领域，通过空间三角化方法恢复的空间点坐标精度通常难以评价，基于本发明的方案，可以有效解决现存问题，并为进一步提高测量精度，提供理论指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118357917A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410519778.7
申请日：2024-04-28
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种针对执行器故障的机械臂关节跟踪控制方法，包括以下步骤：S1.依据拉格朗日‑欧拉方法进行动力学建模，确定机械臂动力学方程；S2.依据机械臂动力学模型，推导具有执行器故障的机械臂动力学模型；S3.依据具有执行器故障的机械臂动力学模型，将执行器失效的不确定参数模型和动态模型进行解耦；S4.依据预设性能指标定义预设性能函数；S5.依据预设性能函数和误差转换技术，选取李雅普诺夫候选函数；S6.依据执行器故障机械臂动力学模型，对系统进行执行器故障补偿；S7.依据具有动力学不确定性的机械臂动力学模型，使用RBFNN来逼近定义的未知函数；S8.采用具有神经网络权重自适应律的控制器，实现对机械臂关节位置的跟踪控制。
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公开(公告)号：CN113251153A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110524901.0
申请日：2021-05-13
Applicant: 广州城市职业学院
Abstract: 本发明涉及发电厂辅助装置的技术领域，公开了一种蝶阀轴杆移位装置，包括支撑板、丝杆、传动件、第一限位块和动力机构，所述支撑板固定连接于蝶阀外壳，所述支撑板设有通孔，所述丝杆穿过所述通孔与蝶阀轴杆固定连接，所述传动件螺纹连接于所述丝杆，所述第一限位块固定连接于所述丝杆且位于所述传动件的上方，所述动力机构固定连接于所述支撑板上用于驱动所述传动件转动。本发明的装置，解决蝶阀阀门卡涩问题，确保设备稳定运转，提高设备安全性。
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公开(公告)号：CN107184198A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710402483.1
申请日：2017-06-01
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: A61B5/0402
CPC classification number: A61B5/7264 , A61B5/04012 , A61B5/0402
Abstract: 本发明公开了一种心电信号分类识别方法，包括以下实施步骤，取得测量时间在10秒以上的原始心电图波形数据，并根据原始心电图波形数据进行心电图节律信息和PQRST波形的提取，获取心电图节律信息和PQRST波形的数字化数据；设计构造卷积神经网络并对其进行训练，将得到的PQRST波形数据从训练完的卷积神经网络的输入端输入，经卷积神经网络进行分类后，得到类型数据。本发明利用卷积神经网络对复杂非线性函数的拟合能力，实现对ECG信号更准确、有效地分类，从而能够实时监护心血管疾病高危人群、亚健康人群、病情待定人群，智能分析正常生活、工作及活动时的心电变化，帮助确定病情，或捕捉到潜在的心脏疾病的心电信息，对患者起到预警作用。
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公开(公告)号：CN104806410A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510260596.3
申请日：2015-05-19
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: F02M65/00
Abstract: 本发明提供了一种手持式VP37-VP44-共轨泵检测仪，其特征在于，包括VP37角度采集电路、VP44正时信号采集电路、共轨泵压力采集电路、PWM-VP37泵开度驱动电路、计量阀驱动电路、VP44泵驱动电路、MCU控制器和供电电路；所述VP37角度采集电路、VP44正时信号采集电路、共轨泵压力采集电路、PWM-VP37泵开度驱动电路、计量阀驱动电路、VP44泵驱动电路和供电电路分别与MCU控制器连接，所述供电电路还连接一内置的锂电池。本发明提供的一种手持式VP37-VP44-共轨泵检测仪，造价便宜、维修简单、可测试的泵种类更多，可在同一部测试仪上实现VP37泵、VP44泵和共轨泵的检测与控制，测试方便、结果直观、工作可靠、造价低廉，对于低成本维修市场具有极大影响力。
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公开(公告)号：CN118689097A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410594189.5
申请日：2024-05-14
Applicant: 广州城市职业学院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种用于抑制压电执行器蠕变及迟滞非线性的模型参考自适应控制方法，包括如下步骤：1)建立迟滞模型，基于传递函数建立蠕变模型；2)给定参考模型，输出期望位移ym(t)；3)根据迟滞模型和蠕动模型构建压电执行器数学模型；4)设计自适应控制器，设置参数初始值；5)构建误差方程，得到估计误差∈(t)；6)设计自适应律，根据自适应律更新自适应参数；7)将自适应控制器的输出v(t)经过压电执行器数学模型得到输出y(t)；8)判断是否达到控制目标，若是，则完成自适应控制；若否，则通过自适应律更新自适应参数，得到新的自适应控制器输出v(t)，跳转到步骤7)。
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