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公开(公告)号：CN115577602B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211478971.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F113/06
Abstract: 本申请提供一种风电齿轮箱均载测试分析方法及系统，其中，均载测试分析方法均载测试分析方法包括：在风电齿轮箱的额定载荷稳定区间内随机抽样，得到载荷数据集；建立风电齿轮箱的有限元数值仿真模型；将载荷数据集输入至有限元数值仿真模型中，计算风电齿轮箱中待测齿轮的均载系数数据集，得到均载系数浮动区间；对风电齿轮箱进行实际均载测试，得到待测齿轮的实测均载系数；判断实测均载系数落入均载系数浮动区间内时，输出实际均载测试信息可信。通过上述方法实现了对实际均载测试信息的判断，解决了现有技术中技术人员无法根据测试结果判断是否可以采信的技术难题。
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公开(公告)号：CN115826587A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310107530.5
申请日：2023-02-14
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种基于路网蚁群算法的移动机器人路径规划方法、装置，电子设备及存储介质，所述路径规划方法通过创建栅格地图，为移动机器人设定好运动的起始点和目标点；将所述起始点和目标点进行连接，垂直所述起始点和目标点之间的连线做平行且等距的N条线段，将起始点和目标点之间的地图空间分为N‑1份；通过狼群算法选取每条线段上适应度最大的M个点，形成共包含M(N‑2)+2个点的路网；其中，两点之间距离大于L/2m；L为当前层线段长度；基于形成的路网通过蚁群算法找出最优路径。本发明通过狼群算法将栅格地图筛选出一定栅格形成包含目标点与出发点的路网，再使用蚁群算法进行路径规划，降低在蚁群搜索初期的计算量，提高计算速度。
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公开(公告)号：CN115577602A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211478971.8
申请日：2022-11-24
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F113/06
Abstract: 本申请提供一种风电齿轮箱均载测试分析方法及系统，其中，均载测试分析方法均载测试分析方法包括：在风电齿轮箱的额定载荷稳定区间内随机抽样，得到载荷数据集；建立风电齿轮箱的有限元数值仿真模型；将载荷数据集输入至有限元数值仿真模型中，计算风电齿轮箱中待测齿轮的均载系数数据集，得到均载系数浮动区间；对风电齿轮箱进行实际均载测试，得到待测齿轮的实测均载系数；判断实测均载系数落入均载系数浮动区间内时，输出实际均载测试信息可信。通过上述方法实现了对实际均载测试信息的判断，解决了现有技术中技术人员无法根据测试结果判断是否可以采信的技术难题。
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公开(公告)号：CN113486580B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110749216.8
申请日：2021-07-01
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F113/06
Abstract: 本申请提供在役风电机组高精度数值建模方法、服务端及存储介质，其中，该方法包括以下步骤：获取样本数据：获取风电机组的材料参数标定值，在标定值的误差区间内抽样、处理得到材料参数样本；建立风电机组的仿真模型，仿真并输出每个材料参数样本所对应的节点位移样本；将样本数据分为训练集与测试集；搭建神经网络，将训练集中的材料参数样本作为神经网络的输入，将训练集中的节点位移样本作为所述神经网络的输出；训练神经网络，获取最优的权值及偏置信息；将训练后的神经网络反向，构建反向神经网络；将测试集中的节点位移样本输入至反向神经网络中，输出风电机组的材料参数。通过上述步骤，使得可准确、快速确定风电机组的材料参数。
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公开(公告)号：CN114878689A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210791451.6
申请日：2022-07-07
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本申请提供一种用于测量材料参数的便携式在线测量系统，包括：超声波发射模块，所述超声波发射模块用于向待测材料发射超声波；回波接收模块，所述回波接收模块用于接收来自所述待测材料的底面的回波；控制装置，所述控制装置包括：第一采集模块，所述第一采集模块与所述回波接收模块电连接，所述第一采集模块配置用于采集所述回波；第一运算模块，所述第一运算模块与所述第一采集模块电连接，所述第一运算模块内包括识别函数，所述识别函数配置用于识别所述回波并获得与所述回波对应的所述待测材料的相关参数，本方案的识别函数所占的空间极小，所需要的计算资源也很少，识别快速方便，避免了计算量较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114660948A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210565577.1
申请日：2022-05-24
Applicant: 河北工业大学 , 常州铭赛机器人科技股份有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供一种压电撞击式微喷阀高精度控制方法，考虑压电陶瓷迟滞效应，分别建立与第一微喷阀和第二微喷阀撞针对应的第一动力学模型和第二动力学模型，根据第一动力学模型和第二动力学模型，分别获取在相同下降行程和实际工作频率下第一微喷阀和第二微喷阀撞针的运动速度模拟曲线，以第二微喷阀撞针的运动速度模拟曲线与第一微喷阀撞针的运动速度模拟曲线的误差最小为目标，采用最小二乘法对第二微喷阀的加载电压频率进行优化，获取第二微喷阀的最优加载电压频率，使得第一微喷阀撞针的运动速度模拟曲线与第二微喷阀撞针的运动速度模拟曲线具有较高的一致性，最终实现了不同压电撞击式微喷阀高精度点胶以及点胶质量的高一致性。
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公开(公告)号：CN114354637A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210098250.8
申请日：2022-01-20
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为基于机器视觉和X射线的水果品质综合分级方法和装置，该方法首先采集待分级水果的外观图像，计算果面缺陷、果形大小和色泽三种特征的特征值，依据因子分析法和专家经验将水果外观划分为多个等级，对水果外观图像进行标注并生成标签；其次，搭建外观分级网络，将训练后的外观分级网络作为第一初级分类器；然后采集待分级水果的X射线图像并标注，基于人工特征和CNN特征构建三个分类器，采用决策级融合方式对三个分类器的结果进行融合建立第二初级分类器；最后根据水果品质综合分级规则建立次级分类器输出分级结果。将外观品质和内部缺陷信息相结合，完成了水果品质的综合分级，分级指标更加全面，满足了对高品质水果的分级需求。
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公开(公告)号：CN114049260A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202210029091.6
申请日：2022-01-12
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本申请提供一种图像拼接方法和装置及设备，包括：获取图像采集器采集的至少两个子图像，和所述图像采集器在采集各子图像时的速度信息、预设位移，以及所述图像采集器对应的安装校正参数；将所述至少两个子图像、所述速度信息、所述预设位移以及所述安装校正参数输入经过预训练的图像拼接模型中，得到拼接后的图像。本申请解决了拼接完成的图像与被测工件之间存在较大误差，无法准确获得被测工件的全貌的问题。
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公开(公告)号：CN113467455A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110765250.4
申请日：2021-07-06
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请提供有一种多工况未知复杂环境下智能小车路径规划方法，包括以下步骤：初始栅格化地图，且赋予智能小车目标线索参数；选择一栅格位置为起始位置并选定一方向前进；实时获取行进中栅格的环境指标参数和环境信息，环境信息包括：交叉口位置；利用交叉口位置搭建搜索树，并比较环境指标参数与目标线索参数是否相同；若环境指标参数与目标线索参数相同，则停止行进；反溯所建的搜索树上行进至当前栅格的可行路径并赋予该可行进路径上的每一栅格移动奖励参数；退回该可行进路径上与当前栅格相邻的交叉口处，选定交叉口处与上述方向垂直且可行进的一方向继续前进；反复执行S2‑S4，至搜索树已无法再扩展，则停止探索并得到构建完成的搜索树。
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公开(公告)号：CN112697984A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011437542.7
申请日：2020-12-11
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01N33/02 , G01N23/04 , G01N21/84 , G01N21/88 , G06K9/46 , G06K9/62 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的水果缺陷无损检测方法及分级方法，用以解决现有技术中对水果缺陷检测和分级不够准确的问题。所述无损检测方法首先采集水果的外观图像集、对应的两张X射线图集、切片图像集以及切片化学检测数据集；再将采集的数据进行整合，得到水果缺陷分类及与缺陷类型对应的信息包，以缺陷类型作为标签，对拼接后的X射线图进行标记；基于神经网络构建水果缺陷无损检测或分级模型，以带有标签的X射线图的像素点矩阵对模型进行训练，训练完成后输入待检测水果的X射线图数据，得到缺陷或分级结果。本发明对水果的内部和外部缺陷同时进行无损检测，分级包含水果的外观特征和内部特征，提高了检测或分级效率以及分级的准确性。
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