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公开(公告)号：CN111459051B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010331109.9
申请日：2020-04-23
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种带扰动观测器的离散终端滑模无模型控制方法。该方法将无模型自适应控制和离散终端滑模控制相结合，同时引入模糊RBF神经网络扰动观测器对外界干扰进行准确估计，增加了抗干扰性，能够解决非线性强、难建立精确数学模型的问题，既能避免复杂模型的建模不准确问题，同时加入离散终端滑模控制增强系统的鲁棒性和抗干扰性，比传统单一的无模型控制方法能更精准的跟踪理想期望曲线，而且与理想期望值的误差很小，实现高精度、高稳定和高适用性的控制，同时降低工业能耗。
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公开(公告)号：CN114593744A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210206904.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于探路者算法的改进RRT路径规划方法。该方法在传统RRT路径规划算法的基础上引入引导路径，利用探路者优化算法生成最优引导路径，再利用最优引导路径指引RRT的新节点Xnew的生成，不仅利用了RRT算法的随机性，而且利用了引导路径使新节点朝向目标点方向扩展的特性，从而提高了路径规划的目标性，降低路径搜索的随机性和搜索时间，从而提高路径规划的效率、实时性和成功率，加强避障能力。本发明引入了路径点邻近区域采样的方法来确定随机点的生成，使每个路径点能够在特定区域内采样，不仅避免了采样点的随机性，提高RRT算法采样时的目标导向性，而且避免了与障碍物产生碰撞。
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公开(公告)号：CN112906673A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110381272.0
申请日：2021-04-09
Applicant: 河北工业大学
Abstract: 本发明为一种基于注意力机制的下肢运动意图预测方法，包括步骤1、获取下肢运动过程中的步态信号，对步态信号进行归一化处理，并划分训练集数据和测试集数据；步骤2、构建预测模型；预测模型包括输入模块、卷积神经网络模块、长短时记忆神经网络模块和注意力机制这四个部分，当输入模块、卷积神经网络模块、长短时记忆神经网络模块和注意力机制依次连接，注意力机制的输出结果再经过全连接层；步骤3、利用训练集数据对预测模型进行预训练，确定时间步长；再对预训练后的预测模型进行训练；步骤4、将训练后的预测模型用于下肢运动意图预测。该方法通过注意力机制对关节角度变化明显的位置进行放大处理，能够有效减小关节角度的预测误差。
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公开(公告)号：CN108631727A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810250676.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 河北工业大学
IPC: H02S50/10
CPC classification number: H02S50/10
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的太阳能电池板缺陷识别方法，包括模型离线训练和在线检测两个阶段，将卷积神经网络模型应用于太阳能电池板的缺陷识别上，使用2个CNN模型递进地实现了缺陷检测和分类。首先使用CNN二分类模型区分合格与缺陷图像，然后使用CNN多分类模型，对二分类模型判定为缺陷的图像进行分类。CNN模型对电池板的各种缺陷类型，都是采用相同的处理流程，即通过迭代训练，快速而自动进行特征提取和特征分类。对于新缺陷类型，只需收集该缺陷类型的样本数据，添加到训练用的数据集中并对模型进行训练，就能够实现该缺陷类型的检测。能够以较高的准确率快速识别出存在缺陷的小电池板的位置，并对多种缺陷进行类别判定，适用性更广。
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公开(公告)号：CN105476822A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201610108397.5
申请日：2016-02-29
Applicant: 河北工业大学
IPC: A61H3/00
CPC classification number: A61H3/00 , A61H2201/0157 , A61H2201/1238 , A61H2201/164 , A61H2201/165 , A61H2201/5056 , A61H2201/5061 , A61H2205/10 , A61H2205/102 , A61H2205/106 , A61H2205/108 , A61H2230/085
Abstract: 本发明公开了一种肌电控制的外骨骼助行机器人，包括气源、左腿、右腿、腰部固定装置和控制装置；所述左腿和右腿的上端分别固定在腰部固定装置上，并对称设置在腰部固定装置两侧；所述控制装置固定在腰部固定装置上。该机器人通过采集腿部的表面肌电信号，分析穿戴者的运动需求，控制气动肌肉模拟人体肌肉活动，在充分了解穿戴者运动意图的基础上辅助穿戴者运动，避免强制运动造成的不适甚至伤害。采用质量轻、能量转化率较高、柔顺性好的气动肌肉作为执行机构，直接将气动肌肉安装在人体各关节之间，为穿戴者提供辅助动力，结构简单、安全柔顺，符合人体生理特点，舒适性明显提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110974223B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN201911289519.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 河北工业大学
IPC: A61B5/397
Abstract: 本发明为基于改进KSVD算法的表面肌电信号压缩重构方法，该方法通过归一化稀疏矩阵原子，将特征向量缩放，缩小稀疏矩阵原子差异，加快函数收敛速度，通过大量样本进行字典训练，得出性能较佳、更符合肌电信号样本特点的改进KSVD字典。利用改进的KSVD字典应用至单一通道肌电信号的重构具有良好的重构效果，同时对多通道肌电信号联合重构研究，以多个肌电信号之间的相关性为前提，以单个信号进行压缩采样，然后进行多个压缩数据的联合重构，从而进一步减少观测数量，提高重构精度，实现了肌电信号的多通道重构。
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公开(公告)号：CN111811851B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202010598614.X
申请日：2020-06-28
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01M99/00 , G01D21/02 , G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种静态下肢康复辅具测试系统，包括：底座和移动装置，所述移动装置包括：水平设置的水平导轨、竖直设置的竖直导轨和关节固定结构，所述水平导轨的底端固装在所述底座上，所述竖直导轨的底端与所述水平导轨上的滑块固装，所述关节固定结构固装在所述竖直导轨的滑块上，用于安装康复辅具，所述康复辅具为外骨骼关节模块或假肢模块。该静态下肢康复辅具测试系统的康复辅具可选择外骨骼关节模块或假肢模块，实现对不同康复辅具的测试，获取对康复辅具的参数需求，也可与康复辅具直接交互，对其辅助效果进行评测。
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公开(公告)号：CN114593744B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210206904.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 河北工业大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种基于探路者算法的改进RRT路径规划方法。该方法在传统RRT路径规划算法的基础上引入引导路径，利用探路者优化算法生成最优引导路径，再利用最优引导路径指引RRT的新节点Xnew的生成，不仅利用了RRT算法的随机性，而且利用了引导路径使新节点朝向目标点方向扩展的特性，从而提高了路径规划的目标性，降低路径搜索的随机性和搜索时间，从而提高路径规划的效率、实时性和成功率，加强避障能力。本发明引入了路径点邻近区域采样的方法来确定随机点的生成，使每个路径点能够在特定区域内采样，不仅避免了采样点的随机性，提高RRT算法采样时的目标导向性，而且避免了与障碍物产生碰撞。
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公开(公告)号：CN116300883A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310072564.5
申请日：2023-01-16
Applicant: 河北工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明为一种基于改进RRT‑Connect算法的智能体路径规划方法，首先通过扫描环境信息构建构建二维栅格地图，并设置起点和终点，通过JPS算法搜索得到初始路径；然后，对RRT‑Connect算法进行改进，利用改进的RRT‑Connect算法得到优化路径；即生成一个0到1之间的随机数，若随机数大于概率P，则通过双扇形邻近区域采样生成两棵随机树的随机点，否则通过目标偏置采样生成两棵随机树的随机点；最后，通过冗余点剪枝的优化策略对优化路径进行二次优化，去除冗余的路径节点，得到最终路径。该方法解决了传统RRT‑Connect算法路径节点搜索的盲目性、随机性以及路径曲折等问题，缩短了路径长度，提高了路径规划效率。
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公开(公告)号：CN115983017A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310020319.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 河北工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明为基于事件触发的下肢外骨骼双幂次分数阶滑模控制方法，所述控制方法包括以下步骤：利用拉格朗日方程建立下肢外骨骼动力学模型；利用传感器获得健康人体下肢运动数据，通过函数拟合得到下肢外骨骼的髋关节角度、髋关节角速度、膝关节角度、膝关节角速度的期望运动轨迹；设计双幂次分数阶滑模控制律，并根据期望轨迹与实际轨迹之间的跟踪误差，构建事件触发机制，最终得到基于事件触发的双幂次分数阶滑模控制器，简称控制器；利用Lyapunov理论证明所述基于事件触发的双幂次分数阶滑模控制器是渐进稳定的。在保证控制精度的前提下，尽可能地节约通信资源，减少执行器的磨损，减弱传统滑模控制中存在的抖振。
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