-
公开(公告)号：CN102902269A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210355341.1
申请日：2012-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及障碍物随机运动环境下，预选择最小距离指标冗余机器人动态避障路径规划方法，包括步骤：利用OBB包围盒对冗余机器人进行建模，建立预选择最小距离指标；通过相交测试，在计算实时距离之前剔除安全杆件；在相应杆件的局部坐标系中，采用局部映射距离计算方法，利用目标点坐标值直接得出实时最小距离并确定碰撞点位置；在此基础上，建立和最小距离相关的避障增益和逃逸速度，利用冗余机器人零空间映射矩阵进行避障路径规划。本发明在动态避障规划前便剔除安全杆件，去除了不必要的繁琐计算并优化距离计算方法，提高了动态避障的规划效率，满足实时性的要求。
-
公开(公告)号：CN102848391A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210349978.X
申请日：2012-09-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种四通道双边控制方法，将其应用于从端环境未知且需知主从力信息的遥操作系统中。该系统能够实现主从端真实力的传递与反馈，并利用位置误差、速度扰动进行力校正，增加系统精确性。属于遥操作控制技术领域。本发明涉及大时延遥操作系统中的控制方法，主端操作者施加的力直接传递给从端机械臂，并将从端机械臂与环境的接触力反馈给操作者，提出了一种对主从端的真实力进行双向传递的四通道控制结构，并应用主从位置误差进行力校正。利用李亚普诺夫函数及无源理论，全面分析了在自由运动和接触运动中系统的各项性能指标。本发明无需对从端环境进行预先建模，适用于未知且非结构化的从端环境，且能满足系统的稳定性、透明性和跟踪性要求。
-
公开(公告)号：CN102122204A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110009143.5
申请日：2011-01-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及分布式力觉同步感知方法及系统，主要由一台服务器、三套计算和显示终端和三台Falcon三维力反馈设备组网连接而成。分布式力觉同步感知方法包括：构建立体迷宫场景；数据采集模块对输入力反馈装置的触发信号进行去噪、A/D转换等一系列的处理后，转向远程通信模块；远程通信模块将多路输入信号汇总，合成计算小球的速度、位置等参数；场景同步模块将多个客户端的场景进行同步处理；实时检测碰撞；若小球与管道发生碰撞，则进行碰撞响应；根据力反馈实时解算向客户端同步输出大小和方向一致的反馈力。参与者在体验过程中不仅可以感受到球的重量、碰撞时冲击力等力反馈感觉，而且可以感知到由位于异端操作者操作所带来的力触觉。
-
公开(公告)号：CN102073758A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010608052.9
申请日：2010-12-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及基于图灵机模型的增强现实装配环境系统HCPN建模方法，它借鉴了一种模型为计算“X+1”的图灵机，即能够记录当前状态X，在给入输入后得到最新的命令，并给出最新的状态输出，并应用到层次着色Petri网模型的建立中，使其能够记住当前内部状态并结合输入，作出正确的下一刻状态的判断。并采用CPN Tools建立增强现实装配环境系统的模型，首先将网络进行分层，将虚拟手子网、事件管理子网、装配子网等进行细化，利用每个子网的输入输出来实现事件的驱动，在网络中明确各种因素之间的关系，使其具有逻辑推理性，能够有效地处理大量的随机离散事件，便于表达装配模型的动态建立过程，具备感知用户意图的能力。
-
公开(公告)号：CN101625062A
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200910088008.7
申请日：2009-07-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: F16L55/32
Abstract: 本发明公开了一种具有导向头的柔性蠕动管道机器人，它包括：左半球壳和右半球壳，左、右半球壳的端部设有左、右法兰盘、左半球壳内设有驱动装置，该驱动装置与螺纹软轴构成螺旋传动，螺纹软轴的右端穿过左半球壳与右法兰盘固连，在右半球壳的顶端球铰一导向头，该导向头的底板左表面设有沿圆周方向均匀分布的四个滑槽，该滑槽中滑动连接有导向机构，该导向机构的另一端与左法兰盘上的四个电磁铁分别对应，右法兰盘上设有与导向机构相对应的止动器，左、右法兰盘上分别环设有若干推拉轮杆机构和若干支撑轮，该发明所得到的机器人能够顺利通过T形管道，在运动过程中推拉轮杆上的电磁轮始终与管道内部接触，稳定性好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119830137A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510046319.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G01R35/04
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于元学习的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，构建基于元学习策略的不平衡分类模型，从二类数据集中采样构造子任务并利用元学习策略训练元分类器；基于贝叶斯不平衡影响指数对每个二类数据集进行边界增强；基于边界增强的二类数据集对元分类器进行微调得到最终的二类分类器；根据每个二类数据集下的分类结果，通过硬投票得到其故障类别；在实际智能电表故障数据集中的实验结果证明了所提发明相比于其他故障分类方法的效果更好，在绝大多数二类数据集上均取得了最好的结果，有更好的普适性。
-
公开(公告)号：CN114722940B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210363323.1
申请日：2022-04-07
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2413
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于近邻样本对构造的智能电表故障分类方法，包括：将智能电表不同类别下的故障历史数据作为输入数据集，划分得到多个二类数据集；针对每个二类数据集，将每个样本作为目标样本，从其近邻样本池中进行多次随机采样，获得等量的多个同类和异类对照样本组，分别与目标样本组合后得到多个近邻样本对，作为后续分类任务中的正样本或负样本；基于平衡的近邻样本对数据集，构建基于对比学习的模式判别网络用于目标样本与对照样本组的标签匹配任务；对于给定测试样本，任意组合与其对应的不同类别的对照样本组得到大量近邻样本对，经结果集成和逆向推理得到分类器在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到其故障类别。
-
公开(公告)号：CN115099306B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210569747.3
申请日：2022-05-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于多标签置信度比较的智能电表故障分类方法，包括：对智能电表不同故障类别下的历史数据进行划分，得到多个二类数据集，作为输入数据；遍历各二类数据集中的每个样本，将其作为目标样本并在该样本的近邻样本池中进行多次随机采样，构成多个差异化的目标‑近邻样本对；基于由大量目标‑近邻样本对组成的扩充后的新数据集，构建多标签信任判别网络在目标‑近邻样本对内开展目标样本与对照样本组之间的多标签置信度比较；在测试阶段，对于任一待测样本，任意组合其多个不同的对照样本组得到该测试样本的多个目标‑近邻样本对，集成各组预测结果进行反向推理得到在每个二类数据集下的判别结果，通过软投票得到故障类别。
-
公开(公告)号：CN119128750A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411176227.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 陈玲俐 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/2433 , G01R35/04 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多粒度动态感受野的电能表异常检测系统及方法，属于电能计量技术领域。本发明系统，包括：多粒度动态感受野模块，用于对电能表的补丁块数据进行遍历处理，以输出感受野数据；多维时序编解码器模块，用于对所述多粒度动态感受野模块输出的感受野数据进行重构，输出重构数据；双层异常检测模块，用于计算出所述多维时序编解码器模块输出的重构数据的异常分数，基于所述异常分数，确定电能表的异常。本发明通过感受野及数据重构，能够识别数据的异常，以此确定异常分数，并解决了现有重构方法在处理低信息密度的多维时序数据时可能出现的信息丢失或语义特征挖掘不足的问题。
-
公开(公告)号：CN114399407B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210147086.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/088
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于动静态选择集成的电力调度监控数据异常检测方法，包括：使用电力调度监控历史数据训练一定数量的基检测器；使用孤立森林剔除性能较差的基检测器；使用平均值法根据剩余基检测器的输出生成历史数据的假真值，并分别将假真值和基检测器的输出转换为二类标签；剔除假真值过小的历史数据，并提取基检测器在剩余历史数据上的元特征和元标签；通过元特征和元标签训练随机森林；提取基检测器在待检测数据上的元特征，将其输入随机森林，根据随机森林的输出选择基检测器，取所选基检测器的输出的最大值作为待检测数据的检测结果。本发明实施例提供的技术方案，能够提升电力调度监控数据异常检测的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
153
records
(took 0.06 seconds)
