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公开(公告)号：CN118759855A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411132624.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及电力系统通信优化控制技术领域，解决了传统分布式电力系统控制通信概率设计过程中存在非线性、非凸约束的技术问题，尤其涉及一种针对网络化耦合系统的分布式Gossip协议和控制器联合设计方法，该方法包括以下步骤：获取被控多区域电力系统中每个子区域的系统参数，并基于系统参数建立每个子区域的连续时间系统状态空间模型；将连续时间系统状态空间模型离散化得到离散时间系统参数矩阵，并在Gossip协议下根据离散时间系统参数矩阵构建分布式控制器系统模型；基于分布式控制器的设计目标构建非线性矩阵不等式。本发明达到了提高大规模电力系统的鲁棒性与抗干扰性能，减少了计算负担与通信带宽的目的。
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公开(公告)号：CN118276435B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410705499.X
申请日：2024-06-03
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种面向温度强约束的聚合反应釜改进PID控制方法及系统，属于化工过程控制领域。本发明所述方法有效地解决传统的聚合反应釜升温阶段温度控制系统存在快速性和无超调难以兼顾的问题，通过在微分系数中引入非线性的约束项，并合理设置温度上限和约束因子，实现了控制聚合反应釜内部温度不超过期望温度上限的目的，能够用于不同聚合反应釜的不同工作状态，满足不同生产工艺的控制要求；该方法的特点是同时满足了温度控制响应速度快和没有超调的要求，控制效果好、具有一定抗干扰能力；通过对采集到的数据进行预处理，消除了异常数据带来的干扰，提升了算法的可靠性。
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公开(公告)号：CN118357903B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410789869.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/00 , B25J9/16 , B07C5/02 , B07C5/36 , B65G45/18 , G06T7/80 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及机械臂智能分拣技术领域，具体的说是一种多机械臂协同的多目标分拣方法，该方法包括如下步骤：搭建流水线多机械臂分拣系统，通过Yolov8算法对视觉机械臂所拍摄的RGB图像分别进行目标检测，得到Yolov8检测出的物体边界框后，结合其对应的深度图像，对该分拣场景进行仿真，构建LightGBM回归模型，训练并验证模型性能后，基于机械臂的预期分拣时间，对各机械臂进行任务分配和调度顺序优化，并最小化总分拣时间；使用粒子群算法优化机械臂调度过程；各机械臂获取抓取任务序列后，基于APF‑RRT算法进行多臂路径规划与避障；基于粒子群算法优化了机械臂任务分配与调度顺序，能有效减少机械臂之间因协同任务造成的相互等待，输出最优抓取序列以提升分拣效率。
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公开(公告)号：CN118376345A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410806045.1
申请日：2024-06-21
Applicant: 安徽大学
IPC: G01L5/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于事件流数据的高速力测量和接触状态感知方法与装置，包括如下步骤：S1.柔性触觉装置的设计；S2.模型训练数据集的采集和卷积神经网络的训练；S3.使用事件相机对接触面进行观测获得事件流数据并对其进行裁切与过滤；S4.根据正事件数的变化趋势推断接触状态并缓存；S5.根据各个子区域内事件数的分布推断接触面积的大小并根据接触面积变化趋势纠正当前所处的接触状态；S6.根据当前接触状态判断是否需要更新接触区域力学信息。本发明解决了现有的柔性触觉传感器在对接触面的力学变化进行快速响应方面的不足和事件相机在观测处于静止状态的物体时无法输出有效数据进而无法判断接触情况的问题。
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公开(公告)号：CN118311912A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410741184.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及马尔可夫系统的控制技术领域，解决了传统马尔可夫系统控制方法占用大量通信资源以及动态控制器设计过程中存在非线性、非凸约束的问题，尤其涉及一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法，该方法包括以下步骤：从马尔可夫系统模型中获取矩阵参数，并根据矩阵参数确定马尔可夫系统模型的模态数以重新设置能够获得其更为精准信息的转移概率；根据给定的动态事件触发参数得到传感器各输入通道的动态事件触发门槛函数。本发明通过有限时间动态输出反馈控制方法，并使用鲸鱼算法结合LMI线性矩阵不等式进行控制器设计，以实现对马尔可夫系统强快速响应的控制效果，同时使用WOA优化了动态控制器的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117911414A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410315976.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及跟踪控制技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的自动驾驶汽车运动控制方法，所提出的控制方案由基于批评‑评价机制强化学习算法设计的优化鲁棒转向控制器和基于径向基神经网络的识别者逼近器组成。在第一阶段，基于参考路径模型、车辆动力学模型和运动学模型，利用反步变结构控制设计基于强化学习的鲁棒转向控制器，抑制侧向路径跟踪误差，抵御未知外部干扰，保证自主车辆的横摆稳定性。在第二阶段，结合基于李雅普诺夫稳定性理论的自适应控制机制和径向基函数神经网络，通过学习近似任意非线性函数来补偿轮胎转弯刚度的不确定性，并保证闭环系统的全局渐近稳定性。
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公开(公告)号：CN117292693B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311592299.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及动物识别技术领域，尤其涉及一种融入自注意力机制的CRNN珍稀动物识别与定位方法，通过将功率归一化倒谱系数和线性预测倒谱系数融合，得到混合特征，与传统的音频特征梅尔倒谱系数、伽马通频率倒谱系数相比，具有更好的鲁棒性、抗噪性，大大提高了在噪声及混响环境中的识别准确度，且不需要过多的计算，本发明通过残差网络来作为系统的识别和定位网络，可以避免梯度爆炸和梯度消失，同时可以训练更深的网络，通过融入自注意力机制层，弥补了卷积不能处理序列数据时捕捉长程依赖关系的缺点，提高网络的识别和定位精度。(56)对比文件RUBA ZAHEER 等.A Survey on ArtificialIntelligence-Based Acoustic SourceIdentification《.Digital ObjectIdentifier》.2023,第11卷60078-60108.谢将剑 等.多特征融合的鸟类物种识别方法.应用声学.2020,39(第02期),199-206.
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公开(公告)号：CN116994074A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311255115.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06T7/136 , G06V10/28 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的摄像头脏污检测方法，通过设置三个输出头，实现不同的检测任务，不但能够判断摄像头被脏污覆盖的区域，同时能够实现对部分物体的分类以及对当前场景的分类，多任务学习架构充分利用了底层特征的共享表达能力,不同输出头可以同时优化各自的目标，相互促进，提高了算法的全面性和健壮性，使脏污检测结果更加准确，通过使用Transformer进行脏污检测，相比传统的卷积神经网络，具有更强的上下文感知能力和多尺度特征表达能力，可以检测处理图像中大小不一的脏污区域,提高了模型的适应性。
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公开(公告)号：CN116819975A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311103768.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及多智能体和传感器网络技术领域，具体为一种基于纯角度观测的多目标几何中心估计方法，本发明包括：将智能体和目标的初始信息输入纯方位测量中；计算出智能体对目标的估计位置；将每个目标的估计位置输入几何中心估计器中，得到智能体对目标的几何中心估计位置；根据相应的几何中心估计位置设置包围控制器的相关参数；将相关参数输入包围控制器中得到每个智能体相应的包围控制律；根据相应的包围控制律，使得多个智能体包围多个目标并以一定的速率环绕目标的几何中心做圆周运动，实现多个智能体对多个目标的包围控制；相较于传统方位测量的包围控制，本申请拓展到多目标和多个智能体之间的包围，包围效果显著。
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公开(公告)号：CN115470418B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211124537.X
申请日：2022-09-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/9537 , G06Q10/04 , G06Q10/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种基于无人机航拍的排队点推荐方法及系统，通过使用YOLOv5算法作为实时目标检测算法，作为单阶段算法相较于其他算法，他的运行速率更快，平均检测精度更高，通过马尔科夫预测模型来预测未来时间点的目标检测点排队情况，可以预测通过用户出发点到通过某种出行方式抵达目标检测点所花费的一段时间后的排队人数和速度，更能提高本实例的准确性和实用性，在附近有多个目标检测点的排队人数统计的案例中，能够根据现有数据和历史数据选择出最优选项供用户选择，方便用户做行程规划。
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