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公开(公告)号：CN103971578B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410099951.9
申请日：2014-03-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G09B25/02 , G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明涉及巡逻机器人教学装置及其控制方法。本发明解决现有技术存在有联动系统不完善的问题，其技术方案要点是：包括巡逻机器人、若干个执行机器人、远程控制器和电脑，巡逻机器人与电脑通信连接，若干个执行机器人也与电脑通信连接，远程控制器与电脑通信连接，巡逻机器人包括安装在巡逻机器人机躯体上的独立电源、巡逻信号接收装置、巡逻信号发射装置、巡逻机器人行走机构、巡逻检测传感器和巡逻机器人ARM主控器，执行机器人均包括安装在执行机器人机躯体上的单独电源、执行检测传感器、执行信号接收装置、执行信号发射装置、执行机器人行走机构和执行机器人执行配件、执行机器人近地控制单元。本发明降低了实验设备的成本和编码难度。
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公开(公告)号：CN103029818B
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201210553365.8
申请日：2012-12-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B63C11/00
Abstract: 一种仿生海底生物捕捞机器人，包括捕捞机器人的本体，基于人工肌肉的具有海底行走和捕捞海底生物两种功能的四肢，用于感知水深的压力传感器，用于检测捕捞机器人行走方向的数字罗盘，用于获取捕捞机器人周边360°的全景立体视觉视频图像的双目立体全景视觉传感器和用于控制四肢协调海底行走、对捕捞对象的识别和空间定位、自主导航、控制捕捞动作以及与水面母船进行信息交互的智能体，与水面母船进行通信和能源设备提供设备连接的脐带。本发明提供一种具有自然柔顺性好、机构简单、控制复杂度低、制造和维护成本低、捕捞过程高效率的仿生海底生物捕捞机器人。
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公开(公告)号：CN103057678B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201210553378.5
申请日：2012-12-18
Applicant: 浙江工业大学
IPC: B63C11/00
Abstract: 一种捕捞机器人的自主导航和人机协同捕捞作业系统，包括捕捞机器人，用于对捕捞现场和捕捞机器人的状态进行综合分析处理和判断的、并用于在人机协同捕捞作业中为捕捞管理人员提供远程干预和管理的计算机，用于乘载捕捞管理人员以及收集和运输捕捞对象的母船，用于定位母船空间位置的GPS；捕捞机器人中的Agent与水面母船进行信息交互，并自主完成海底行走、对捕捞对象的识别和空间定位、控制捕捞等动作。本发明提供一种具有机构简单、控制复杂度低、有限智能化、捕捞效率高、环境适应性好、制造和维护成本低、能针对性的实现捕捞的深海捕捞机器人的自主导航和人机协同捕捞作业系统。
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公开(公告)号：CN104503227A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410653663.3
申请日：2014-11-17
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种平面轮廓轨迹抗扰动跟踪控制方法。本方法以平面轮廓轨迹跟踪控制状态空间扰动数学模型为基础，通过引入跟踪位置信号的积分变量建立状态空间扰动扩展数学模型，再通过Matlab函数place计算控制器增益矩阵设计状态反馈抗扰动跟踪控制器，进而计算数控机床X轴和Y轴电机的输入电压，实现数控机床对平面轮廓轨迹位置函数sX与sY的高速、高精度的抗扰动跟踪控制。本发明的最重要的特征是直接采用双轴跟踪控制状态空间扰动数学模型设计轮廓轨迹控制器，实现两个主轴电机的同步协调跟踪控制；跟踪控制器只有两个调整参数，在线实施简便、可靠。
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公开(公告)号：CN102873675A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210347859.0
申请日：2012-09-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种仿生农作物采摘机器人，包括基于气动人工肌肉的采摘管道，用于通入采摘管道内空腔的空气压力发生器，用于对通入各采摘管道内空腔的空气压力进行控制的气动压力比例控制阀，用于对通入各采摘管道内空腔的空气压力进行检测的压力传感器，用于对各气动压力比例控制阀进行协调控制的气动压力比例控制器，用于吸入采摘对象的脉冲式真空发生模块，用于控制执行采摘动作的采摘控制子系统，用于收集采摘对象容器，用于进行智能视频分析、自主导航和控制基于气动人工肌肉的采摘管道动作的微处理器和用于在采摘农作物区域内行走的采摘机器人的行走部分。本发明自然柔顺性好、机构简单、控制复杂度低、采摘效率高、环境适应性好、制造和维护成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114707572B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210173151.1
申请日：2022-02-24
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06V10/774 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于损失函数敏感度的深度学习样本测试方法与装置，获取图像数据集作为干净样本，构建深度学习网络；对图像数据集进行对抗攻击操作，得到对抗样本；并进行筛选，得到总样本集，划分为训练样本集与测试样本集；设定损失函数敏感度函数；建立粒子群优化模型，计算损失敏感度漂移值，进行迭代更新，选取正常样本与对抗样本两类最优漂移样本集；利用最优漂移样本集进行训练，得到损失敏感度分类器；将两类最优漂移样本集输入深度学习网络重训练，得到测试模型；将测试样本集输入测试模型迭代，寻找最优漂移噪声样本，计算最优漂移噪声样本的损失函数敏感度漂移值，利用损失敏感度分类器判别，完成样本的检测。
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公开(公告)号：CN113490314B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110571422.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H05B47/115
Abstract: 本发明公开了一种舞台灯光控制方法，克服了现有技术的舞台灯光控制时操作复杂导致灯光控制位置不准确的问题，包括获取观众目标视线位置、控制台读取光源灯具的位置坐标、计算光源灯具的转动角度和控制台控制驱动机构完成对舞台灯光的控制四个步骤。本发明通过控制台记录各个光源灯具的位置坐标，每个光源灯具有的位置坐标与需要灯光的灯光偏转位置用于计算每一个光源灯具的转动角度，计算出每一个光源灯具的转动角度后将转动角度发送至驱动机构控制各个光源灯具进行转动，完成对于舞台灯光的控制。
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公开(公告)号：CN118087303A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311086027.2
申请日：2023-08-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: D21D1/00 , G05B19/418 , D21D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于智能算法的传统书画纸纸浆配浆系统及方法，包括，数控模块，数控模块进行数据采集及智能判断；数控模块连接有设备终端，设备终端进行调节控制；使得各种物料的添加都处于可控制的状态，使得各种物料的添加都能根据实际添加量和最优配比进行调节。实现长短纤维及各种助剂的精准匹配，实现打浆度的精准控制，进而有效提升纸张质量；实现长短纤维及各种助剂的精准匹配，同时严格控制各种助剂的加入顺序及时间点，从而实现对不同配浆进行配方管理，并结合设备终端，通过动力传动和自动加压装置等执行机构对飞刀进行控制，实现打浆度的精准控制，从而有效提升改善纸张质量。
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公开(公告)号：CN118070326A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410145807.8
申请日：2024-02-01
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F21/62 , G06F21/64 , G06F18/2431 , G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于隐私保护联邦学习的储能系统故障诊断方法，获取关键设备故障数据形成局部数据集并构建全局数据集后，利用多步数据共享策略使各储能单元得到分布相似的数据集，根据梅尔倒谱系数方法提取储能单元数据集中的故障敏感特征集，本地故障诊断模型预训练后得到局部参数，所有局部参数以差分隐私的形式上发至中央服务器，进行联邦平均并下发，各储能单元根据下发参数对预训练模型进行调整。最后本地储能单元模型接收到在线数据后，完成储能系统的故障诊断。本发明具有良好的泛化性能，可移植性强，操作简单使用方便成本较低。
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公开(公告)号：CN117313522A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311184112.2
申请日：2023-09-14
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/27 , H01F27/14 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于数模交互和联邦学习的油浸式变压器寿命预测方法，包括如下步骤：1)获取N台油浸式变压器历史工况数据集；2)采用最大—最小归一化方法，对数据集进行预处理；3)构建油浸式变压器复合健康指标；4)基于线性维纳过程的油浸式变压器随机退化过程建模；5)采用平均联邦学习算法，对残差卷积网络的权重和偏置及失效阈值反向优化调整；6)基于以上迭代优化后的网络权重参数、偏置参数和油浸式变压器健康指标对应的失效阈值，得到与复合健康指标匹配的随机退化模型，并得到最终剩余寿命预测值。该方法克服现有油浸式变压器数据和模型不能协同，且不同油浸式变压器之间存在“数据孤岛”的问题。
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