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公开(公告)号：CN111913458A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010886614.X
申请日：2020-08-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车间控制方法和系统。该方法包括：采集加工设备的零件全生命周期数据；构建基于人工神经网络的设备故障预测模型，利用所述零件全生命周期数据对所述设备故障预测模型进行训练和测试，利用训练好的设备故障预测模型输出所述加工设备的预测故障发生时刻数据；构建车间调度模型，并获取所述加工设备的维修时长数据，利用所述维修时长数据和所述预测故障发生时刻数据构建所述车间调度模型中的特殊加工约束；对所述车间调度模型进行求解，获取总加工时间最短的工件加工方案，发送工件加工指令。本发明能够进一步缩短工件加工时间，减少或避免重调度，提高车间生产效率。
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公开(公告)号：CN111772917A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010650305.2
申请日：2020-07-08
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
IPC: A61F9/007
Abstract: 本发明涉及一种巩膜板层刀，包括刀座、刀架组件、切割座和冲量发生机构，刀座内部中空，其前端设有供刀架组件穿过的孔位，切割座装配于刀座的前端，切割座一侧开有延伸至其后端端部并与孔位对应的切割槽，刀座内部安装有吸盘组件，且该吸盘组件的吸附面置于切割槽的槽底处，刀架组件前后贯穿孔位，其前端设有与切割槽相匹配的刀片，冲量发生机构装配于刀座中，用于驱使刀架组件带动刀片向前移动至切割槽中，从而切割由吸盘组件吸入切割槽中的巩膜。优点：改善了传统手术采用人工切割巩膜瓣大小不均匀，操作复杂，且效率低的问题，操作简单、方便，切割效率高，质量好。
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公开(公告)号：CN111625992A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010437200.9
申请日：2020-05-21
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自调优深度学习的机械故障预测方法，方法包括：构建基于CNN的故障诊断模型；利用所述故障诊断模型构建强化学习模型；训练所述强化学习模型，并利用所述强化学习模型自适应调节所述故障诊断模型的学习率；利用自适应调节学习率的所述故障诊断模型进行故障诊断。本发明的有益效果是：构建了一个卷积神经网络强化学习混合模型，该模型根据基于CNN的故障诊断模型的实时状态，实现对学习率的自动调节，进而提高该故障诊断模型的学习效率和学习效果，提高故障诊断性能。
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公开(公告)号：CN111461504A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010179254.X
申请日：2020-03-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种邻域结构及其在作业车间调度中的应用，属于车间调度领域，其中，一种邻域结构为：当满足约束条件C(u)≥C(jp[v])或S(v)≤S(js[u])时，关键路径块中的工序交换加工顺序后不会产生不可行解；另一种邻域结构为：当满足约束条件C(u)≥S(jp[v])或S(v)≤C(js[u])时，关键路径块中的工序交换加工顺序后不会产生不可行解。两种邻域结构不需要消耗较大的计算资源，不会增加整个算法的编写难度。两种邻域结构应用于作业车间调度时，在有效的提高算法的求解速度的同时，也提高了算法的求解质量。
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公开(公告)号：CN109406118B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201811197982.2
申请日：2018-10-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/045 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于神经网络故障预测相关技术领域，其公开了一种基于层次卷积神经网络的机械故障预测方法，该方法包括以下步骤：(1)采用S变换将待故障预测的机械的振动信号从时序信号变换成时频图，以备用；(2)结合故障类型在不同粒度上的层次划分，以构建双输出的层次卷积神经网络模型，所述时频图为所述层次卷积神经网络模型的输入；所述层次卷积神经网模型具有两类分类器，分别为粗分类器及精分类器；(3)依次采用粗标签及精标签对所述粗分类器及所述精分类器进行训练，以得到训练好的层次卷积神经网络模型，进而进行机械故障预测。本发明提高了精度及效率，适用性较好，有利于在实际应用中推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111028933A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911337107.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于医院库存管理相关技术领域，其公开了一种基于行为识别的医院耗材库存管理系统及方法，该方法包括以下步骤：(1)采集护士的骨骼点数据，进而得到扔弃耗材的位置范围及腕肘肩夹角，进一步基于实时检测到的骨骼点数据来实时识别护士的行为；(2)待判定护士的行为是扔弃耗材后，将护士所扔弃耗材的图片输入到卷积神经网络，以进行耗材识别；所述卷积神经网络是以不同种类耗材的图片作为训练数据的；(3)针对识别得到的耗材种类将对应类型的耗材库存进行减1操作，并判断当前的耗材库存量是否低于安全库存量，若是，则向主库房发出订单，以将对应的耗材进行补充；否则不进行任何操作。本发明降低了成本，适用性较强。
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公开(公告)号：CN110238875A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910551373.0
申请日：2019-06-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于机器人本体结构领域，并具体公开了一种具有转肩功能的双足机器人手臂。包括依次相连的转肩模块、上臂模块和下臂模块，其中，所述转肩模块包括第一连接件、胸腔板以及液压缸，所述第一连接件包括依次相连的第一连接底座、肩部转动力矩电机及第一连接盘，所述上臂模块包括第二连接件、上臂支撑板和第三连接件，所述第二连接件包括第二连接底座、肩部抬手力矩电机，所述下臂模块包括并联三角杆机构、第四连接底座及舵机。本发明可有效实现机器人手臂能同步完成转肩、转臂、抬臂、肘部转动、手腕的上下左右扭动以及手腕的转动的动作，实现机器人手臂的多自由度运动，有效的改善了机器人的运动性能。
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公开(公告)号：CN110163409A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910275410.X
申请日：2019-04-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于车间调度领域，并公开了一种应用于置换流水车间的卷积神经网络调度方法，该方法包括：(a)建立置换流水车间的时间矩阵和与该时间矩阵对应的最优加工序列；(b)将时间矩阵中进行归一化处理和标准化处理，使其转化为LeNet-5卷积神经网络算法可识别的灰度图像，处理后的时间矩阵与其相应的最优加工序列构成置换流水车间的数据库；(c)将数据库中的训练数据训练LeNet-5卷积神经网络获得神经网络中的网络参数，利用该网络参数设置LeNet-5卷积神经网络，然后利用其进行预测，获得所需的预测加工序列，由此实现置换流水车间的调度。通过本发明，提高生产稳定性和产品质量，降低产品制造周期，提高经济效益。
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公开(公告)号：CN106965870B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710236307.5
申请日：2017-04-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: B62D57/032
Abstract: 本发明属于仿生机器人领域，并公开了一种液压驱动柔性机器人关节，包括大腿结构、大小腿连接架和小腿结构，大腿结构包括大腿主体架、缸座、液压缸、移动架、导向轴和压缩弹簧；小腿结构包括小腿主体架、导向轨和滑动块，小腿主体架铰接在所述大腿主体架上，导向轨安装在所述小腿主体架上，所述滑动块安装在所述导向轨上；所述大小腿连接架的一端铰接在所述大腿主体架上并且另一端铰接在所述滑块上，此外，所述大小腿连接架铰接在所述导向轴远离液压缸的一端。本发明能够适应外部负载的变化；其具备仿生特性——柔性、力臂特性，满足机器人的运动需要，可以有效地降低整体重量实现轻量化，提高运动效率。
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公开(公告)号：CN108112049B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201711351966.X
申请日：2017-12-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼群算法的无线传感器网络能效优化分簇方法，包括，汇聚节点将初始配置信息分别发送到所有簇头节点和普通节点，并对网络信息进行汇聚采集；根据当前网络信息，获得所有簇头节点到汇聚节点的最优路由方案和最优分簇方案；根据最优分簇方案和最优路由方案，对整个无线传感器网络进行分簇路由配置；簇头节点对所在分簇进行数据融合并发送到汇聚节点，完成信息汇聚采集。本发明技术方案的方法，在能效优化分簇问题中引入改进的鲸鱼群算法，利用改进鲸鱼群算法在多峰优化问题的求解能力，求解无线传感器网络能效优化分簇问题；同时，路由算法能够有效平衡簇头节点在转发数据时的能量消耗，从而有利于进一步延长网络生命周期。
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