-
公开(公告)号：CN112153595B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202011123207.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种智能工厂AGV场景移动的端‑边‑云协同数据传输方法，涉及智能工厂AGV技术领域。针对智能工厂中无线传感器，AGV，AGV调度系统AGVS构成的延迟容忍移动传感器网络DTMSN建立移动端边云协同架构；融合AGV，端边云协同，和DTMSN技术；考虑端(无线传感器)和边(AGV)的移动对端边云架构网络结构和数据传输效果的影响；改进现有的DTMSN算法，借鉴模拟淬火按概率接受劣解的思想取代分阶段方法来进行中间节点的选择；将数据传输任务本身特性，节点密度，节点速度，节点类型等因素结合到效用函数中；从而提高数据传输质量，减少数据传输时延和能耗，保证移动端边云协同的可行性和有效性，进而充分利用AGV的计算资源，减少任务响应时间和云的计算存储压力。
-
公开(公告)号：CN113359481A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110826538.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于滑模控制的倒立摆系统自适应鲁棒H∞控制方法，针对倒立摆系统构建带有系统参数不确定性、时变时滞、未建模动态、外部干扰的广义系统模型，向广义系统模型中加入增广状态变量并进行状态增广变换，基于增广变换后的参数、状态信息，设计滑模面并导出滑动模态，根据滑动模态稳定且满足H∞性能指标的线性矩阵不等式条件计算增益矩阵，将得到的增益矩阵用于滑模面和控制器配置，最后更新基于自适应率的滑模控制器镇定倒立摆系统，并实现干扰及未建模动态的界的估计与自校正。本发明将多种控制手段优势互补，采用的模型通用有效、适用范围更广，在同时含所有影响因素的复杂工况下，都可以取得良好的控制效果。
-
-
公开(公告)号：CN109060895A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811030581.8
申请日：2018-09-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N27/12
CPC classification number: G01N27/125
Abstract: 本发明公开了一种在升温模式下工作的电阻型金属薄膜氢气传感器，包括：升温平台；设置在所述升温平台上的加热装置；设置在所述升温平台上的金属薄膜敏感电极，其中通过控制所述加热装置，使所述金属薄膜敏感电极的工作温度设定在50℃到100℃的范围内，从而，显著提高氢气传感器的响应速度和灵敏度。
-
公开(公告)号：CN101214663A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200810032479.1
申请日：2008-01-10
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种机械技术领域的用于机械臂的柔性可控机构。本发明中，钢丝绳一端固定在小臂联结板上，从小臂从动轴一端开始缠绕，再绕过柔性控制模块，接着绕过小臂从动轴中间，然后绕过小臂驱动轴，最后绕过小臂从动轴并固定在另一块小臂联结板上，小臂驱动轴、小臂从动轴设有V形槽结构用来缠绕钢丝绳，小臂驱动轴两端通过轴承安装在大臂根部，轴线与大臂的长度方向保持垂直并使小臂驱动轴的V形槽处于大臂内部。小臂从动轴与小臂根部固定连接，两端通过轴承安装在大臂顶部，小臂从动轴的V形槽处于大臂和小臂的内部。柔性控制模块整体通过固定板固定安装在大臂内部。本发明不但可以主动改变系统的柔性还可以保证系统末端的执行精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114875004B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110162619.2
申请日：2021-02-05
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种高立体选择性R转酮酶突变体及其编码基因和应用，涉及酶工程技术领域，一种高立体选择性R转酮酶突变体的氨基酸序列为SEQ ID No.1，其编码基因的核苷酸序列为SEQ ID No.2；含有该编码基因的重组表达载体；含有该重组表达载体的宿主细胞；制备该高立体选择性R转酮酶突变体的方法；该R转酮酶突变体在催化芳香醛形成高立体选择性的R‑芳香二羟酮中的应用；其编码基因在催化芳香醛形成高立体选择性的R‑芳香二羟酮中的应用。突变体EcTK1_YYH催化产生的对甲砜基苯基二羟酮的立体选择性为95.2％ee(R)，具有高活性和高立体选择性。
-
公开(公告)号：CN112163668B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011048588.X
申请日：2020-09-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于预测和云边协同的减少时间序列数据传输量方法，涉及工业自动化领域。包括以下步骤：建立，训练，与优化预测模型；传输预测模型和初始的模型输入数据，预测模型同步更新；数据发送方产生预测值并将其与当前时刻的真实值比较从而决定是否向数据接收方发送真实值；数据接收方根据当前时刻是否接收到数据发送方的数据决定使用预测值还是接收到的真实值来作为当前时刻的值；数据发送方和数据接收方使用滑动窗口更新模型输入数据。本发明在保证数据准确性的前提下，尽可能多的减少数据传输量。
-
公开(公告)号：CN113177652A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202011107469.7
申请日：2020-10-16
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种光伏出力预测方法，属于光伏领域，包括：构建云边协同框架；云计算中心利用贝叶斯循环神经网络建立初始预测模块；边缘计算设备根据实时数据利用预测模块预测对光伏出力进行预测并上传；云计算中心根据预测的偏差调整参数更新预测模块。本发明引入贝叶斯思想，使用蒙特卡洛dropout方法进行近似推断，通过最小化网络权重的近似分布和后验分布之间KL散度学习网络权重，采用平方马氏距离或局部密度比计算预测偏差，调整网络权重。本发明提升了预测的准确率和鲁棒性，可以为光伏电站运营提供有效的调度参考信息，提升经济效益。
-
公开(公告)号：CN106850116B
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710141989.1
申请日：2017-03-10
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海交通大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于线性加权最小二乘法的时间同步方法，其包含以下步骤：S1、初始化时任意选定一节点作为根节点，广播同步数据包；S2、在约定时间内非根节点未收到同步数据包，则该节点定义自己为根节点；S3、非根节点按线性加权最小二乘法构造拟合直线，得到时钟漂移a和时钟偏移b；S4、根据S3得到的时钟漂移a和时钟偏移b调整本地时钟，与根节点同步后，非根节点同样地广播同步数据包。现有的线性最小二乘法基于观测噪声一致的假设，本发明给予观测噪声小的观测量以较大的权值，使时钟漂移更贴近真实传感器节点的晶振频率变化。
-
公开(公告)号：CN102088319A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200910252728.2
申请日：2009-12-02
IPC: H04B10/18
Abstract: 本发明实施例提供一种信号损伤补偿方法、装置和光接收机，上述方法包括：在训练模式下，将训练序列信号输入神经网络，利用所述训练序列信号对所述神经网络进行训练，获得所述神经网络在补偿模式下所需的权值；在补偿模式下，根据训练模式下获得的所述权值，利用所述神经网络对传输的有效数据信号进行补偿。本发明实施例能够在不改变网络结构的同时，对信号进行损伤补偿，且方案结构简单，还具有自适应能力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.024 seconds)
