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公开(公告)号：CN109039194B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201810968135.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H02P21/05
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机转速跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、判断永磁同步电机系统是否存在不确定摄动参数，若不存在所述不确定摄动参数，则结束；若存在所述不确定摄动参数，则进入步骤S2；S2、在定子磁链定向的d‑q轴坐标系下，建立带参数摄动的电机系统模型，以得到电机系统的状态；S3、对所述电机系统的状态采用状态反馈控制，设计得到第一控制器和第二控制器；S4、根据设计得到的第一控制器和第二控制器，抑制摄动参数对电机系统转速跟踪控制性能的影响，使得电机转速跟随预设转速进行变化。本发明分析带摄动参数的电机系统，设计高增益控制器抑制摄动参数对电机转速跟踪控制性能的影响，能很好地抑制不确定摄动参数对电机系统的影响。
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公开(公告)号：CN112528979A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202110182326.0
申请日：2021-02-10
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种变电站巡检机器人障碍物判别方法及系统，方法包括以下步骤：S1：获取变电站场景点巡检机器人周围3D激光雷达原始点云数据，并根据ROI区域提取部分原始点云数据，再将三维原始点云数据转化为二维原始点云鸟瞰图后输入深度卷积神经网络中，利用随机梯度下降算法对深度卷积神经网络模型进行训练，得到障碍物判别模型；S2：实时获取待检测点云数据，并将所述待检测点云数据转化为待检测点云鸟瞰图；S3：将进行归一化处理的所述待检测点云鸟瞰图输入至障碍物判别模型中，得到障碍物的类别信息。该方法不受光线条件限制，能实现巡检机器人夜间工作，使得变电站巡检机器人全天候巡检的目标成为可能。
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公开(公告)号：CN109039194A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810968135.5
申请日：2018-08-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H02P21/05
CPC classification number: H02P21/05 , H02P2207/05
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机转速跟踪控制方法，包括以下步骤：S1、判断永磁同步电机系统是否存在不确定摄动参数，若不存在所述不确定摄动参数，则结束；若存在所述不确定摄动参数，则进入步骤S2；S2、在定子磁链定向的d‑q轴坐标系下，建立带参数摄动的电机系统模型，以得到电机系统的状态；S3、对所述电机系统的状态采用状态反馈控制，设计得到第一控制器和第二控制器；S4、根据设计得到的第一控制器和第二控制器，抑制摄动参数对电机系统转速跟踪控制性能的影响，使得电机转速跟随预设转速进行变化。本发明分析带摄动参数的电机系统，设计高增益控制器抑制摄动参数对电机转速跟踪控制性能的影响，能很好地抑制不确定摄动参数对电机系统的影响。
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公开(公告)号：CN116382101B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310652806.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了考虑不确定性的轮式移动机器人自适应控制方法及系统，属于轮式移动机器人的控制技术领域，其方法包括：S1.建立轮式移动机器人的运动学模型；S2.根据机器人的起点和终点，确定机器人从起点到终点的期望运动轨迹；S3.根据机器人的实际运动轨迹和期望的运动轨迹，建立误差向量；S4.根据误差向量，建立轮式移动机器人轨迹跟踪自适应控制模型；S5.计算轮式移动机器人轨迹跟踪自适应控制模型的控制量；S6.将S5计算出的控制量作用到机器人，并更新机器人的位姿状态；判断机器人是否到达期望的终点，如果是，则控制停止，否则转到S3。本发明提高了轮式移动机器人的环境适应能力。
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公开(公告)号：CN116008733A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310273460.0
申请日：2023-03-21
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01R31/08 , G01R31/52 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法，属于单相接地故障诊断技术领域，方法包括：S1.获取故障线路与非故障线路的历史数据和在线实时数据；S2.进行缺失值处理和标准化处理；S3.将历史数据划分为训练集和测试集；将在线实时数据定义为验证集；S4.建立单相接地故障诊断模型，将训练集和测试集输入到单相接地故障诊断模型中，进行模型训练；S5.在模型训练结束后保存最佳模型参数；S6.将验证集输入到最佳模型参数的单相接地故障诊断模型中，进行单相接地故障诊断，完成故障选线。本发明能够快速有效判别单相接地故障，相对于单一神经网络模型，能够显著提高故障选线准确率，确保故障选线结果的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115502707A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211109322.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: B23P19/04 , G21C17/108 , G21C17/112 , G21C17/02
Abstract: 本发明提出一种堆芯探测器拆除装置，包括：用于抓取并提升堆芯探测器的提升机构和用于将被悬吊的堆芯探测器固定于操作平台的快捷固定机构；提升机构包括框架以及三组滚筒提升部、钢丝绳和抓取机构，抓取机构用于卡接堆芯探测器的端部，滚筒提升部固定于框架，钢丝绳连接抓取机构将其悬吊，滚筒提升部用于控制抓取机构的悬吊高度；快捷固定机构包括圆形上盘、连接立柱、圆形下盘，圆形下盘通过连接立柱与圆形上盘连接，圆形下盘设有三组卡口，圆形上盘对应三组卡口位置设有三组内凹口，三组内凹口开口部位均设有夹持组件本发明以辅助人工作业的方式，提高堆芯探测器拆除效率，减少人工在辐射和高温环境下的工作时长。
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公开(公告)号：CN112699244A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202110279537.6
申请日：2021-03-16
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的输变电设备缺陷文本分类方法及系统，方法包括步骤：S1：将获取的输变电设备缺陷文本预处理，然后进行词嵌入得到带电力语义特征的第一词向量；S2：通过双向长短时记忆网络获取输变电设备缺陷文本前向和后向特征信息，输出隐藏层状态向量；S3：利用自注意力机制对隐藏层状态向量进行加权变换，获取深层语义特征，得到最终的待分类句向量；S4：将待分类向量经过全连接层输出至Softmax分类器，获得输变电设备缺陷文本分类结果。该方法能解决现有的电力领域缺陷文本分类的人工成本高，分类结果易受分类技术人员经验影响及传统文本分类方法不适用于电力领域的技术性问题。
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公开(公告)号：CN112298354A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011103087.7
申请日：2020-12-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种无人驾驶汽车转向系统方向盘与前轮转角的状态估计方法，通过对方向盘与前轮角度的对应变化特性进行了建模，并建立状态转角的估计模型，带指数项的非线性项，以及考虑了方向盘角度、前轮外倾角和前轮角度之间的非线性特性。基于实测数据，采用遗传算法识别模型参数，验证模型的有效性。根据实施例中使用的车辆和获得的测量数据，得出所提出的非线性模型的建模误差(平均绝对误差)Er＝0.14130，实施实例表明本发明提出的具有指数项和非线性参数的无人驾驶汽车转向系统方向盘与前轮转角的状态估计方法是可靠的，且具有非常高的估计精度，为精确跟踪控制无人驾驶汽车轨迹控制器设计提供模型支持和分析设计基础。
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公开(公告)号：CN118502448A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410953946.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D105/15
Abstract: 本发明公开了基于脉冲神经膜系统优化的机器人轨迹跟踪控制方法、系统、设备及存储介质，属于机器人技术领域，所述方法包括用欧拉前向差分法对机器人运动学模型进行离散化，获得机器人离散运动学模型；定义轨迹跟踪误差函数，并结合所述机器人离散运动学模型构建轨迹跟踪目标函数；利用自适应优化脉冲神经膜系统求解优化所述目标函数，获得机器人最优控制量，使机器人的运动轨迹跟踪到指定的参考轨迹，并且，通过两组不规则的参考轨迹进行仿真，验证了该方法的有效性。本发明为轮式移动机器人轨迹跟踪问题提供了一种新的解决方案，具有重要的实用价值。
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公开(公告)号：CN116382101A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310652806.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了考虑不确定性的轮式移动机器人自适应控制方法及系统，属于轮式移动机器人的控制技术领域，其方法包括：S1.建立轮式移动机器人的运动学模型；S2.根据机器人的起点和终点，确定机器人从起点到终点的期望运动轨迹；S3.根据机器人的实际运动轨迹和期望的运动轨迹，建立误差向量；S4.根据误差向量，建立轮式移动机器人轨迹跟踪自适应控制模型；S5.计算轮式移动机器人轨迹跟踪自适应控制模型的控制量；S6.将S5计算出的控制量作用到机器人，并更新机器人的位姿状态；判断机器人是否到达期望的终点，如果是，则控制停止，否则转到S3。本发明提高了轮式移动机器人的环境适应能力。
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