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公开(公告)号：CN108566088B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201810330075.4
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02M3/156
Abstract: 本发明公开了双闭环RBF神经网络滑模变结构自适应控制方法，控制器根据设置的期望输出电压以及所获取实时反馈输出电压、实时反馈输出电流输出驱动信号控制Buck变换器使其输出电压稳定至预设的参考输出电压。与现有技术相比较，采用边界层滑模控制技术来减小滑模变结构控制在控制过程中产生的抖振。同时，针对Buck变换器在工作过程中由于系统参数变化和外部未知干扰引发的不确定性问题，对Buck变换器的状态方程进行更精确的描述；以及，针对系统的不确定性，本发明在设计的滑模变结构控制器的基础上增加自适应控制，能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对Buck变换器的影响并且不损失鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109409252A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811174964.2
申请日：2018-10-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型SSD网络的车辆行人多目标检测方法，步骤S1：将通过行车记录仪采集的海量行车视频，制作为合适大小的图片输入集；步骤S2：根据k-means聚类方法得到的分布数据修改SSD网络中锚框的尺寸和长宽比，使其适合本数据集；步骤S3：使用Focal Loss函数替换原有的损失函数，取代了了原有的在线选择难分样本(Online Hard Example Mining，OHEM)机制，解决了正负样本失衡的问题；步骤S4：输入数据集，训练新的SSD网络；步骤S5：使用经过训练的SSD网络对实时输入的图片进行目标检测。采用本发明的技术方案，通过聚类的方法，设定建议锚框的尺寸和长宽比，使之分布与标注框分布相似，从而加快了训练收敛速度，提升了检测的准确率，再通过Focal Loss函数，解决正负样本失衡问题，加大难分样本的重视度，减少了内存的占用，提高了训练速度，同时也提升了整体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN108566088A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810330075.4
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02M3/156
Abstract: 本发明公开了双闭环RBF神经网络滑模变结构自适应控制方法，控制器根据设置的期望输出电压以及所获取实时反馈输出电压、实时反馈输出电流输出驱动信号控制Buck变换器使其输出电压稳定至预设的参考输出电压。与现有技术相比较，采用边界层滑模控制技术来减小滑模变结构控制在控制过程中产生的抖振。同时，针对Buck变换器在工作过程中由于系统参数变化和外部未知干扰引发的不确定性问题，对Buck变换器的状态方程进行更精确的描述；以及，针对系统的不确定性，本发明在设计的滑模变结构控制器的基础上增加自适应控制，能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对Buck变换器的影响并且不损失鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114301431A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111670357.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H03K3/3568
Abstract: 本发明公开了基于二值忆阻器的正负三值D触发器电路。本发明包括信号触发电路和信号锁存电路。信号触发电路包括十三个忆阻器和六个MOS管，具有触发信号输入端和高位、次位、低位信号输出端。信号锁存电路包括三个相同的基本逻辑门和复合逻辑门，对应的一对基本逻辑门和复合逻辑门构成一组逻辑单元。每个基本逻辑门包括两个忆阻器，负极作为单元输入端，正极连接，作为基本逻辑门输出端。复合逻辑门包括四个忆阻器和两个MOS管，一个忆阻器的正极接基本逻辑门输出端，负极与另一忆阻器的负极连接后接两个MOS管的栅极，一个MOS管的漏极通过忆阻器接电源，源极接另一个MOS管的漏极。本发明电路结构清晰简单、易于实现，可以正负通用。
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公开(公告)号：CN110109354B
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN201910308634.6
申请日：2019-04-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种反作用轮平衡自行车机器人自适应滑模控制方法，包括以下步骤：通过传感器测量模块采集自平衡自行车机器人运动参数；在主控芯片中设置自适应滑模控制器，该自适应滑模控制器根据实时输入的自行车倾斜角度参量和前轮转向角速度输出电压U驱动反作用电机系统运动；所述自适应滑模控制器的输出方程为：采用本发明的技术方案，所使用的方法能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对平衡自行车机器人的影响并且不损失鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111209816A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911382493.9
申请日：2019-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于正则极限学习机的非接触式疲劳驾驶检测方法，包括以下步骤：S10，通过多普勒雷达模块采集驾驶员的生理信号；S20，对生理信号分类；S30，对生理信号做离散傅里叶变换得到频谱特性；S40，对频谱特性进行特征变换；S50，设计正则极限学习机模型对数据集进行训练，从而得到驾驶员疲劳状态检测的算法模型，通过该模型对疲劳状态进行检测。本发明能够避免影响驾驶员正常驾驶的同时能够高效且准确的检测驾驶员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN110598351A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910904886.5
申请日：2019-09-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种阈值型忆阻器电路仿真器，其两端经过由运算放大器组成的电压跟随器，用来隔离后边电路，两路电压经过差分电路输出，实现了忆阻器电路模型端电压的采集，差分电路的输出信号输入至由两只二极管反向并联组成的阈值电路，差分电路、阈值电路和反相比例电路共同构成了具有调节功能的阈值电路，通过改变差分电路和反相比例电路的比例电阻即可实现阈值调节。幅值超过阈值电路的电压信号进入反相积分电路和加法电路输出与忆导值成比例的电压信号，该信号与差分电路的输出信号经过乘法器后可输出与流经忆阻器的电流成正比的电压信号，最后采用两只电流传输器将该电压信号转化为电流信号，同时也保证忆阻器两端的电流是相等的。
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公开(公告)号：CN108566086B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201810329944.1
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开双闭环RBF神经网络滑模变结构自适应控制系统，控制器根据设置的期望输出电压以及所获取实时反馈输出电压、实时反馈输出电流输出驱动信号控制Buck变换器使其输出电压稳定至预设的参考输出电压。与现有技术相比较，采用边界层滑模控制技术来减小滑模变结构控制过程中产生的抖振。同时，针对Buck变换器在工作过程中由于系统参数变化和外部未知干扰引发的不确定性问题，对Buck变换器的状态方程进行更精确的描述；以及，针对系统的不确定性，本发明在设计的滑模变结构控制器的基础上增加自适应控制，能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对Buck变换器的影响并且不损失鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108539978B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201810330047.2
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H02M3/157
Abstract: 本发明公开了一种Boost型DC‑DC变换器的自适应控制系统，至少包括Boost变换器、控制器、电源管理模块、驱动模块和AD采样模块，其中，所述电源管理模块用于为该控制系统提供稳定电压；控制器根据设置的期望输出电压以及所获取实时反馈输出电压、实时反馈输出电流输出驱动信号控制Boost变换器使其输出电压稳定至预设的参考输出电压。与现有技术相比较，采用边界层滑模控制技术来减小滑模变结构控制在控制过程中产生的抖振。同时，本发明在设计的滑模变结构控制器的基础上增加自适应控制，能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对Boost变换器的影响并且不损失鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108566087A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810330049.1
申请日：2018-04-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种Boost型DC-DC变换器的自适应控制方法，控制器根据设置的期望输出电压以及所获取实时反馈输出电压、实时反馈输出电流输出驱动信号控制Boost变换器使其输出电压稳定至预设的参考输出电压。与现有技术相比较，采用边界层滑模控制技术来减小滑模变结构控制在控制过程中产生的抖振。同时，针对Boost变换器在工作过程中由于系统参数变化和外部未知干扰引发的不确定性问题，对Boost变换器的状态方程进行更精确的描述；以及，针对系统的不确定性，本发明在设计的滑模变结构控制器的基础上增加自适应控制，能够对外界环境进行自适应同时能够最大程度降低外界环境中各种干扰对Boost变换器的影响并且不损失鲁棒性。
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