一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法

    公开(公告)号:CN117491730A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311459222.5

    申请日:2023-11-03

    Abstract: 本发明公开了一种非侵入式的近同时连续事件检测与电器分类方法,该方法首先基于累计和(Cumulative Sum,CUSUM)算法检测事件的发生,并利用符号条件和阈值设置来确定事件发生的具体时刻;采用自适应鲁棒波动阈值设置对大功率电器的假阳性事件进行排除;并基于波动检验以及变异参数判断确认小功率电器事件的发生。接着通过有功功率时间序列的一阶差分图像的分析对近同时连续开启或连续关闭事件进行检查。最后进行电器分类,为后续的非侵入式负荷监测提供可靠的依据。实验结果证明,本方法在事件检测的准确率方面相较于现有技术有较大的提升,同时也能够用较少的资源实现电器种类的准确分类。

    一种基于人机交互药物识别获取方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115730236B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN202211486821.1

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于人机交互药物识别获取方法,包括如下步骤:确定所需药物种类;机器人通过SLAM技术移动至固定的存药位置,采用视觉伺服的方法获取并存储现场信息;采用直方图均衡化的方法对深度相机所获图像进行处理,增强图像整体对比度;采用多特征融合物体识别方法对目标物体进行识别,确定目标药品的位置信息;利用多自由度软体爪机械臂初次抓取匹配度排序第一的药品,将其带到老人视野中,询问是否为所需药品,若满足要求则运动至老人面前。该方法提出了遮挡物体识别、全局最优路径规划方案,大大减轻了复杂环境对机器人工作效率的影响,对指定药品的识别与抓取精确度进一步提高。

    基于动态事件驱动的多机器人固定时间一致性控制方法

    公开(公告)号:CN115903478A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211347200.5

    申请日:2022-10-31

    Abstract: 本发明公开了基于动态事件驱动的多机器人固定时间一致性控制方法;该方法如下:一、设定受控机器人的动态事件触发机制。任何一个受控机器人触发动态事件时,记录该受控机器人在触发时刻的位置和速度。二、建立多机器人系统的一致性控制协议;三、各受控机器人依据一致性控制协议得到的基础加速度进行移动速度方向的调节。本发明通过为二阶非线性多机器人系统开发一种动态事件触发的固定时间一致性控制方法来处理磁力图的构建问题。首先,推导出一个新的固定时间稳定性条件,并给出了不太保守的沉淀时间,从而使理论上的沉淀时间能够很好地反映实际情况。理论上的稳定时间可以很好地反映实际收敛时间。

    一种电梯按需维保系统及方法

    公开(公告)号:CN115258867A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210966536.3

    申请日:2022-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种电梯按需维保系统及方法。该电梯按需维保系统包括维保判断模块、维保通知模块和控制模块。维保判断模块包括权重分析单元和电梯评级单元。控制模块用于在被维保电梯每次经过维保后,根据维保过程中各维保项目的不合格情况、不同维保项目类别的权重、对电梯使用及安全影响最大的类别中各个维保项目对应的惩罚系数,以及被维保电梯的初始维保时间间隔,判断被维保电梯下一次维保的时间间隔。维保通知模块用于根据控制模块提供的维保时间间隔,发出维保时间的通知。本发明对不同电梯进行具体分析,具备了较强的普适性,并针对电梯不同的初始维保时间,采用了不同的分段函数来确定电梯的维保策略,使得电梯的维保策略更加的合理。

    一种基于人体工学的电动剪刀

    公开(公告)号:CN112335406B

    公开(公告)日:2022-02-08

    申请号:CN202011182923.5

    申请日:2020-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于人体工学的新型电动剪刀,包括剪刀头部和可伸缩连杆。剪刀头部包括电机、手持握把、剪切开关Ⅰ、固定支座、定刀片、动刀片及齿轮组;可伸缩连杆包括铰链、伸缩连杆、支架伸缩开关、剪切开关Ⅱ、手臂贴合面板、固定带、固定带扣座、电池基座及把手。本发明采用剪刀头部与连杆之间的夹角可调节的形式,避免在采摘或修剪过程中剪刀头部遮挡视线的情况。电机驱动齿轮组以带动传动齿轮使动刀片与定刀片咬合完成剪切动作,紧密的连接结构使得振动、噪音减小。握持部分采用人体工学设计,避免手持式费力的不足,省力且效率高。本发明剪刀拥有两种操作模式,即手持模式和伸缩杆模式,应对树上及地面的采摘环境的需求。

    一种多房间音乐自动跟随切换系统及方法

    公开(公告)号:CN113179506A

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN202110423720.9

    申请日:2021-04-20

    Abstract: 本发明属于多媒体技术领域,公开了一种多房间音乐自动跟随切换系统,包括多个音响设备、传感设备和控制模块,所述音响设备包括音源模块、蓝牙模块及D类双声道功放模块,所述音源模块连接蓝牙模块,所述D类双声道功放模块连接音源模块;所述控制模块包括MCU控制板和蓝牙信号控制模块,所述音响设备在每个房间配置一台,所述传感设备设置在进门处,所述传感设备连接MCU控制板,所述MCU控制板连接蓝牙信号控制模块,所述蓝牙模块和蓝牙信号控制模块蓝牙连接。本发明所采用的人体传感的方式,用蓝牙发送指令的方式来实现跨房间活动的音乐跟随或切换,解决了APP控制或触控音响所产生的问题,方便快捷,大大提升了用户的体验。

    一种基于章鱼学习记忆系统仿生的混合进化方法

    公开(公告)号:CN112784948A

    公开(公告)日:2021-05-11

    申请号:CN202110062236.8

    申请日:2021-01-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于章鱼学习记忆系统仿生的混合进化方法,首先设定个体编码及初始化种群,然后构建学习记忆网络:使用两个网络S和V,S作为感知网络,用于模拟第一扇出突触层,V网络作为记忆网络,与垂直叶结构的扇入突触层相对应,再根据学习记忆网络中的值来选择个体,之后进行个体交叉;最后按照高低位突变概率进行个体变异操作:本发明引入了学习记忆网络去选择个体,剔除已经确定是局部最优区域的个体,可以有效抑制种群个体陷入已经搜索过的区域,能加快种群进化速度和有效跳出局部最优解。

    一种基于增强型误差模型的平衡车控制方法

    公开(公告)号:CN112486191A

    公开(公告)日:2021-03-12

    申请号:CN202011177917.0

    申请日:2020-10-28

    Abstract: 本发明涉及平衡车控制算法领域,尤其涉及一种基于增强型误差方法的平衡车控制方法,包括:步骤1,利用牛顿第二定律对平衡车建立简化模型;步骤2,采用基于输出反馈的自适应控制方法,使用基于增强型误差模型的自适应控制器控制平衡车的倾角。本发明可以在平衡车运行的过程中,实时估计车体各参数的变化,调整控制,使得系统的状态空间方程始终趋向于参考模型,当平衡车遇到道路不平整等问题导致陀螺仪输出的角速度数据受到较大的干扰时,控制器可以快速调节控制参数,增加了控制方法的自适应性,同时该方法只采用倾角作为输入的反馈信息,采用估计器估计出实时的角速度,避免使用易受干扰的角速度信息,提高了对角加速度数据的抗干扰能力。

    一种基于复小波变换的励磁涌流识别方法

    公开(公告)号:CN108872675A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810516555.X

    申请日:2018-05-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于复小波变换的励磁涌流识别方法,本发明利用一阶复高斯子波对电力系统中主变压器电源侧的空投电流进行处理,得到对应复小波变换的实部和虚部。在此基础上,计算得到复小波变换的相位。利用一阶复高斯变换得到的虚部和相位的乘积作为励磁涌流的识别判据,当该判据乘积的前两个波峰的比值大于1.2时,可判定此时的电流为励磁涌流,反之则可判定为内部故障电流。本发明综合利用复小波变换幅值和相位信息,在不同剩磁及合闸角的情况下,该判据均能有效的区分出励磁涌流与故障电流,而且该判据简单,使用起来方便可靠。

    基于相似日分段和LM-BP网络的短期负荷预测方法

    公开(公告)号:CN108229754A

    公开(公告)日:2018-06-29

    申请号:CN201810095496.3

    申请日:2018-01-31

    Abstract: 本发明公开了一种基于相似日分段和LM‑BP网络的短期负荷预测方法;本发明根据气象因素与待预测日对应历史负荷曲线之间综合相关系数的定量计算,将待预测日负荷曲线分段,针对不同时段的预测负荷曲线分别求取对应的相似日;并综合考虑了基于历史日气象相似度和历史负荷数据的趋势相似度和形状相似度的多特征相似度判断标准来进行相似日的选择。从同一类历史数据中选取出相似度最高的相似日样本;并对预测负荷不同时段,通过不同的训练样本建立不同的神经网络模型模型,从而进一步提高了神经网络模型的预测精度。本发明提高了预测算法的计算速度和收敛速度。

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