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公开(公告)号：CN116054538A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310061390.2
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种带ZIP负载的直流降压变换器自适应无源控制方法，该方法提出了一种无源控制器，即使在没有负载精确信息的情况下也能保证输出电压的稳定。然后，设计了一种浸入与不变观测器，用于在线估计输入电压。通过将估计值引入所述无源控制器，实现了对带ZIP负载的直流降压变换器的自适应无源控制。所提出的控制器不需要负载、输入电压信息就能保证闭环系统的指数收敛性。最后，通过仿真验证了本发明控制器的有效性。本发明提供的一种带ZIP负载的直流降压变换器自适应无源控制方法，能保证闭环系统的局部渐近收敛，控制性能良好且鲁棒性、抗干扰性强。
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公开(公告)号：CN115065238A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210989856.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了带恒功率负载直流降压变换器的积分滑模控制方法和系统。该方法基于微分的平坦性，将带恒功率负载直流降压变换器的大信号状态空间平均模型转换为结构简单的线性系统，降低了控制器设计的难度。采用积分滑模控制方法，既保证了闭环系统的鲁棒性，又削弱了抖振。同时，设计了一种功率观测器，在线估计负载功率，实时调整控制器参数。通过仿真验证，本发明对带恒功率负载直流降压变换器有良好的控制性能，面对负载突变和参数摄动对系统带来的干扰，具有较强的鲁棒性和抗干扰性。
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公开(公告)号：CN111563841A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201911105666.2
申请日：2019-11-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的高分辨率图像生成方法，首先对待学习的数据集图像进行预处理得到训练集；然后构建包含生成网络和判别网络的生成对抗网络，对生成对抗网络进行预训练，获得预训练的模型参数作为生成对抗网络的初始化参数：接着，将训练集和生成网络生成的图像分别输入到判别网中，判别网络的输出反作用于生成网络，对生成对抗网络进行对抗训练，优化生成网络和判别网络的网络参数，当损失函数收敛时结束训练，得到训练好的生成对抗网络；最后，将随机数据分布输入到训练好的生成网络中，实现高分辨率图像生成。本发明生成图像更加清晰、训练过程稳定且网络较快收敛。
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公开(公告)号：CN106346449A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610888647.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: B25J9/0048 , B25J15/0616
Abstract: 一种四自由度并联机器人，包括固定平台、运动平台和执行机构，所述执行机构连接所述固定平台与所述运动平台，所述执行机构包括三条完全相同的支链，每条所述支链均包括主动臂和从动臂，所述主动臂的上端通过主动臂驱动轴与所述固定平台内的伺服电机相连，所述主动臂的下端与对应的所述从动臂的上端相连，所述从动臂的下端与所述运动平台相连接；所述从动臂包括相互平行设置的两条碳素杆，每条所述碳素杆的上转动轴与所述主动臂通过特制螺丝配合连接。本发明刚性好、承载能力强、结构较简单、易于精密操作等，同时该并联机器人可以替代人工操作，发挥重复劳动的高效优势，且结构紧凑，易于安装维护，可操作性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117857041A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410264380.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于保密通信的数字信号处理方法，解决了未对所传输的数字信号进行加密或改变数字信号的具体数据流，导致其数字信号在传输过程中的保密性不高的问题，本发明通过根据对应数字信号的信号特征，确认对应数字信号的相应特征值，随后再基于所确认的特征值，确定不同数字信号的加密密钥，再基于加密密钥，对不同数字信号的进行加密，其中每个不同阶段的数字信号所产生的加密密钥并不相同，其数字信号的整体加密能得到初步保障，对数字信号进行初步加密；在数字信号的传输过程中，采用两种不同的加密方式对数字信号进行加密，保障数字信号在传输过程中的安全性，确保数字信号传输的整体保密性，提升防盗性。
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公开(公告)号：CN116378898A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310654046.4
申请日：2023-06-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种风电系统桨距角控制方法、装置、系统及存储介质，属于风力发电技术领域，方法包括：根据预获取的风力发电系统的数学模型，构建获取风机转速非线性微分方程；根据所述风机转速非线性微分方程，对风力发电系统中未知量风能利用系数进行估计，获取估计参数；根据预构建的风能利用系数的非线性模型，利用所述估计参数，求解获取桨距角，并将所述桨距角反馈给风力发电系统，实现风力发电系统桨距角控制。该方法能够通过对风能利用系数进行估计，实现风力发电系统桨距角控制。
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公开(公告)号：CN115664283A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211444912.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P21/14 , H02P25/022 , H02P27/12
Abstract: 本发明公开了一种基于广义参数估计观测器的滑模控制方法及系统；将自然坐标系下的数学模型转换为三相永磁同步电机的d‑q轴同步旋转坐标系下的数学模型；基于广义参数估计观测理论将状态观测转化为参数估计，确定用于估计q轴电流和负载转矩的线性回归方程；处理所述的线性回归方程，确定q轴电流的估计值和负载转矩的估计值；根据广义参数估计观测器的估计信息，设计滑模控制器，根据滑模控制器得到控制量，对控制量进行逆Park坐标变换后，经由SVPWM模块得到三相逆变器的驱动信号，根据所述驱动信号调节三相逆变器的输出。优点：提高了系统的抗干扰能力和鲁棒性，结构简单，在系统稳定的前提下，减少了电流传感器的使用节约了成本。
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公开(公告)号：CN115545269A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210950190.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及电网参数辨识技术领域，具体是一种基于卷积自注意力Transformer模型的电网参数辨识方法，包括模型训练阶段和模型预测阶段，所述模型训练阶段包括以下步骤：获取输电系统数据集，将处理后的多元数据进行归一化；构建卷积自注意力Transformer模型，将时间序列数据送入卷积自注意力Transformer模型中，开始模型训练过程；所述模型预测阶段包括以下步骤：获取真实的输电系统数据集，将处理后的多元数据进行归一化；将数据送入训练好的卷积自注意力Transformer模型中，经过运算后给出预测结果，该模型利用因果卷积在自注意力层生成Q、K，从而得到局部上下文的Q、K匹配，如形状，可以帮助模型实现较低的训练损失并进一步提高其预测准确性。
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公开(公告)号：CN115239615A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210528722.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于CTPN的布匹缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：布匹数据集图像信息的获取；S2：布匹数据集图像样本的划分；S3：布匹数据集图像的特征提取；S4：布匹数据集基于CTPN的模型构建：(1)图像预处理模块；(2)网络框架优化:更换为Mobilenetv2的网络作为特征提取器；(3)使用双向LSTM；(4)特定anchor设计模块；(5)后处理模块；S5：布匹数据集的缺陷检测。本发明稳定、可靠，泛化能力强，可直接推广，完全抛弃了传统算法，增加模型的鲁棒性，大大提升布匹缺陷定位的准确率，不仅满足了布匹缺陷检测的精度，而且减少3/4推理的时间，加快了工业级纺织厂布匹检测算法落地。
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