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公开(公告)号：CN116500936A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310449697.X
申请日：2023-04-24
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及一种面向无人系统的一体化控制方法、设备、介质，本方法通过设置分别与外部控制终端、执行器和至少一个传感器连接的一体化控制模块实现一体化控制，方法具体包括如下步骤：从外部控制终端获取任务指令，从传感器获取传感器信息；基于任务指令和传感器信息，通过多源信息融合、障碍物类型识别、判断是否需要避障和集群下最优策略确定，获取控制信号；将控制信号发送至执行器，从执行器获取执行结果信息；基于任务指令和执行结果信息，获取执行评价信息。本发明仅使用一个一体化模块实现端到端的任务执行和动作分析，模块支持与无人系统本体进行无缝衔接，避免传统多模块之间较长的分层调用链，减少性能损耗和信息丢失的问题。
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公开(公告)号：CN116482707A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310272409.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 同济大学
IPC: G01S17/89 , G01S17/933 , H04W28/02 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种低频高通量大规模传感信息调控方法及装置，包括：基于无人机飞行探测过程，利用LiDAR技术持续生成地面环境3D点云信息并记录无人机的飞行信息；无人机通过3D点云信息提取高层语义信息，并根据提取的高层语义信息结合障碍物识别判断机制对3D点云信息传回进行第一判断；若障碍物无法触发判断机制时，无人机基于3D点云信息及自身飞行信息计算飞行探测过程中的空间变化率，根据空间变化率对3D点云信息传回进行第二判断；对3D点云信息传回进行第一判断和第二判断时，通过无线通信模块与终端进行通信，实时传输数据。本发明能够保证无人机在地下环境探索过程中的精确性和完整性，避免了点云信息传回时的信息拥塞，提高了无人机的探测效率。
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公开(公告)号：CN116232854A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310210815.1
申请日：2023-03-07
Applicant: 同济大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L43/12 , H04L43/08 , H04L43/04
Abstract: 本申请公开一种基于逻辑故障探针的CPS节点故障识别方法和系统，在该方法中，针对CPS节点集群中的每一CPS节点，基于为所述CPS节点所配置的信号采样模块进行采样，以确定相应的CPS节点状态数据；其中，所述CPS节点状态信息包括节点模态状态；基于各个CPS节点的节点标识信息，对所采样的各个CPS节点状态数据分别进行标识；根据经标识的各个CPS节点状态数据进行故障分析，以确定所述CPS节点集群中的每一CPS节点的故障状态结果。由此，提供了一套完整可行的CPS逻辑故障探针技术，能够对CPS系统中各个节点的故障特征进行自动化识别和定位，实现了对无人系统故障的自动化监测。
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公开(公告)号：CN115905853A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211079626.7
申请日：2022-09-05
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F17/14 , G01M13/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的航空发动机转子系统故障诊断方法及装置，涉及航空发动机故障诊断技术领域。包括：获取待诊断的航空发动机轴承的一维振动信号数据；对一维振动信号数据进行预处理，得到二维时频域图像；将二维时频域图像输入到训练好的特征提取网络，得到待诊断的航空发动机轴承的故障分类结果。本发明通过对一维轴承振动信号数据进行时频分析，生成具有物理意义的二维时频图像，能够充分挖掘出数据的频域特征，具有鲁棒性高、抗噪声的优点。基于视觉多层感知机的特征提取网络，能够获取具有全局依赖关系的高维故障特征，进一步提高诊断的准确性。迁移学习有助于克服故障样本量不足的局限性，加速故障诊断算法的实际应用。
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