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公开(公告)号：CN114881155A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210524205.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习的水果图像分类方法，属于农业信息化领域。该算法通过冻结低层网络参数，使低层网络结构作为特征提取器，并修改高层网络参数和结构，提出新的迁移模型TL‑VGG16、TL‑InceptionV3和TL‑ResNet50。通过对三种迁移模型分别输入图像进行小样本训练，实现对不同水果图像的准确分类。最后对三种迁移模型分别使用加权平均法和相对多数投票法进行融合，输出新的预测概率。本发明解决了传统深度网络在识别图像时层数较深、训练耗时较长、模型收敛较慢和小数据集情况下过拟合情况较严重等问题，实现了深度网络的参数轻量级，降低了训练难度，并增加了深度网络在智能农业应用中的普遍性。
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公开(公告)号：CN112721737A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110075760.9
申请日：2021-01-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60L58/26 , B60L58/27 , B60K11/02 , H01M10/613 , H01M10/615 , H01M10/625 , H01M10/6567 , H01M10/667
Abstract: 本发明涉及一种纯电动汽车综合热能利用热管理系统，属于纯电动汽车电池热管理领域，包括热泵回路、电池组热管理回路和电机热管理回路；所述热泵回路用于加热或冷却电池组热管理回路中的冷却液；所述电池组热管理回路用于加热或冷却电池组和辅助回收电机冷却热；所述电机热管理回路用于回收电机冷却热和冷却电机。本发明还提供一种纯电动汽车综合热能利用热管理系统的控制方法。本发明的换热效率得到提高，能够极大地降低电池组内的电池单体温差，提升了系统的换热效率和能耗，解决了极端情况下电池组热管理回路不足以加热电池组的问题，能够极大地节省电能，使得系统能够更快的响应各种变化，具备较好的稳定性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110552804A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910839035.7
申请日：2019-09-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F02D41/14
Abstract: 本发明涉及基于LSTM的混合燃料HCCI发动机燃烧正时估计方法，属于HCCI发动机燃烧正时估计领域。先对所需要的相关变量进行采样，包括：HCCI发动机在运行过程当中的进排气门关闭正时、进气歧管温度和压力、混合燃料中正庚烷及异辛烷的质量、混合燃料在气缸中燃烧所释放的热量、空燃比以及发动机转速。其次对输入数据集进行Z-score标准化、PCA降维处理以及数据分割，得到最终输入数据集。然后将数据集输入训练好的LSTM黑箱模型当中，得到模型输出。最后将其反标准化得到最终的HCCI燃烧正时估计结果。
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公开(公告)号：CN105205230B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510559470.6
申请日：2015-09-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的均质充气压缩点燃式(HCCI)发动机进气门关闭时刻混合气温度(Tivc)的类龙伯格(Luenberger)高阶递归神经网络(RHONN)状态观测方法，涉及汽车电子控制技术领域。该方法采用添加Luenberger项的RHONN形式，其中，RHONN的权重系数由EKF算法进行训练调节并提供，进而估计得到HCCI进气门关闭时刻的混合气温度。EKF训练算法的输入为发动机热力学状态模型输出的估计值与实际值的误差和神经网络输出值对权重的导数，输出则为观测方法的权重参数w。通过选取最优的RHONN权重参数和增加的Luenberger项，本发明所提出的方法能够很好地克服系统运行中出现的扰动、参数时变及其他不确定因素等问题，并且加快了跟踪速度。因此，该方法具有较强的抗干扰能力，能够获得精确的Tivc估计值。
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公开(公告)号：CN108227491A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711455768.8
申请日：2017-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于滑模神经网络的智能车轨迹跟踪控制方法，用于智能车轨迹跟踪控制的技术领域，以解决轨迹跟踪过程中存在的稳定性和控制精度的问题。该方法包括：设计一种基于滑模的轨迹跟踪控制器，通过控制前轮转角来实现横向跟踪控制，然后通过RBF神经网络补偿前轮转角来提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模的抖振现象。与现有技术相比，本发明在实现轨迹跟踪的同时能极大地提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模控制器的抖振现象，加强了控制器的稳定性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107561942A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710817776.6
申请日：2017-09-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模型补偿的智能车辆轨迹跟踪模型预测控制方法，包括建立2自由度车辆动力学模型模拟智能车辆；构建由线性误差模型、预测模型和目标函数组成的模型预测控制系统，将车辆动力学模型模的微分形式进行离散线性化得到线性误差模型，将其作为模型预测控制器的预测模型，最终求取最优控制量前轮偏角δf0；将车辆当前运动轨迹和期望轨迹的误差e以及误差变化作为RBF神经网络的输入，输出δf1为自适应RBF神经网络补偿的前轮偏角；模型预测控制系统输出的最优控制量前轮偏角δf0和自适应RBF神经网络补偿的前轮偏角δf1组成最终智能车辆的输入δf。采用该方法提高智能车辆跟踪期望轨迹的精度。
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公开(公告)号：CN107472038A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710601345.6
申请日：2017-07-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60L11/12
Abstract: 本发明请求保护一种基于HCCI发动机的混合动力能量管理方法，涉及新能源汽车领域。本发明利用HCCI发动机作为混合动力汽车的动力源。考虑到HCCI发动机点火正时不可测，本发明以进排气门开启和关闭正时、发动机转速、进气歧管温度、喷油量为输入，搭建神经网络预测HCCI发动机的点火正时；利用可变气门正时技术控制发动机进排气门的开启和关闭时刻，实现HCCI发动机的废气再压缩，从而将混合气压燃；再将HCCI发动机废气引入斯特林发动机，利用斯特林发动机做功同样为动力电池充电，从而综合利用燃料的能量，达到节能和环保的要求。
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公开(公告)号：CN106640244A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610934736.5
申请日：2016-11-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F01K27/00
CPC classification number: F01K27/00
Abstract: 本发明请求保护一种集电子涡轮、废气涡轮和朗肯循环的发动机废气综合利用方法及系统，涉及汽车电子领域。系统包括电子涡轮、废气涡轮、朗肯循环、差速器和发电机。当发动机工作时，进气系统由电子涡轮进行增压，废气不再驱动增压涡轮，而是驱动与差速器相连的发电涡轮，废气利用自身动能驱动发电涡轮转动；经过发电涡轮的高温废气流入朗肯循环，朗肯循环的输出轴同样与差速器相连作为差速器的另外一个输入，差速器的输出带动发电机进行发电，发电机发出的电能存储在蓄电池中供电子涡轮、朗肯循环的压缩机以及车载电子设备使用。
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公开(公告)号：CN104696080A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201410603657.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于观测器的电子节气门智能双积分滑模控制方法，采用扩张状态观测器，根据节气门的实际开度θ(x1)对节气门开度变化进行量x2估计，得到节气门开度变化量的估计值通过李雅普洛夫稳定性定理结合滑模控制和神经网络得到智能双积分滑模控制律及扰动自适应律，对电子节气门开度进行控制和对扰动进行补偿；通过BP神经网络对智能双积分滑模控制器参数进行自适应设计，BP神经网络的输入为节气门实际开度与期望开度的误差e和误差变化BP神经网络的输出分别作为控制增益kd，kp，ki；通过智能双积分滑模控制器输出控制输入电压u控制电子节气门的直流电机对电子节气门的开度进行控制。本发明确保了电子节气门跟踪期望输入的精度。
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公开(公告)号：CN112498332B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011358714.1
申请日：2020-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法，属于并联式混合动力汽车控制技术领域。该方法以并联式混合动力汽车电量SOC的偏差ΔSOC及其变化率ΔSOC'为输入，以等效因子s的值为输出，建立模糊控制器和ECMS瞬时优化控制算法，通过模糊控制器对ECMS瞬时优化控制算法中的等效因子进行动态调节。本发明解决了并联式混合动力汽车不能外接电网充电的情况下，难以对电量SOC进行自我管理的问题。同时，相比传统基于规则的控制算法，能使并联式混合动力汽车获得更好的燃油经济性，实现了对并联式混合动力汽车的模糊自适应能量管理控制。
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