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公开(公告)号：CN119483366A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411644078.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P21/18 , H02P21/22 , H02P25/022
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机调速系统的测量噪声抑制方法，属于同步电机调速系统控制领域。利用永磁同步电机调速系统的动态方程设计非线性扩张状态观测器能够实时估计电机转速和外界扰动；根据电机转速观测值以及干扰观测值设计连续终端滑模控制器，通过转速观测值替代含测量噪声的转速，并实时前馈补偿扰动，有效抵消干扰对系统输出的影响；同时，将高频切换函数隐藏于滑模变量的高阶导中，避免了传统滑模控制的抖振现象；相比传统自抗扰控制，本发明提供的方法具有更高的控制精度、更小的转速波动和更好的测量噪声抑制性能；在负载扰动后，调节时间更短，抗扰能力更强，且电流脉动更小，有助于电机长时间稳定运行。
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公开(公告)号：CN118753423A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411077099.5
申请日：2024-08-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B62M6/45
Abstract: 本发明涉及一种基于时变干扰估计的电助力自行车控制方法，属于交流伺服系统领域。本发明所提出的控制方法为复合控制方法，包括连续滑模控制和广义比例积分观测器两大部分。连续滑模控制包括滑模面和滑模速度控制器，目的是保证电助力自行车系统的闭环稳定性；广义比例积分观测器用来观测电助力自行车系统的外部扰动和参数变化，并作为前馈项引入连续滑模控制中实现复合控制。复合控制方法能够在电助力自行车系统存在有界参数变化和负载扰动的情况下实现高性能速度跟踪控制。本发明所提出的复合控制方法能有效地减小传统滑模控制导致的抖振，具有良好的动静态性能和鲁棒性能，并能适应多种工况，如：陡坡、风阻等情况，有效提升骑行体验。
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公开(公告)号：CN114492501B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111519739.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进SMOTE算法的脑电信号样本扩充方法、介质及系统，使用脑电信号采集仪器采集脑电信号数据；对脑电信号进行包括带通滤波、基线校验、归一化在内的方法进行预处理，划分为测试数据集与训练数据集；使用改进的SMOTE算法对脑电信号进行样本筛选并作为原始样本；将样本分成safe、danger以及noise三种类型；使用幅频加噪技术对在原始样本的基础上合成人工样本，从而实现数据集的样本扩充，合并成为新的训练数据集；利用卷积神经网络进行性能测试。本发明相比其余传统脑电数据样本扩充方法能更有效地提升生成新样本的质量与数量，使得训练卷积神经网络时有效提取特征，提升分类准确度，一定程度上解决了脑电信号数据集样本量小的问题。
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公开(公告)号：CN114254187B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111506522.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，本发明在一个以图卷积神经网络为基础的推荐系统上，在训练阶段对损失函数做截断处理或重新加权处理，在模型的训练阶段自动地进行降噪处理。与现有技术相比而言，以往的推荐模型不考虑在训练阶段专门针对隐式反馈伴随的噪声问题进行处理；而本发明通过对损失函数进行截断或加权处理，以此来对打分函数进行优化处理，可以大大减少假阳性交互行给训练模型带来的噪声影响，不仅可以减少人工筛除假阳性交互行为的工作量，提升推荐的准确率，同时可缓解训练模型过早的出现过拟合现象。
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公开(公告)号：CN117743818A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311847242.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2113 , A61B5/369 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/0895
Abstract: 本发明请求保护一种基于多源域互信息的运动想象脑电信号域适应方法。首先通过互信息估计将特征提取器中间层的特征映射分解为类无关和类相关的特征映射；然后通过引入Lmmd损失对前馈网络模型进行扩展，实现子域适应。对于源域中的样本，使用真实标签来计算每个样本属于某一类的权重。对于没有标签的目标域数据，通过神经网络预测得到样本伪标签，其样本权重计算方法同源域样本权重计算，将网络的输出作为无标签目标域的伪标签。最后分别将每对源域和目标域数据映射到多个不同的特征空间，并对齐域特定分布以学习多个域不变特征。然后使用域不变特征训练多个特定于域的分类器。本方法可以有效减少跨受试者可变性高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111949036B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010864372.4
申请日：2020-08-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种轨迹跟踪控制方法、系统及两轮差速移动机器人，跟踪方法为：根据微分平坦理论改写差速移动机器人的运动模型，得到基于微分平坦理论的运动学模型；基于微分平坦理论的运动学模型，设计降阶广义比例积分观测器，获得时变扰动和速度的估计；根据速度与时变扰动的估计，结合差速移动机器人的测量位置以及给定的参考轨迹，获取轨迹跟踪控制器的输出控制量，将输出控制量经过变换，作用于所述的差速移动机器人的运动学模型。系统基于轨迹跟踪控制方法，两轮差速移动机器人内部集成有该系统。本发明能够使差速移动机器人稳定跟踪给定参考轨迹，并且实现较高的跟踪精度。
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公开(公告)号：CN111251288B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010251041.3
申请日：2020-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时变干扰补偿的柔性机器人串级控制系统及方法，该系统包括直流电机侧位置控制器、基于直流电机模型的扩展状态观测器、机械臂侧位置控制器、基于机械臂模型的扩展状态观测器、直流电机侧位置传感器、机械臂侧位置传感器、直流电机、柔性节点、机械臂，其中机械臂侧位置控制器包括基于干扰估计的前馈补偿控制和基于状态估计的反馈控制；直流电机侧位置控制器包括基于干扰估计的前馈补偿控制和基于状态估计的反馈控制。其与传统的串级比例‑微分控制方法相比，本发明的控制系统及方法设计与实现简单，抗干扰能力强，能够满足单关节柔性机械臂的位置跟踪系统的应用要求。
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公开(公告)号：CN112329680B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011268332.X
申请日：2020-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明请求保护一种基于类激活图的半监督遥感影像目标检测和分割方法。首先利用给定的遥感影像标注数据生成分类标注数据集，训练一个全局平均池化GAP(Global Average Pooling)的分类卷积神经网络模型，并利用特征图的权重叠加的原理，构造出能生成类激活图CAM(Class Activation Mapping)的卷积神经网络模型；然后，经过数据增强分别以类激活图和真实标注作为训练目标，对目标检测和分割模型进行半监督训练；接着，使用具有真实标注的测试集对目标检测和分割模型进行验证，得到检测和分割精度较高的模型；最后，在仅使用少量标注数据训练的情况下，该方法具有良好遥感影像目标检测和分割效果。
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公开(公告)号：CN114254187A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111506522.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，本发明在一个以图卷积神经网络为基础的推荐系统上，在训练阶段对损失函数做截断处理或重新加权处理，在模型的训练阶段自动地进行降噪处理。与现有技术相比而言，以往的推荐模型不考虑在训练阶段专门针对隐式反馈伴随的噪声问题进行处理；而本发明通过对损失函数进行截断或加权处理，以此来对打分函数进行优化处理，可以大大减少假阳性交互行给训练模型带来的噪声影响，不仅可以减少人工筛除假阳性交互行为的工作量，提升推荐的准确率，同时可缓解训练模型过早的出现过拟合现象。
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公开(公告)号：CN109217746B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201811056553.3
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H02P6/34
Abstract: 本发明请求保护一种基于时变干扰抑制的永磁无刷直流电机调速系统控制方法，该方法主要包括以下三步：首先，在永磁无刷直流电机系统状态方程基础上得到系统二阶模型；其次，利用模型中的速度信号设计干扰观测器，用来估计系统中的时变干扰；最后，基于干扰估计设计最终的时变干扰抑制控制器。与传统的串级结构控制方法相比，该方法不仅控制器设计简单，而且调参容易，还具有强的干扰抑制能力，能够满足永磁无刷直流电机调速系统在高性能领域的应用需求。
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