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公开(公告)号：CN118357916A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410500121.6
申请日：2024-04-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼抗扰和终端滑模的机械臂控制方法，1、建立考虑干扰不确定性的离散化的机械臂系统；2、建立机械臂系统预测状态值与实际测量值之间的的误差矩阵；3、建立机械臂系统状态估计误差矩阵的调整因子矩阵和自适应增益矩阵；4、建立机械臂系统状态估计误差矩阵和机械臂系统估计状态值；5、建立有限时间终端滑模面；6、建立基于自适应扩展卡尔曼抗扰和终端滑模的机械臂控制器；7、将所建立的基于自适应扩展卡尔曼抗扰和终端滑模的机械臂控制器，输入到考虑干扰不确定性的离散化的机械臂系统中，对机械臂扭矩进行控制，即可实现机械臂系统的轨迹跟踪。本发明方法克服了过程噪声和测量噪音对系统稳定性和跟踪性能的影响，确保了在有限时间内机械臂系统更快地达到预设轨迹，提供了更高水平的鲁棒性和跟踪性能。
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公开(公告)号：CN117179778A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311143376.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于柔性材料的心电图与心震图联合采集系统，能够同时采集人体表面同一点位的心电信号与心震信号，能够获取更加丰富的心脏生理信息，同时为人体心脏的电‑机械偶联关系的分析提供依据，更有利于进行对心脏健康状况的评估。心电图和心震图的联合采集使用了智能服装结构，能够便携舒适地实现心电图和心震图地联合采集，拓宽心脏健康监护的应用场景。基于柔性材料的心电图与心震图联合采集方式避免了在实时心脏健康状况监测时由于采集装置长时间接触皮肤导致的对皮肤的伤害，且基于柔性材料的心震图采集方式有效避免了运动伪迹对于心震信号采集的影响，在增强人体的适性的同时，也有利于心血管疾病患者在多场景下进行心脏健康状况的实时监测。
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公开(公告)号：CN116455061A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310260824.1
申请日：2023-03-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 武汉凯默电气有限公司 , 西安交通大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开一种变电站一二次信号关联测试过程可视化方法及系统，包括绘制变电站主接线图，所述主接线图中各一次设备均创建独立间隔；将SCD文件中二次设备对应逻辑节点关联至所述主接线图一次设备及相应间隔，完成所述一次设备和所述二次设备的关联建模；基于所述二次设备的状态监测配置，动态展示各所述间隔的电压电流、所述主接线图的一次设备运行状态以及所述二次设备的测试状态监测；通过收集、整理、分析测试间隔的跳闸、动作、闭锁、反校、回采和位置等信号来校验跳合闸动作的逻辑和时序是否正确。
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公开(公告)号：CN115770038A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211706357.2
申请日：2022-12-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于多场景的心震信号监测装置及数据处理方法，通过心震信号采集和人体运动状态监测的同步采集实现动态状况下的心震信号提取；人体运动状态监测单元能够实现人体躯干姿态的识别与运动轨迹的监测，根据监测出的人体运动状态选择适用于心震信号提取的时段的数据与对应的提取算法，实现心震信号与运动干扰的分离，该方法能够提高心震信号提取的准确率，同时避免了直接通过多传感器系统监测人体运动轨迹并将其用于心震信号提取带来的计算量大的问题，能够实现实时的动态状况下的心震信号采集，具有时效性；采用心震信号采集智能服装，增强舒适性，能够实现对多场景下的心震信号的长期便携式采集。
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公开(公告)号：CN115736945A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211419049.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开的基于心电图和心震图联合采集的信号特征提取与数据压缩方法，利用轻量化的算法实现了心电信号与心震信号的特征点标注，具有高度的实时性，适用于实时的便携式心脏健康监护模式。该算法利用归一化后的一阶微分信号的香农信息熵实现R波的识别，利用R波的定位及心震信号高频成分的包络线实现IM点与AC点的定位，提高了特征点识别的准确性，适用于多种场景下心电信号与心震信号的测量结果。该方法根据心电信号与心震信号的特征点识别结果提取了完整的信号特征，通过对不同信号特征的时间序列进行信息粒化处理实现数据的压缩，能够在满足计算与存储轻量化的同时为心脏健康状况诊断提供全面的信息，有利于提高诊断的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115192005A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210925568.9
申请日：2022-08-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种便携式心电图和心震图联合采集系统及数据处理方法，通过心电与心震信号采集单元实现对人体心脏电信号与机械振动信号的长期同步采集，在经过信号的前端处理后，通过信号传输模块传输至数据处理模块，经处理后的心电信号与心震信号能够为人体心脏的电‑机械偶联关系的分析提供依据，更有利于进行对心脏健康状况的评估。心电信号采集单元采用具有超高输入阻抗的电容耦合电极，心震信号采集单元采用MEMS加速度传感器，使用时无需直接接触人体，并且采集信号具有准确性；采用心电图和心震图联合采集智能服装，增强舒适性，能够实现对心电信号与心震信号的长期便携式采集；信号传输采用无线蓝牙传输单元，拓宽了心脏健康监护的应用场景。
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公开(公告)号：CN114928074A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210512841.5
申请日：2022-05-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J3/24 , H02J3/38 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F17/11
Abstract: 本发明提供一种基于迁移学习和自抗扰控制的次同步振荡抑制方法及系统，可应用于电网次同步振荡故障定位、次同步振荡抑制等领域，属于人工智能和数据挖掘范畴。该方法包括如下步骤：(1)采集双馈风机并网系统的结构参数和运行数据；(2)基于所述双馈风机并网系统的结构参数对系统建立线性化模型；(3)通过迁移学习网络对发生次同步振荡的线性化系统模型进行次同步振荡定位；(4)基于固定时间尺度分解算法，提取双馈风机转子中次同步振荡电流的振荡频率；(5)利用自抗扰控制，对双馈风机转子中的次同步振荡电流进行抑制。迁移学习是基于数据特征的学习方法，其框架结构决定了模型具有很强的抗噪性与鲁棒性；此外，自抗扰控制能够实现对系统扰动的动态补偿，克服超调量和快速性之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN113712588A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111002392.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 一种便携式多场景应用电子听诊器，包括听诊器头，听诊器头与手持终端通过连接头连接，手持终端与耳机有线或者蓝牙连接；本发明取消了传统听诊器中的听诊管和耳挂，取而代之的是蓝牙耳机和/或有线耳机，当蓝牙耳机受到较强电磁辐射干扰无法正常使用时采用有线耳机听诊；当不便使用有线耳机听诊时可以通过蓝牙发射器可将听诊音传输给多个蓝牙耳机，实现非接触式听诊；使用基于蓝牙5.0的音频蓝牙芯片，可实现一对多和多对多蓝牙设备终端同时连接，构建电子听诊器物联网；较蓝牙4.0的传输速度、传输距离明显提高。
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公开(公告)号：CN113341956A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110549561.7
申请日：2021-05-20
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于改进人工势场法的多智能体主从式编队控制方法，包括以下步骤：首先基于实际应用场景建立障碍物及机器人物理模型，建立机器人动力学模型；其次，建立目标点对领航机器人的引力势场、障碍物对领航机器人的斥力势场、领航机器人对跟随机器人的引力势场、障碍物对跟随机器人的斥力势场以及跟随机器人之间的斥力势场，基于上述势场对领航机器人和跟随机器人进行受力分析；最后，设置机器人作为领航机器人的优先级，建立跟随机器人队形保持控制器，通过使跟踪误差趋向于0来控制期望队形。采用本方法可实现多机器人编队的智能追踪控制，保证稳定的协作性，在面对复杂应用场景时具有更高的工作效率和更优的工作质量。
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公开(公告)号：CN113189987A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110416449.6
申请日：2021-04-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提出一种基于多传感器信息融合的复杂地形路径规划方法及系统，路径规划方法包括以下步骤：对静态障碍物以及机器人进行外包圆建模，根据此模型，建立系统的初始化环境地图，在此基础上设定每个机器人的目标点，建立其初始人工势场；设置机器人之间的优先级；通过搭载在机器人上的传感器获取周边环境信息，并将其传输至决策层；根据实际障碍物的不同类型设定机器人自主决策逻辑准则，并根据此准则设定不同障碍物的势场函数，以传感器获取到的融合信息进行路径规划决策。本发明能够充分发挥机器人探测环境、整合信息的能力，使其能够适应复杂地形，快速、高效地完成多机器人协同控制，有效提高了机器人的环境适应性及系统的稳定性。
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