-
公开(公告)号：CN113792794A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111082406.5
申请日：2021-09-15
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于膜算法的特征选择方法，包括以下工作步骤：101获取数据集：从UCI数据库中获取musk数据集；102数据划分：对musk数据集进行归一化，随机将musk数据集划分为训练集和数据集；103确定膜结构：膜结构采用细胞型P系统结构；104建立支持向量机分类模型；105建立膜内种群进化规则：膜内的种群按照遗传算法进行更新；106建立膜间交流规则：根据膜的功能要求设计膜间交流规则；107输出特征子集。本发明用细胞型P系统作为膜算法的结构，使用遗传算法作为膜内种群的更新方法，使用支持向量机分类模型计算种群的适应度值，设定膜之间的交流规则后对数据集进行特征选择，具有速度快，准确率高，具有实际的应用价值。
-
公开(公告)号：CN112947368A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110145260.8
申请日：2021-02-02
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种三相异步电动机故障诊断装置及方法，包括用于感知三相异步电动机各种电气参数的终端感知系统；用于构建三相异步电动机数字孪生体和故障诊断模型的远程数据中心；通过深度学习构建三相异步电动机故障诊断模型，通过数字孪生体产生的大量丰富的数据集对其进行训练，极大地提高故障诊断模型检测的准确性；通过迁移学习，只需要少量的新样本，即可更新故障诊断模型，提高三相异步电动机的故障诊断模型检测的鲁棒性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN112394702A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011450531.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05B19/418 , G01D21/02 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的光缆制造设备故障远程预测系统，该系统包括检测节点和数据处理节点。所述检测节点包括微处理器，数据采集模块，通信模块，模数转换模块，电源模块。所述数据处理节点包括：上位机，显示模块。系统工作时，检测节点中微处理器控制数据采集模块的传感器对光缆生产流水线典型故障工艺参量数据采集检测，微处理器将采集检测后的数据处理后，通过微处理器的通信模块无线传输到数据处理节点，上位机接收到数据信号后，调用已经训练好的LSTM网络对数据进行分析计算，最后将设备运行状态模型输出在显示屏上，完成故障预测。本系统可以预防光缆生产流水线在突发故障时产生的问题，降低运维成本，提高了生产线对突发故障的应对能力。
-
公开(公告)号：CN111417069A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010228228.1
申请日：2020-03-27
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种轮式里程计和UWB融合的煤矿井下运输机器人定位装置及方法，其定位装置包括运输机器人部分和井下巷道部分：运输机器人部分由轮式编码器1、轮式编码器2、树莓派模块和UWB终端模块组成；井下巷道部分由N个UWB基站模块组成，N≥2；其定位方法由初始化、轮式里程计定位、UWB定位和融合精确定位过程组成。本发明通过轮式里程计和UWB的融合实现了井下巷道运输机器人的精准定位，避免了只使用无线信号定位时，容易受到复杂环境影响，造成定位性能不稳定，定位精准度较差的问题，通过两种定位方式的融合，使定位性能得到相互补充，提高了定位的精度和系统的可靠性，为运输机器人后续自主运输和导航提供了可靠保证，提高运输效率，降低安全风险。
-
公开(公告)号：CN110632932A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910973613.6
申请日：2019-10-14
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于膜计算和粒子群优化的局部路径规划算法，其步骤是：初始化机器人的限制速度用来建立速度位置坐标系，对粒子的位置和速度进行采样，初始化膜结构并分配粒子，计算粒子的适应度函数并搜索基本膜内粒子局部最优和表层膜内全局最优，用来更新粒子位置和速度与局部最优和全局最优，不断迭代，判断适应度值是否达到要求适应度阈值δ，若达到则停止迭代，输出全局最优粒子的坐标，否则判断迭代次数是否到最大值N，如果没有达到则继续迭代，否则停止并输出全局最优粒子的坐标，即为机器人下一时刻行驶速度。整个算法使局部路径规划的可靠性和实时性有明显增强，可以在行驶最短距离和时间的情况下安全的在避开障碍物。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108093071A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711456754.8
申请日：2017-12-28
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开的属于物联网技术领域，具体为一种基于节点能量优化的物联网系统，该基于节点能量优化的物联网系统包括检测端、服务器、输出控制设备和用户端；所述检测端安装在被检测的物体上，所述检测端包括传感探头、比较电路、处理芯片、蓄电池、太阳能电池板和通信模块，所述传感探头的输出端口通过数据线与比较电路的输入端口连接，所述比较电路的输出端口通过数据线与处理芯片的输入端口连接，本方案在不影响物联网系统正常工作的同时通过节点能量优化的方式对物联网进行系统优化，从而达到更加节能的效果，提高能量的利用率，通过太阳能作为能量来源，绿色环保。
-
公开(公告)号：CN103986648A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410189173.2
申请日：2014-05-06
Applicant: 安徽理工大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/28
Abstract: 本发明公开了一种基于链路稳定性和能量感知物联网路由修复方法，根据估算出节点间的链路状态信息和节点的剩余能量信息进行路由预判，采用广播请求-应答方式来建立网络路由，并以先接后断的方式来替换即将损坏的链路来继续转发数据，提高了路由的稳定性，节约了节点的能量消耗，延长了网络的生命周期。本发明提出了一种基于链路稳定性和能量感知的物联网路由修复方法，建立一种先接后断的路由修复机制，综合路由稳定和节点能量的性能指标，通过周期的检测节点的剩余能量和节点间链路状态信息，主动建立转发数据的替换路由，有效控制了网络开销，提高了数据转发率，延长了网络生存周期，降低了网络延迟，提高了网络的稳定度和路由保持时间。
-
公开(公告)号：CN119337081A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411355220.6
申请日：2024-09-27
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F18/20 , G01R31/388 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06F17/15 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态估算技术领域，提供了一种基于LAO‑XGBoost的锂电池SOH预测方法，包括：对电池实验数据进行分析，从恒流恒压充放电片段以及恒流放电片段提取出四组特征值，使用Spearman相关系数检验特征值与电池退化之间的关联性，选择出合适的特征量作为模型输入。选择智能算法AO算法作为XGBoost模型的参数寻优算法，解决由于参数选择不当导致模型精度低的问题，通过对AO算法进行改进提高AO算法的全局寻优能力和跳出局部最优能力，通过与AO‑XGBoost、XGBoost模型做了对比验证，结果表明LAO‑XGBoost的精确性和鲁棒性。本发明可以及时了解电池的失效时间，避免发生安全事故造成人员伤亡。
-
公开(公告)号：CN114205741B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111514552.0
申请日：2021-12-13
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于UWB的TOA与位置指纹联合室内定位方法，其包括：在无线传感网络中采集指纹信息，对指纹信息进行处理获取离线指纹信息库，在线实时定位阶段使用三边测距法先确定移动标签的估计位置范围，在估计范围内使用改进的增强加权K邻近算法获取移动标签的估计位置坐标。该方法通过采集到达时间信息作为指纹向量，减小了环境等因素对指纹的干扰，在进行指纹匹配之前使用三边测距算法减小了匹配计算量，可提高定位精度。
-
公开(公告)号：CN117809020A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311632074.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5的输电线路目标检测方法及设备，方法包括以下步骤：步骤S1、获取数据集；步骤S2、得到训练集和验证集；步骤S3、生成改进的YOLOv5网络模型；步骤S4、采用训练集、验证集对改进的YOLOv5网络模型进行训练；步骤S5、获取待检测图片，采用训练好的改进的YOLOv5网络模型从待检测图片中识别目标。设备包括处理器和存储器，存储器中程序指令运行时执行目标检测方法。本发明能提高输电线路目标识别精度和速度，并具有较小的体量。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
147
records
(took 0.043 seconds)
