公开(公告)号：CN114152880A

公开(公告)日：2022-03-08

申请号：CN202210118609.3

申请日：2022-02-08

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王耀南 ,  冯运 ,  毛建旭 ,  朱青 ,  张辉 ,  莫洋 ,  钟杭 ,  江一鸣 ,  谭浩然 ,  李玲

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/378 ,  G01R35/00 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种软包电池传感器故障在线检测方法，测量并记录电池输入电流和端电压数据，通过热电偶传感器采集软包电池表面温度数据，在不知道系统模型和参数的信息的前提下，利用滚动时域的在线学习方法，根据主元矩阵、输入电流向量和端电压数据向量对预设的预测模型进行训练和验证，得到对应时刻的温度数据的估计值；根据热电偶温度数据测量值和对应时刻的温度数据估计值得到故障检测残差，根据故障检测残差、预设的残差评估函数和预设的故障检测阈值得到检测结果。利用少数的热电偶和电流、电压传感器，在不知道准确模型的前提下，实现了软包锂离子电池的传感器故障检测。

公开(公告)号：CN113608127A

公开(公告)日：2021-11-05

申请号：CN202111169167.7

申请日：2021-10-08

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王耀南 ,  冯运 ,  毛建旭 ,  朱青 ,  张辉 ,  吴成中 ,  周显恩 ,  刘学兵

IPC: G01R31/367 ,  G01R31/36 ,  G01R31/378 ,  G01R31/385 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种圆柱形锂离子电池热异常检测与定位方法，包括：建立圆柱电池温度空间分布模型；通过坐标变换得到归一化后的空间位置和时间量并建立扰动和热异常存在时归一化的温度空间分布模型；根据预设的优化目标函数辨识归一化的温度空间分布模型的参数；采集电池表面温度数据、电池电流和端电压数据，结合归一化的温度空间分布模型构建反步边界观测器；根据反步边界观测器和归一化的温度空间分布模型得到误差系统，通过逐次逼近法对误差系统进行求解得到输出温度估计误差；对输出温度估计误差采用三次样条插值方法得到分布式残差量，代入预设的残差评估函数得到评估值，当评估值大于预设的阈值时，定位到空间位置处存在热异常。

公开(公告)号：CN119323122A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411383074.8

申请日：2024-09-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 冯运 ,  朱星宇 ,  张雅芝 ,  刘晓华 ,  王耀南

IPC: G06F30/20 ,  G06F17/13 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的线驱动软体机器人建模方法，测量并记录线驱动软体机器人所受外力，获取线驱动软体机器人时空坐标，在系统模型内部受力难以分析的前提下，利用基于物理信息的数据驱动方法，根据包含模型物理信息的偏微分方程、所受外力和时空坐标数据对预设的物理信息神经网络模型进行训练，得到线驱动软体机器人时空坐标、内力、内力矩、速度、角速度的估计值；根据实验获取的时空坐标、内力、内力矩、速度、角速度、未知参数的实际值和模型训练获取的估计值得到损失估计函数，对建模的准确度进行检测。利用已知的模型物理信息，在线驱动软体机器人难以测量内力等数据的前提下，实现了线驱动软体机器人的时空建模。

公开(公告)号：CN118789562B

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411282251.3

申请日：2024-09-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 江一鸣 ,  孙鑫鑫 ,  张辉 ,  钟杭 ,  谢核 ,  冯运 ,  唐文杰 ,  王耀南 ,  梅杰

IPC: B25J9/16 ,  B25J9/00

Abstract: 本发明公开了基于加权势函数和DMP的双臂机器人避障方法及系统，获取双臂机器人的示教轨迹，建立机械臂的DMP模型，将示教轨迹输入DMP模型进行学习并参数化DMP模型，构建加权组合等势函数并基于此设置动态势函数，将动态势函数的负梯度作为第一耦合项加入DMP模型，得到可避障DMP模型，以右机械臂的位置和速度为参考构建第二耦合项，将第二耦合项添加到左机械臂的可避障DMP模型，得到左机械臂的可自主避障DMP模型，右机械臂的可避障DMP模型和左机械臂的可自主避障DMP模型共同组成双臂机器人的自主避障系统，该方法及系统得到的运动轨迹能够避免每个机械臂与周围障碍物碰撞以及两个机械臂相互之间碰撞。

公开(公告)号：CN119089777A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411164296.0

申请日：2024-08-23

Applicant: 湖南大学

Inventor： 冯运 ,  史余聪 ,  朱青 ,  张雅芝 ,  王耀南 ,  谭浩然 ,  周显恩 ,  毛建旭

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的磨床砂轮剩余寿命预测方法，包括测量并记录磨床砂轮n通道的传感器数据并经采集卡转换为数字信号；对传感器数据进行分析，若传感器数据的数量大于第一预设数量阈值，直接将数字信号形成特征矩阵，若传感器数据的数量小于第二预设数量阈值，对数据信号分别提取时域、频域特征，形成特征矩阵，并进行规范化得到规范化后的特征矩阵；将规范化后的特征矩阵形成输入矩阵对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；将需要进行预测的设备数据经过处理后所得的规范后特征矩阵作为输入矩阵对已训练好的神经网络模型进行验证，得到工业设备的剩余使用寿命预测值。提高了最终的预测精度。

公开(公告)号：CN118885788A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410549067.4

申请日：2024-05-06

Applicant: 湖南大学

Inventor： 朱青 ,  曾琼 ,  冯运 ,  王耀南 ,  童琛 ,  史余聪 ,  毛建旭 ,  刘学兵 ,  周显恩 ,  吴成中

IPC: G06F18/213 ,  G01M13/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于属性学习的零样本轴承故障诊断方法，通过振动传感器采集轴承驱动端的振动数据，定义轴承故障属性，通过属性对未知故障种类进行诊断。通过信号样本特征搭起信号样本到信号属性的桥梁。首先通过特征嵌入子模块提取信号特征，并且通过样本信号与属性的重构考虑了故障特征空间与故障语义属性空间的一致性问题，提取的是没有语义鸿沟的样本特征；然后把提取的特征输入特征‑属性连接子模块对样本属性进行预测；最后计算预测的属性向量与不可见类属性矩阵之间的欧式距离完成标签映射，得到不可见类样本的故障类型。不仅在未知故障种类的诊断上达到较高精度，而且也能较好的诊断已知故障类型。

公开(公告)号：CN118194165A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410613776.4

申请日：2024-05-17

Applicant: 湖南大学

Inventor： 毛建旭 ,  李卓维 ,  贺文斌 ,  刘彩苹 ,  王耀南 ,  张辉 ,  朱青 ,  李哲 ,  方遒 ,  冯运

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的装配机器人故障诊断特征变换方法，具体包括如下步骤：S1：提取原始特征：采集一维数据，将采集的数据分别标注对应正常或故障的标签；S2：特征变换：S3：特征融合：将S2中经过特征变换后的特征融合；S4：利用迁移学习网络进行故障诊断：将S3中经过特征融合的数据分成有标签的源域数据和无标签的目标域数据，将所有源域数据和部分目标域数据作为训练集，余下的目标域数据作为验证集，通过迁移学习，获得目标域样本相对源域样本的相似概率；S5：判断迁移学习算法的准确率和损失是否达到预设精度。本发明能够解决样本不足的问题，以及改善算法性能、提高实用性。

公开(公告)号：CN117454672A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311776355.5

申请日：2023-12-22

Applicant: 湖南大学 ,  湘江实验室

Inventor： 王耀南 ,  武子杰 ,  谢核 ,  冯明涛 ,  毛建旭 ,  张辉 ,  江一鸣 ,  谭浩然 ,  彭伟星 ,  冯运 ,  钟杭

IPC: G06F30/20 ,  G06T7/30 ,  G06T17/20 ,  G06F30/17 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种基于曲面装配约束的机器人作业余量计算方法，获得机身点云X与蒙皮点云Y；基于装配飞机机身点云X提取待装配边界序列点云E；将待装配边界序列点云E与待装配蒙皮点云Y进行最小余量匹配，搜索最近邻匹配对，建立最小余量方差约束的优化误差方程；根据机身点云X建立蒙皮微形变方程，在局部形变上限约束下，联合优化可微点云匹配方程；利用可微匹配方程的梯度方程和海瑟矩阵计算下一步优化方向的旋转矩阵及平移向量；计算优化后的误差，若小于预设误差阈值或者迭代次数大于预设迭代次数总数则输出结果，得到当前匹配后的边界，供给铣削作业机器人去除加工余量，得到最终装配曲面。改善了装配工序，计算高效，具有极高的可用性。

公开(公告)号：CN115688018B

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310005044.2

申请日：2023-01-04

Applicant: 湖南大学

Inventor： 朱青 ,  曾琼 ,  冯运 ,  王耀南 ,  毛建旭 ,  刘学兵 ,  周显恩 ,  吴成中

IPC: G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/25 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明公开了一种多工况下轴承状态监测与故障诊断方法，通过扭矩传感器采集多工况下轴承振动数据并进行预处理；对预处理后的振动数据用经验模态分解，得到一系列的固有模态分量函数IMF，再用主成分分析对固有模态分量函数进行筛选；对筛选得到的IMF进行包括时域、频域、时频域在内的多域特征提取，并按照故障类型划分为测试集跟训练集；根据所提取到的特征进行特征融合；将融合后的特征输入支持向量机进行模式识别，得到轴承的工作状态，若出现故障进一步判定故障类型。实现多工况下轴承的状态监测与故障诊断，故障识别准确率高。

公开(公告)号：CN116604571A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310864607.3

申请日：2023-07-14

Applicant: 湖南大学

Inventor： 王耀南 ,  唐永鹏 ,  谭浩然 ,  冯运 ,  张辉 ,  谢核 ,  彭伟星 ,  吴昊天 ,  刘学兵 ,  毛建旭 ,  朱青

IPC: B25J9/16 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人三维测量路径规划方法，包含基于多层视球和下一最优视点的MLVS‑NBV规划方法生成候选视点集合，使用IKFast运动学求解器求解各视点对应的机器人的所有逆运动学解，建立视点—逆运动学解的评估矩阵，利用PC‑NBV点云网络学习和预测选择下一视点后的覆盖率，建立GTSP问题并利用DDQN深度强化学习方法求解，使用GPMP2运动规划器快速生成测量路径，将训练网络迁移到实际的机器人测量任务。通过视点规划方法保证测量视点的可行性并提高对不同测量对象的测量覆盖率，利用深度强化学习技术实现对不同已知对象的自主测量和对未知对象的探索式测量，规划速度快、适应性强、效率高。