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公开(公告)号：CN110163836B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201811351933.X
申请日：2018-11-14
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 基于深度学习用于高空巡检下的挖掘机检测方法，包括制作高空下视角下的挖掘机数据集，并根据视角与环境特性采用合适的数据增广策略。用神经网络构建检测框架，骨干网络采用43层卷积结构的全卷积神经网络；检测框架包括自底向上路径、自顶向下路径和侧边路径；通过k‑means方法聚类六种锚框，将大尺寸的锚框分配到38*38的特征图运算和匹配，将小尺寸的锚框分配到76*76的特征图运算和匹配；训练检测器。本发明具有检测准确度高，运算负担小的优点。
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公开(公告)号：CN111650833A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010498179.3
申请日：2020-06-04
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于PDE模型学习的磁流体系统的控制方法，该方法包括以下步骤：构建通道中磁流体系统的拓扑结构，磁流体系包括两端封闭的通道，通道内的磁流体流体，和垂直于磁流体流动方向的外加电磁场；设定磁流体雷诺数的上下界；用控制参数近似外部可调的感应磁场；获得初始时刻的磁流体速度，获得初始时刻的磁流体感应强度；用控制参数和流体的雷诺数作为输入，T时刻的磁流体流速值为输出；构造用于近似磁流体速度的多项式混沌展开模型；本发明的优点：考虑参数不确定性的磁流体系统，由于模型不确定参数与控制参数均满足均匀分布，使得多项式混沌展开的近似得到保证。
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公开(公告)号：CN111571621A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010390333.5
申请日：2020-05-11
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种结构一体化钳指平动式柔顺机构压电微夹钳，包括一对钳指，以及设置在钳指尾部的压电执行器，压电执行器的两端顶设有固定部和支撑块，还包括对称设置的两个一级杠杆，以及对称设置的两个二级杠杆，支撑块设于压电执行器和钳指之间，钳指的尾端垂直设有横梁，支撑块传动连于一级杠杆，一级杠杆传动连于二级杠杆，二级杠杆沿着横梁的长度方向传动连于横梁。压电执行器通电伸长，推动支撑块，支撑块推动一级杠杆并使位移放大，一级杠杆推动二级杠杆，二级杠杆推动横梁沿着横梁长度方向移动，最终使钳指平动张开。与现有技术相比，本发明结构简单，运行平稳，能使压电执行器的位移量经放大后再带动钳指并具能使钳指保持平动。
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公开(公告)号：CN107855141A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710930559.8
申请日：2017-10-09
Applicant: 宁波大学
Abstract: 用于终端封闭微通道中粒子移动的控制装置，包括两个微泵，混合器，主微通道和终端封闭的支路微通道，主微通道与混合器的出口连通，支路微通道一端封闭、另一端与主通道连通，支路微通道的长度远大于其口径，每个微泵驱动的流体内均含有荧光粒子，高速相机采集主微通道和支路微通道内粒子的移动和分布图像。串级控制方法，使用粒子移动时空演化模型的最优控制策略控制终端封闭的支路微通道的粒子浓度分布，再使用浓度调节模型的滚动跟踪控制策略和基于深度学习的滚动跟踪控制策略控制主通道的溶液浓度分布。本发明具有能够模拟药物通过主血管通道传输，到药物的输送目标并使药物精确受控的扩散到封闭支路血管上的优点。
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公开(公告)号：CN117369487A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311113090.0
申请日：2023-08-31
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本申请涉及一种无人机前端轨迹生成方法，电子设备及可读介质，其中方法通过用带有距离约束的A*搜索算法，在起点与终点之间生成若干路径节点，并根据障碍物信息从若干路径节点筛选出简化路径节点，再将简化路径点与最小化控制量轨迹生成方法相融合，使前端轨迹生成一条光滑无碰轨迹，相比于现有的光滑无碰撞轨迹生成方法，消耗较少的时间实现了无人机前端轨迹的安全、平滑以及满足动力学约束的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110908280B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201911043225.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例公开了一种小车‑二级倒立摆系统优化控制方法，包括以下步骤：S10，设置高斯核函数，通过以当前状态控制对为输入，状态变化量为输出，训练出高斯核函数超参数的取值；通过联合概率分布函数，得到第i时刻状态控制对的分布与第i+1时刻状态分布的关系，即高斯过程模型；S20，确定最优的控制区间与较优的离散控制序列；S30，获得高斯过程模型和最优控制区间后，对公式高斯过程模型和初始条件变分，结合高斯过程模型的迭代计算，得到总的目标函数值与梯度值；S40，调用基于梯度的优化求解器，并将学习得到的较优的离散控制序列作为优化控制的初始猜测，通过梯度值和总的目标函数值的计算，迭代求解得到最优的控制力序列。
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公开(公告)号：CN115235889A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210812559.9
申请日：2022-07-11
Applicant: 宁波大学
Abstract: 一种超弹体薄膜单双轴拉伸装置及应力应变同步检测方法，装置包含电机、换向传动机构、折展机构、强磁铁、滑台、导轨和框架；换向传动机构具有一个输入源和两个输出源；两个输出源的丝杠共轴线设置，相邻两个滑台之间设置有折展机构，超弹体薄膜通过两侧布置的两种极性相反的强磁铁固定，所述方法包含1)、将拉伸装置恢复到初始位置；2)、将高速相机布置在超弹体薄膜上方；3)、将测力计安装在折展机构上；4)、计算机发出指令开始拉伸；5)、同步输出应力应变曲线图，实现实时监控超弹体薄膜拉伸过程中的应力应变情况；6)、拉伸到目标长度后停止拉伸。本发明在一个电机实现四个方向的平动，结构紧凑，可实现单双轴拉伸。
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公开(公告)号：CN114998222A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210524198.8
申请日：2022-05-13
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及了一种汽车差速器壳体表面缺陷检测方法、电子设备及介质，获得图像信息数据集，使用FSSD网络模型对图像信息数据提取特征，并将VGG16网络替换为MobileNet网络，形成FSSD_MobileNet模型；将MobileNet网络中Conv3、Conv5和Con11进行特征融合；对每层深度可分离卷积输出的特征图根据设定的默认框尺寸进行计算；通过K‑Means聚类算法对缺陷真实框的宽高比进行聚类分析；预测层嵌入CBAM注意力机制；用Focal Loss损失函数代替Multibox Loss损失函数；获取检测结果。本发明将计算机视觉领域的知识应用于汽车铸件检测领域，适用于实际复杂环境下的汽车铸件表面缺陷检测方法，通过视频流输入，能够保证低计算力情况下的实时监测状态，实现高精确度的实时铸件表面缺陷监测。
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公开(公告)号：CN114488785A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110906824.5
申请日：2021-08-09
Applicant: 宁波大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了种MFC致动器轨迹跟踪方法,包括以下步骤：步骤一：搭建实验平台并对迟滞曲线进行测量；步骤二：建立改进PI迟滞模型；步骤三：建立和辨识改进PI迟滞逆模型；步骤四：建立和辨识离散传递函数模型；步骤五:设计自适应迭代学习控制器；步骤六：选取自适应迭代学习控制器参数；步骤七：对自适应迭代学习控制器进行收敛性分析；步骤八：对自适应迭代学习控制器进行鲁棒性分析；步骤九：通过自适应迭代学习控制器控制轨迹跟踪误差；步骤十：验证自适应迭代学习控制器的控制效果和确定自适应迭代学习控制器的参数。
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