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公开(公告)号：CN116423508A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310377010.6
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开一种DBN与ELM相融合的气动夹具迟滞建模与夹持力的估计方法，借助于DBN模型结构所具有的随机不确定性特性，描述气动夹持系统的由于可压缩性和蠕变性将导致的特有迟滞特性所表现出的输出多值对应的不确定性。为了增强DBN对正、逆程强非线性特性描述，提高气动夹持力的建模估计精度，本发明引入具有强非线性特性描述能力的ELM，替换DBN中的回归层，将DBN与ELM对接融合，构建DBN与ELM相融合的气动夹具迟滞模型，通过迟滞模型输出，实现夹持力的有效估计。
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公开(公告)号：CN116259331A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310273149.6
申请日：2023-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G10L21/0272 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和BiLSTM网络的多人语音环境下的目标语音实时分离方法，其实现了在多人混合语音中，实时分离出目标说话人语音，兼顾语音分离和语音活动检测的任务。首先提出使用音频流中帧级声学特征和d‑vector深度嵌入码拼接作为融合特征，使网络在长时间上下文中不仅可以关注到声学特征的时序变化，还可以关注到深度声纹特征的异同。其次，搭建SD‑VAD网络，通过使用较少层的CNN和BiLSTM结构，使网络拥有更强大的特征提取能力，同时严格控制网络参数量，保证语音分离的实时性。此外，基于本发明提出的类内加权损失函数，通过对网络不同的分类错误施加不同的惩罚，使网络更关注目标说话人类的分类精度，并最大程度保留目标语音，使之减少被错误的过滤掉。
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公开(公告)号：CN116100554A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310244604.X
申请日：2023-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种GRU的柔性关节迟滞特性建模与补偿控制方法，对于未配置负载转矩传感器的低成本轻型工业机器人柔性关节，采用电机驱动电流‑电机端扭转角间接描述关节迟滞特性，将关节迟滞特性中正逆程特有的特征融入GRU神经网络迟滞模型中，利用基于卡尔曼滤波的电流增量，提取正程和逆程的特征，描述电流‑电机端扭转角迟滞特性中正逆程所表现出的多值特性，并将模型的历史值作为输入模型，构造具有记忆能力和非线性映射能力的动态GRU神经网络迟滞模型，获得电机端扭转角。基于迟滞模型，对电机端的控制角度设定值的有效补偿控制，实现关节角度的高精度传递，减小关节结构及负载对关节性能的影响。
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公开(公告)号：CN112290536B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011010326.4
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于近端策略优化的电‑热综合能源系统在线调度方法，针对风能的间歇性、实时电力市场的随机性以及用户负载的不确定性，构建电‑热综合能源系统的实时运行成本模型；然后采用深度强化学习方法，将动态能量转换问题转化为离散有限马尔科夫决策过程，并采用近似策略优化算法来求解决策问题，这样系统运营商可以通过在线学习从而自适应地确定风电转化率，也解决了用户负荷需求的不确定性、实时电价的灵活性和风力发电的不确定性，实现电‑热综合能源系统收益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109815591B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910070895.9
申请日：2019-01-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性证据融合的土质边坡失稳概率计算方法。本发明首先，利用圆弧法对滑动面以上的土体进行划分，分为若干个垂直的土质边坡，对于每个边坡的致灾要素参数，利用随机变量和相应的区间证据对它们进行建模，并通过集值映射得到边坡安全系数的区间证据形式。其次，对于得到的多个土质边坡安全系数的区间证据，采用ER证据推理规则对它们进行融合。最后，利用可传递新模型将融合后的区间证据转化为近似累积概率来评估边坡的稳定性。利用本发明融合后得到的失稳概率比任何一个垂直边坡得到的失稳概率更为准确，基于它进行的土体稳定性评估将更为精确可靠。
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公开(公告)号：CN110110425B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910354800.6
申请日：2019-04-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信度规则推理的边坡滑动力预测方法。本发明首先，构造边坡滑动力预测的信度规则推理模型，它的输入变量为当前时刻负泊松比锚索传感器采集的滑动力，当前时刻与历史时刻滑动力之间的差值，输出为未来边坡的滑动力预测值；其次，基于滑动力历史样本找到各变量的中心值；然后，通过滑动力历史样本向量集合变化规律建立信度规则库；接着在线获取输入变量样本，计算所有规则的激活权重，通过证据推理算法融合所有规则，得到融合结果，最终得到未来边坡滑动力预测值。本发明利用原始历史样本向量，数据驱动建立规则库解决了专家知识的局限性，初始规则库未能具备良好的模拟实际系统的能力的缺点，从而得到比较准确的结果。
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公开(公告)号：CN111811818A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010489268.1
申请日：2020-06-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01M13/045 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于指定聚类数目AP聚类算法的滚动轴承故障诊断方法，通过给未知分类的滚动轴承数据集指定一个聚类数目，并不断改变偏向度来得到不同的聚类结果，记录指定聚类数目下每一个聚类结果的轮廓系数，再选聚类结果集中轮廓系数最大的聚类结果作为滚动轴承数据集的最终聚类结果，实现滚动轴承故障的诊断分类。本发明能够实现任意指定聚类数目，并得出指定聚类数目的最佳聚类结果，并能在得到聚类数目等于指定聚类数目条件下，找出精度最高的聚类结果，以提高滚动轴承的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN105445014B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510923904.6
申请日：2015-12-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种萃取生产线搅拌叶片故障检测系统及方法，包括萃取槽，在萃取槽内设有用于萃取的搅拌叶片，该搅拌叶片通过皮带驱动，还包括多组信号检测装置、上位机通信模块、上位机和报警模块，每组信号检测装置包括震动传感器模块、模拟信号处理模块、电源模块和下位机通信模块；所述上位机根据是否接收到下位机通信模块发送的处理信号，判断相应的信号检测装置所检测的搅拌叶片和带动搅拌叶片搅拌的的皮带是否断裂，并识别出搅拌机处于正常状态或故障状态后实时显示各台搅拌机的工作状态，定位出出故障的搅拌机和显示故障类型。本发明的有益效果是：克服了传统采用人工巡视搅拌叶片和皮带工作状态带来的浪费大量的人力和物力，同时简化了车间布线和带来维护方便。
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公开(公告)号：CN108709471A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810417506.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01B5/00
Abstract: 本发明公开了一种利用圆弧收缩，同心圆定位圆心的原理，便于精确定位圆心的伸缩圆弧圆心定位装置。该伸缩圆弧圆心定位装置，包括弧长超过整圆四分之三的伸缩圆弧；所述伸缩圆弧内设置有伸缩支撑杆，所述伸缩支撑杆的两端与伸缩圆弧的内圈固定连接；所述伸缩支撑杆为伸缩圆弧的直径；所述伸缩支撑杆的中心位置设置有定心锤体，所述定心锤体一端为锥尖，且穿过伸缩支撑杆，另一端设置有矩形块；所述伸缩圆弧的内壁上设置有两个伸缩装置；两个伸缩装置位于伸缩支撑杆的两侧，且与伸缩支撑杆形成十字架。采用该伸缩圆弧圆心定位装置可以快速定出圆心，圆弧直径具有较大的调节范围。
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