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公开(公告)号：CN111313754B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010203631.9
申请日：2020-03-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及风力发电领域，尤其涉及一种仿生风力发电阵列，其包括：多个发电单元，发电单元包括类蛊毛毛杆以及类蛊毛基座；类蛊毛毛杆为中空结构，安装于类蛊毛基座上；类蛊毛基座包括第一柔性基底、第一电极层、压电薄膜、第二电极层、第二柔性基底以及空腔；电极引线；能量转换电路，以用于对经电极引线传输过来的电能进行转换处理并输出经处理后的电能。本发明还涉及一种风力发电装置，其包括上述的仿生风力发电阵列。因为类蛊毛毛杆的中空设计使得类蛊毛毛杆对压电薄膜产生更大压力，从而提高风力发电效率，同时多个发电单元组合成发电阵列，提高了电流。本发明适用于低/超低风速的发电问题，其能量收集效率较高且应用条件低。
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公开(公告)号：CN113483885B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110763943.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，包括步骤：获取仿蝎振动信号采集装置采集的振源的振动信号；其中，所述振动信号包括纵波信号和瑞利波信号；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入Izhikevich神经元模型，得到所述振源对应的两路脉冲信号，并根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入LIF神经元模型，得到所述振源的振源方向信息；根据所述振源方向信息和所述振源距离信息，得到所述振源的位置坐标。由于在测试时根据双层复合脉冲神经模型输出振源的方向与距离，对振源进行位置估计，以提高现有振源定位算法对振源方向及距离估计的整体精度模型。
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公开(公告)号：CN113091969B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110380093.5
申请日：2021-04-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种仿生柔性悬臂梁阵列传感器及其制备方法，仿生柔性悬臂梁阵列传感器包括：基底；若干个柔性悬臂梁结构，设置于所述基底，所述柔性悬臂梁结构上设置有至少两个不同尺寸的仿生变尺寸凹槽组，所述仿生变尺寸凹槽组上设置有导电层；其中，所述仿生变尺寸凹槽组基于蝎子缝感受器结构仿生制备而成；当所述柔性悬臂梁结构弯曲时，所述仿生变尺寸凹槽组产生形变以改变所述导电层的电阻。由于所述仿生变尺寸凹槽组基于蝎子缝感受器结构仿生制备而成，仿生变尺寸凹槽组具有较高的灵敏度。而且不同尺寸的仿生变尺寸凹槽组在形变时对导电层的电阻的影响不同，可以实现对不同的力高灵敏感知的功能，使柔性悬臂梁兼具高灵敏度和大量程。
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公开(公告)号：CN114397820A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210045711.5
申请日：2022-01-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。将压电微动平台表征为带有迟滞输入的离散非仿射非线性函数的形式，在广义Lipschitz条件下，采用动态线性化方法和最优算法设计自适应控制器，然后设计Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整，该方法利用系统已知的先验知识将系统迟滞非线性描述为可公式化的Bouc‑Wen模型，避免对影响系统性能敏感因素考虑不全而导致闭环系统精度不高甚至失稳的问题。Hopfield神经网络估计器对系统输出值进行估计，直观地反应估计器性能，所设计控制器无需离线建模就能实现压电微动平台的高精度跟踪控制。
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公开(公告)号：CN112682252B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011520200.1
申请日：2020-12-21
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种杆体结构及其仿生无桨叶摩擦风力发电装置，包括位于上方的振动部和设于振动部下端的摩擦部。振动部包括位于上方的振动体和固定连接于振动体下端的类蛊毛毛杆。类蛊毛毛杆为具有高纵深比的杆状结构，高纵深比为8.3‑17.5。摩擦部套设于类蛊毛毛杆的下部，摩擦部包括具有不同得失电子能力的摩擦内壳和摩擦外壳。摩擦外壳固定连接于类蛊毛毛杆的下部，摩擦内壳固定连接于类蛊毛毛杆并位于摩擦外壳的内部，当振动部发生振动时，摩擦内壳和摩擦外壳之间摩擦发电。其有益效果是，本发明对低风速/超低风速敏感，能够利用低风速/超低风速的风能发电，提高了对低风速/超低风速的风能的利用率；其次，本发明取消了桨叶的设置，缩小了装置的体积。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065866A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111389111.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于参考物种标签约束的宏基因组序列深度聚类方法，设计了基于参考物种标签约束的深度学习预训练模型。本发明建立了基于不同群落的已知物种的预训练数据库，构建预训练数据库时将每条4mer特征向量分为同一物种、相同属不同物种和不同属不同物种三种情况，并分别研究了三种情况下的样本间序列的4mer特征间的关系；建立了预训练模型的标签约束误差函数，并且使用群落已知标签的数据库进行预训练，针对不同的微生物群落构建不同预训练模型；在用户使用时，只需要针对不同的群落加载所需群落的预训练模型，重新加载模型仅仅等待几次微调步骤的迭代即可得到聚类结果。最终，所述聚类方法能够展现非常优秀的聚类性能。
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公开(公告)号：CN114047703A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111449295.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷微定位平台的无模型自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。该方法将基于全格式动态线性化的无模型自适应控制与离散时间扩张状态观测器相结合，设计无模型自适应控制器。与现有的技术相比，本发明不需要任何压电陶瓷微定位平台的迟滞非线性模型等其他模型的信息，引入了全格式动态线性化数据模型，避免了对平台建模的复杂过程和所建模型的精确度对控制器有效性的影响；考虑系统扰动和不确定性，采用离散时间扩张状态观测器估计系统的总扰动，从而降低了未知参数估计的复杂度，提升了无模型自适应控制方法控制系统的控制精度；利用偏差原理对离散时间扩张状态观测器进行改进，对扩张状态观测器的提高了控制器的控制性能。
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公开(公告)号：CN114002324A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111289434.4
申请日：2021-11-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N29/04 , G01N29/22 , G01N29/265
Abstract: 本发明提供了一种用于复合材料亚表层微裂痕的定位检测装置及方法，其中，所述方法包括：移动结构；激振结构，设置于所述移动结构，用于产生振动信号；传感结构，设置于所述移动结构，用于接收所述振动信号。本发明通过通过激振结构发出振动信号与传感结构接收振动信号的设置方式，并配合移动结构的带动激振结构与传感结构的位置改变，实现自主产生振动源并对其进行定位，进一步依据定位结果判断裂痕的存在，从而提高对全部区域的裂痕检测效率与检测准确性。
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公开(公告)号：CN113483885A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110763943.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，包括步骤：获取仿蝎振动信号采集装置采集的振源的振动信号；其中，所述振动信号包括纵波信号和瑞利波信号；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入Izhikevich神经元模型，得到所述振源对应的两路脉冲信号，并根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入LIF神经元模型，得到所述振源的振源方向信息；根据所述振源方向信息和所述振源距离信息，得到所述振源的位置坐标。由于在测试时根据双层复合脉冲神经模型输出振源的方向与距离，对振源进行位置估计，以提高现有振源定位算法对振源方向及距离估计的整体精度模型。
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公开(公告)号：CN112202366B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011182913.1
申请日：2020-10-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种低频超低风速柔性风电转换器，包括：风能收集层和能量转换层，所述风能收集层位于能量转换层的上方，并与能量转化层固定连接；所述风能收集层的上表面具有毛状结构阵列；所述毛状结构阵列包括若干毛杆；所述毛杆由柔性材料制成。本发明的有益效果是：通过模仿蝎子的蛊毛感受器，在风的作用下，通过风能收集层表面的毛状结构阵列根部的应力集中效应，对下层的能量转化层施加压力，通过能量转化层实现风能到电能的高效转化。
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