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公开(公告)号：CN109828168A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910097620.4
申请日：2019-01-31
Applicant: 福州大学 , 科华恒盛股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一致基于核密度估计的变换器故障诊断方法。通过基于mallat算法的三次B样条小波分析对采集得到数据进行预处理，得到带有故障特征的样本；通过KDE故障分类器，离线训练后选取故障分类器的较优参数，将训练样本中包含的正常情况与各类型故障情况准确划分，并将较优参数用于分类器网络，得出最优参数；将带有最优参数的分类器网络植入在线仿真中，做实时在线监测实际电路的故障诊断；选取完最优参数的分类器网络能够区分出已知故障类型样本和正常样本并且完成已知故障类型的故障定位，还能在发生未知类型故障的情况下，能够识别未知故障实现电路保护。本发明能更准确、更可靠的判断变换器的健康状况，也提高了变换器故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN110814228B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN201911321722.6
申请日：2019-12-20
Applicant: 福州大学
IPC: B21F11/00
Abstract: 本发明涉及一种线材成型机用切断装置，包括安装板和安装在所述安装板上的切断刀，所述安装板上固定有导向滑块，所述安装板远离所述导向滑块的一端设置有电动推杆，所述电动推杆设置的推杆上开设有螺纹孔；所述电动推杆设置的推杆上活动安装有连接块，所述连接块的两侧分别开设有若干个第一连接孔和若干个第二连接孔，所述第一连接孔的内部安装有电动推杆设置的推杆，所述连接块的顶端在每个第一连接孔和第二连接孔上开设有安装通孔；所述切断刀的底部开设有用以导向滑块嵌入的滑槽，所述切断刀的一端固定有用以安装在所述第二连接孔内部的凸块；若干个第二连接孔的大小不同。若干个第二连接孔能够配合不同尺寸的切断刀使用。
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公开(公告)号：CN117031966A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311221519.8
申请日：2023-09-21
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑外部扰动的非完整移动机器人固有时间跟踪控制方法，本发明以非完整轮式移动机器人为研究对象，针对一个考虑外部干扰的非完整轮式移动机器人的固有时间跟踪控制问题。本发明分别设计了运动学控制器和动力学控制器，首先，通过线性变换和固有时间控制方法设计了固有时间运动学控制器，即设计的辅助线速度和角速度使NWMR能够在固有时间内跟踪虚拟领导者的轨迹。然后，提出连续自适应固有时间跟踪控制器，使机器人能够在固有时间内跟踪辅助速度。本发明相比于有限时间方法，稳定时间的估计不依赖于系统的初始状态，在不能获取系统初始状态的环境下也能使用。并且，考虑了系统中存在的扰动问题，在动力学上保证了系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN116861784A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310825418.5
申请日：2023-07-06
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N20/00 , G06F119/14 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种联合高斯回归模型预测控制的履带车运动控制方法，包括：将履带车动力学模型分为可建模部分与未建模部分，将同样的控制量施加到两种模型中，得到两种模型的状态量差值；以当前状态量和控制量为输入，两种模型下一时刻状态量差值作为输出，得到离线数据集并学习超参数；在线高斯回归需进行在线更新数据集并学习超参数达到最优的预测性能，采用稀疏高斯回归方法来进行稀疏近似，并将诱导点设置在距离当前状态最近的数据集中进行稀疏近似；根据当前时刻两种学习方式的误差大小实时调整联合学习最终占比权重得到联合学习均值；将预测均值放入到未建模部分的MPC中进行状态补偿并优化求解。该方法有利于提高控制精度并满足实时性要求。
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公开(公告)号：CN116280269A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211734821.9
申请日：2022-12-30
Applicant: 福州大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 基于预测行为控制的多航天器编队系统控制一体化方法，包括以下步骤：步骤S1：明确多航天器编队所要执行的全局任务：编队保持、移动；局部任务：避障，再通过零空间的行为控制投影的方式建立复合任务；步骤S2：设计一个基于分散式模型预测控制的轨迹跟踪器跟踪参考轨迹；步骤S3：将预测轨迹反馈给规划层用于未来任务优先级的预测，将传统零空间的单步规划扩展到多步预测。应用本技术方案可得到一个无任务约束轨迹跟踪控制问题，大大降低了在线计算成本。此外，在任务优先级的确定过程中考虑了对航天器未来状态的预测信息，使得其相较于传统的逻辑切换方法具有更加理想的切换效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116168550A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211741287.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种面向智能网联车辆在无信号交叉口的通行协调方法，包括以下步骤：步骤S1：对进入无信号交叉口的智能车辆的冲突预测；步骤S2：建立非合作和合作博弈模型；具体包括：建立车辆数学模型、无信号交叉口车辆控制目标以及设计控制器；步骤S3：分布式鲁棒微分博弈控制策略优化。应用本技术方案可提供实时控制策略。
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公开(公告)号：CN116027790A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310073781.6
申请日：2023-01-19
Applicant: 福州大学
Inventor： 黄捷
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种面向多智能体状态时滞系统的简化强化学习编队控制方法，包括如下步骤：通过图论构建多智能体系统中的通讯拓扑结构；针对多智能体系统中存在的状态时滞信息，构建相关的假设条件进行约束；构建每个跟随者智能体与领航者智能体的跟踪误差以及跟随者智能体之间的误差，并构建编队误差；利用最优控制理论思想，建立代价函数与值函数，求解HJB方程得到最优控制器的表达形式；应用简化的强化学习算法结合模糊逻辑系统重新构建最优控制器；根据最优控制器，结合李雅普诺夫‑克拉索夫斯基泛函构建用于抵消多智能体系统存在的状态时滞的项并引入最优控制器。该方法可以减少计算量，并保证多智能体状态时滞系统的编队控制顺利执行。
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公开(公告)号：CN111681240B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010648624.X
申请日：2020-07-07
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于YOLO v3与注意力机制的桥梁表面裂痕检测方法，包括以下步骤：将数据集分为训练集与测试集；构建Crack‑YOLO网络，并对该网络的输出检测框进行优化；采用训练集对优化好的Crack‑YOLO网络进行训练，采用测试集对训练好的Crack‑YOLO网络进行测试；将待测试的图片输入测试通过的Crack‑YOLO网络，以检测桥梁表面裂痕。本发明能够准确识别和定位桥梁裂痕。
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公开(公告)号：CN111596691B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010648652.1
申请日：2020-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于人在回路的多机器人系统的决策建模与协同控制方法及系统，包括步骤：获取机器人执行任务后的输出信息值，选择机器人位置偏差信息作为人的决策信息；使用人的漂移扩散模型作为建模方法，根据人的决策信息对人的决策行为进行建模；设计人为决策任务，在机器人无法依赖自主控制系统完成任务的时候，执行人为决策任务，帮助机器人顺利完成任务。本发明将漂移扩散模型与基于零空间的行为控制方法相结合，提出人的漂扩散模型，通过速度‑准确性准则得到相对应的决策阈值公式，该方法能够提高人的决策准确性。
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公开(公告)号：CN111860406A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010742651.3
申请日：2020-07-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于区域混淆机制神经网络的血细胞显微图像分类方法，对用于训练的血细胞显微图像进行预处理操作；将经过处理后的图像数据输入深度神经网络框架中的训练分支，在训练阶段引入区域混淆机制，将输入图像的全局结构打乱，迫使分类器对血细胞图像的局部精细特征进行提取，再通过对抗性学习网络对混淆后引入的噪声干扰进行消除，并通过混淆后图像与原图像的语义相关性，对图像的结构信息进行建模；通过上述分支提取出分类器的最优参数，并将最优参数直接赋予分类主干网络分支，进行最终的分类预测工作。
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