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公开(公告)号：CN113297987B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110591368.X
申请日：2021-05-28
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于双目标函数优化的变分模态分解信号降噪方法，属于数字信号降噪方法技术领域。本发明解决了现有技术中存在的传统VMD算法的分解质量取决于主观人工经验进行参数设置，导致无法得到最优分解质量，从而影响信号的降噪效果的问题。本申请基于皮尔逊相关系数和融合冲击指数作为目标函数对变分模态分解进行参数优化的算法，可以有效实现信噪分离，抑制模态混叠，解决原始VMD方法需要人工设置参数问题，使得VMD可以根据不同输入信号的特性自适应地选择主要分解参数，无需再对各个IMF分量与原始信号进行相关性的评估以及筛选，通过分解得到的IMFs直接进行重构即可达到良好的降噪效果。
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公开(公告)号：CN114128492A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111402443.X
申请日：2021-11-24
Applicant: 东北林业大学
IPC: A01D46/247 , A01D46/22
Abstract: 本发明公开了一种利用形状记忆合金受热变形原理驱动的伸缩杆松塔采摘装置，涉及大高度果实采摘的技术领域，解决了松果采摘过程危险性高，采摘难度大，林区树木茂密，林木间距小，辅助采摘的技术手段无法使用的问题，包括：箱体、伸缩杆、挂钩和手爪，伸缩杆包括：形状记忆合金丝、滑轮和杆件，通过形状记忆合金丝和滑轮组成滑轮组，形状记忆合金丝和杆件连接，利用形状记忆合金丝通电受热收缩的功能，实现伸缩杆的伸缩，通过手爪抓紧树干，通过挂钩抓紧树枝，摇动伸缩杆使松果落下，完成采摘，采用滑轮组结构，相比于传统的气动、液压式采摘装置，大大减轻了装置的整体质量，且降低了其结构的复杂性，适用于林间距离小的环境。
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公开(公告)号：CN113967331A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111387675.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于森林灭火的自走引流式风力灭火机器人，涉及森林防火灭火装置的技术领域，解决了消防人员灭火风险高，安全隐患大，体力消耗高，且现有的履带式风力灭火机难以进入火灾区域或在火灾区域行驶，风机灭火存在灭火效率低，需要消耗的功率比较大等问题，包括：履带行走底盘机构、推动转动机架台、高压离心风机、灭火风筒和动力部，自走引流式风力灭火机器人通过行走履带可以在复杂地形行走，体积小，质量轻便，通过灭火风筒有效增加风压和风量，降低高压离心风机的功率消耗，通过推动转动机架台可以调节灭火位置，同时可以实现计算机远程操控，保证消防人员安全。
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公开(公告)号：CN113967330A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111387652.1
申请日：2021-11-22
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明专利涉及森林消防领域，是一种可调出风速度的履带式风力灭火机器人，其特征在于：整机通过动力系统提供动力，动力系统启动后输出转矩，一部分转矩通过皮带传递给履带行走机构的驱动轮，为履带行走机构提供动力，带动此装备行走，行驶到发生火灾的具体地点；另一部分转矩通过皮带传递给中间传动机构，接着调节离合总成，再通过传动皮带轮将转矩传递给双风机系统的主轴，主轴带动两离心风机旋转，使两离心风机蜗壳内形成高速高压气流，经两风管甩出进行灭火，双风管调节机构对左、右风管的空间位置进行相应调节，对准火点，以达到最佳灭火效果，通过调节挡板角度改变扩压情况，从而使灭火风筒流速截面积发生变化，实现对灭火机风速的调节。
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公开(公告)号：CN113792396B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110982809.9
申请日：2021-08-25
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种基于直接刚度法的行星螺纹滚柱轴承载荷分布规律计算方法，属于行星滚柱丝杠及行星螺纹滚柱轴承接触载荷计算技术领域；根据行星螺纹滚柱轴承的结构特征，对其结构进行离散化并将离散化结构简化为等效弹簧；计算螺纹牙刚度、轴段刚度及赫兹接触刚度，建立行星螺纹滚柱轴承的一维等效弹簧网络模型；利用直接刚度法，计算外部载荷作用下，弹簧网络内各个弹簧的内力与变形，得到对应的螺纹牙轴向接触载荷，从而计算接触变形与接触应力；本发明在考虑所有结构变形的基础上，通过直接刚度法精确计算了行星螺纹滚柱轴承的接触载荷分布，无需采用迭代计算，计算速度快，实用性与通用性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115115595B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202210758555.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/80 , G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T3/40 , G06T5/50 , G06T5/40 , G06T7/33 , G06T5/00
Abstract: 一种面向森林火灾监测的机载激光雷达和红外相机的实时标定方法，涉及森林火灾智能监测技术领域，为解决现有技术无法利用火场信息对机载激光雷达和红外相机进行实时地、准确地标定的问题。具体过程为：步骤一、通过搭载激光雷达和红外相机的无人机采集火场数据，获得激光雷达点云数据和红外相机图像数据；步骤二、利用激光雷达点云数据提取火场的点云轮廓；步骤三、利用红外相机图像数据提取火场的图像轮廓；步骤四、将火场点云轮廓和图像轮廓进行匹配和优化，求解激光雷达和红外相机之间的外参结果；每隔t秒钟执行一次上述步骤，将w次外参结果求取平均值作为最终外参标定结果。本发明为林火监测工作提供便利，具有突出的优势。
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公开(公告)号：CN115115595A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210758555.7
申请日：2022-06-30
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/80 , G06T3/40 , G06T5/50 , G06T5/40 , G06T7/33 , G06T5/00
Abstract: 一种面向森林火灾监测的机载激光雷达和红外相机的实时标定方法，涉及森林火灾智能监测技术领域，为解决现有技术无法利用火场信息对机载激光雷达和红外相机进行实时地、准确地标定的问题。具体过程为：步骤一、通过搭载激光雷达和红外相机的无人机采集火场数据，获得激光雷达点云数据和红外相机图像数据；步骤二、利用激光雷达点云数据提取火场的点云轮廓；步骤三、利用红外相机图像数据提取火场的图像轮廓；步骤四、将火场点云轮廓和图像轮廓进行匹配和优化，求解激光雷达和红外相机之间的外参结果；每隔t秒钟执行一次上述步骤，将w次外参结果求取平均值作为最终外参标定结果。本发明为林火监测工作提供便利，具有突出的优势。
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公开(公告)号：CN113392544B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110593343.3
申请日：2021-05-28
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于变形协调理论的行星螺纹滚柱轴承接触载荷计算方法，属于行星滚柱丝杠及行星螺纹滚柱轴承接触载荷计算技术领域。本发明根据行星螺纹滚柱轴承的结构特征，对其结构进行离散化处理；基于离散化的结构，计算螺纹牙刚度、赫兹接触刚度及其轴段刚度；进而推导各螺纹轴段所受的轴向力与螺纹牙所受法向接触载荷的关系；继而推导相邻螺纹牙法向接触载荷的递推计算式；最后，将外部轴向载荷作为收敛条件，计算得到螺纹牙法向接触载荷、接触变形与接触应力。本申请可精确计算行星螺纹滚柱轴承的接触载荷分布，并且通过递推计算式与收敛条件可以计算具有任意有效螺纹长度的行星螺纹滚柱轴承内部螺纹接触载荷，实用性与通用性好。
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公开(公告)号：CN118435789A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410707767.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 东北林业大学
IPC: A01D46/30
Abstract: 本发明属于农业采摘机器人领域，具体为一种SMA弹簧欠驱动的球形水果采摘机械手，为了解决现有应用于水果采摘的机械手运行时过于死板，输出的力量参数较为单一，抓取尺寸范围固定，很难实现水果的无伤抓取的问题，本方案多爪夹持包络机构设置在固定底盘的上方，多个滑轨固定在固定底盘的下方，移动底盘设置于固定底盘的下方，且移动底盘与多个滑轨同时滑动连接，SMA弹簧设置于移动底盘、固定底盘之间，多个多连杆驱动机构设置在移动底盘上，多连杆驱动机构的数量与多爪夹持包络机构的夹爪机构数量相同，且每个多连杆驱动机构与多爪夹持包络机构的一组夹爪机构连接并驱动该夹爪机构运动，本方案提高机械手的精度和灵巧性，避免对果实产生损伤。
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公开(公告)号：CN115099493B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210734346.9
申请日：2022-06-27
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F17/00 , G06Q10/04 , G06N3/04 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 一种基于CNN的林火向任意方向蔓延速率预测方法，涉及林火智能防控技术领域，为解决现有的林火蔓延速率的预测方法无法对林火向任意方向蔓延的速率进行准确预测的问题。包括如下步骤：S1、获取火场连续监测图像数据，火场所在地的气象数据，地形数据，可燃物属性数据；S2、计算火点的蔓延方向和蔓延速率；S3、将得到的数据进行标准化处理并随机分割得到训练集、验证集和测试集；S4、根据各变量相关性的强弱确定模型的输入矩阵；S5、构建基于CNN的神经网络模型；S6、使用训练集对模型进行训练，使用验证集评估其训练过程中的精度变化情况，用测试集对火点的蔓延速率进行预测，评估其最终训练效果。
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