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公开(公告)号：CN108131249B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201711202882.X
申请日：2017-11-27
Applicant: 兰州理工大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了一种用于静液储能式液压传动型风力发电机组的控制系统，包括位于中控室的工控机、第一网络交换机、主控制器，位于机舱的触摸屏、第二网络交换机、从控制器和机舱控制子系统，马达室控制子系统连接到主控制器，主控制器经由第一网络交换机连接到工控机，机舱控制子系统连接到从控制器后和触摸屏经由第二网络交换机连接第一网络交换机；构成了工控机监控机舱控制子系统和马达室控制子系统和触摸屏监控机舱子控制系统的主从分布系统，通过设置在主控室和机舱的不同控制器协同配合工作，不仅能够对机舱和马达进行及时有效的控制，还能够在两个控制器之间实现通信和信号传递。
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公开(公告)号：CN119048399B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411080778.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种融合交叉注意力的图像修复方法、系统、设备及介质，涉及图像修复领域，该方法包括将破损图像输入至图像修复模型，得到修复后的图像；所述图像修复模型的训练方法如下：构建训练数据集，其样本数据包括破损图像及对应的真值图像。构建包括生成器网络、判别器网络和多感受野判别器网络的目标网络；其中，生成器网络包括编码器和解码器；解码器包括多层交叉注意力层与卷积层融合而成的融合解码层，用于学习潜在特征与真值图像之间的显式依赖关系。对目标网络参数进行训练优化，得到图像修复模型。本申请通过使用交叉注意力机制，使得图像修复模型能够更好地理解破损图像与真值图像之间的关系，提高了修复图像的质量。
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公开(公告)号：CN108131249A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711202882.X
申请日：2017-11-27
Applicant: 兰州理工大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了一种用于静液储能式液压传动型风力发电机组的控制系统，包括位于中控室的工控机、第一网络交换机、主控制器，位于机舱的触摸屏、第二网络交换机、从控制器和机舱控制子系统，马达室控制子系统连接到主控制器，主控制器经由第一网络交换机连接到工控机，机舱控制子系统连接到从控制器后和触摸屏经由第二网络交换机连接第一网络交换机；构成了工控机监控机舱控制子系统和马达室控制子系统和触摸屏监控机舱子控制系统的主从分布系统，通过设置在主控室和机舱的不同控制器协同配合工作，不仅能够对机舱和马达进行及时有效的控制，还能够在两个控制器之间实现通信和信号传递。
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公开(公告)号：CN119369381A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411226538.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明涉及基于事件触发与有限时间控制的遥操作机器人控制方法，解决了遥操作机器人非对称变时延稳定性差的问题，实现有限时间位置跟踪收敛，节省网络通信资源。方法包括：主端位置信号和通过零阶保持器的从端位置信号送入主端有限时间控制器计算控制力矩，该控制力矩送给主端机器人控制其运动；主端位置信号送入主端事件触发决策器，基于主端事件触发策略判断是否利用通信网络传输当前主端位置信息；从端位置信号和通过零阶保持器的主端位置信号送入从端有限时间控制器计算控制力矩，该控制力矩送给从端机器人控制其运动；从端机器人位置信号送入从端事件触发决策器，基于从端事件触发策略判断是否利用通信网络传输当前从端位置信息。
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公开(公告)号：CN114051928B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202111347724.X
申请日：2021-11-15
Applicant: 兰州理工大学
IPC: A01H4/00
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的激光切割脱毒苗茎的方法及其装置，属于脱毒苗扩繁技术领域，用于解决现有脱毒苗人工扩繁操作复杂、污染率高、自动化程度低等问题。包括工控机、对射型光电开关、激光切割机构、图像采集模块、输送机和芽苗收集机构，工控机上设有数据采集卡，输送机上的链板式传送带的内侧设有缝隙遮挡带，本发明由工控机控制整套装置完成作业，控制传送电机带动链板式传送带做间歇输送工作，传输定位模块与图像采集模块配合，快速锁定脱毒苗位置，精准识别并分析，获取脱毒苗每一个芽眼的位置，得到相邻两个芽眼的中点，得出切割路径，激光切割机构进行有效稳定的切割，芽苗收集机构进行有效收集扩繁。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114532028B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210388403.2
申请日：2022-04-14
Applicant: 甘肃省农业科学院旱地农业研究所 , 兰州理工大学 , 灵台县农业技术推广中心
Abstract: 本发明涉及农业种植领域，具体涉及一种山地丘陵地施肥机器人，包括用于采集植物高光谱图像并施肥的无人机、以及用于实现高光谱图像的处理、分析，获取到每一株植物的生长情况，并根据每一株植物的生长情况为每一株植物配置对应的营养元素供给方案，根据每一株植物配置的营养元素供给方案生成对应的无人机施肥任务的控制终端。本发明可以及时的发现植物生长过程中存在的营养元素缺乏的情况，从而实现肥料的按需供给，避免出现土壤中肥料不足或过剩的情况；采用无人机定点施肥的方式可以实现肥料的快速施用和精准供给，大大减轻了人为工作量。
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公开(公告)号：CN115285056A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210064267.1
申请日：2022-01-20
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公开了一种车用安全通道。该车用安全通道，包括救生窗和救生组件；所述救生窗与车体转动连接；所述救生组件位于所述救生窗与所述车体之间，用于限制所述救生窗相对于所述车体的转动开启。当车辆发生事故需要对救生窗进行开启操作时，只需要对救生组件中的控制按钮进行转动克服控制弹性件预紧力，就可以实现对救生窗的快速开启，不仅操作简单方便，能够达到对安全通道的快速开启，而且不会对救生窗造成破坏，避免扩大损失以及可能对人员的二次伤害，实现对人员的保护。
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公开(公告)号：CN107705271B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201711060969.8
申请日：2017-11-02
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 一种基于混合样本和稀疏表示的图像超分辨率方法，其步骤为：(1)利用输入图像构建图像金字塔，并从中提取内部样本；(2)从外部图像中提取外部样本；(3)将步骤(1)中的内部样本聚类，根据不同的类中心，选择步骤2)中与内部样本相似的外部样本并将其添加到各个类中，从而得到分类的混合样本。(4)采用K‑SVD字典训练方法，对步骤(3)中每一类混合样本进行训练，得到分类字典。(5)选择与每一个输入图像块最相似的字典，利用正交匹配追踪算法将每个输入图像块在与其最相似的字典上稀疏表示，得到的稀疏系数用于重建，得到高分图像。
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公开(公告)号：CN108050013A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711192047.2
申请日：2017-11-24
Applicant: 兰州理工大学
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/02 , F03D7/0204 , F03D7/022 , F03D7/0244 , F03D7/044 , F05B2270/32 , F05B2270/321 , F05B2270/327 , F05B2270/604
Abstract: 本发明公开了一种用于静液储能式液压传动型风力发电机组的控制系统，包括操作层、执行层和控制层，其中，操作层包括工控机和可编程逻辑控制器PLC控制系统，执行层包括主控制模块和多个子控制模块，控制层包括液压型风机发电机系统的多个工作系统，工控机用于显示多个工作系统的工作状态，并且向PLC控制系统发出控制指令，可编程逻辑控制器PLC控制系统用于响应控制指令并且通过主控制模块调用多个子控制模块，对多个工作系统进行控制，本发明按照不同层级以及控制子模块的不同功能划分，不会造成PLC控制系统执行过程出现混淆，使得系统按功能划分的控制子模块之间独立运行，相互之间不会产生影响。
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公开(公告)号：CN107833243A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711060976.8
申请日：2017-11-02
Applicant: 兰州理工大学
CPC classification number: G06T7/277 , G06K9/4652 , G06K9/6215 , G06K9/6255 , G06T7/11 , G06T7/223 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 基于超像素局部权重度量与反稀疏模型的跟踪方法，在训练阶段将目标周围的矩形区域进行超像素分割，提取每个超像素的颜色特征，形成特征池。将均值漂移聚类算法作用到特征池上，得到不同的类。然后计算每一类的置信值，得到初始置信图。在第四帧中，通过手动标记的方式得到初始模板。将模板进行超像素分割，并提取颜色特征。通过计算模板超像素到类中心的距离，将模板超像素对应到所属的类。经计算得到模板超像素置信值，从而得到初始超像素权重。在跟踪阶段，利用粒子滤波方法，在当前帧中采取候选样本构建字典。利用训练阶段得到的超像素权重和字典，求解候选样本的稀疏系数。计算当前帧最终跟踪位置。在更新阶段，采取局部更新方案对模板更新。
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