公开(公告)号：CN118944508A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411010989.4

申请日：2024-07-26

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张广明 ,  姜浩然 ,  冯李航 ,  苏春翌

IPC: H02P21/00 ,  H02P21/05 ,  H02P21/13 ,  H02P21/18 ,  H02P25/024

Abstract: 本发明提出了一种基于模糊RBF神经网络滑模观测器的电机控制方法，包括：建立永磁同步电机的数学模型，通过Clark变换将坐标变换到两项静止坐标系α‑β轴；将α‑β轴上的控制电压输入至滑模观测器中，得到α‑β轴的电流观测值，将得到的电流观测值与电流实际值做差得到电流误差，将电流误差输入模糊RBF神经网络，用于在RBF神经网络和模糊控制的协同作用下得到滑模增益比例因数，通过比例因数调节滑模增益，将整定后的滑模增益送入开关函数中以得到反电动势，最后经过锁相环解调从而得到电机的位置信息和转速的估计值。本发明对电机转子位置和速度的估计精度比传统的滑模观测器更加准确，并且有效地抑制了系统的抖振。

公开(公告)号：CN118823763A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410904523.2

申请日：2024-07-05

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张广明 ,  王峻杰 ,  冯李航 ,  姜浩然 ,  张天洋 ,  苏春翌

IPC: G06V20/64 ,  G06V10/25 ,  G06V10/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提出了一种基于PointPillars改进的钢结构杆件检测方法、介质及设备，应用于房屋建造中的钢结构杆件检测，用于观察杆件的安装状态。本发明通过统计滤波对采集的点云数据进行初步处理，以去除离群点和减少噪声，接着，应用三维导向滤波进一步优化点云数据，增强结构特征并提高点云数据的质量。完成滤波后，使用滤波完成后的数据训练改进的PointPillars网络，得到三维目标检测结果。在PointPillars网络中，利用ConvNeXt模块改进原网络的下采样模块。经过统计滤波和三维导向滤波处理的点云数据在质量和准确性上有了显著提升，训练后的PointPillars网络能够有效识别钢结构杆件的关键特征，并在结构分析中表现出较高的准确性和鲁棒性。