公开(公告)号：CN120011881A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510084094.3

申请日：2025-01-20

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 吴倩茹 ,  黄奎淋 ,  李实 ,  陈相伟 ,  唐文来 ,  杨继全

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/30 ,  G10L25/30 ,  G10L25/51

Abstract: 基于马尔可夫转移场的增材制造声信号特征处理方法，通过采集在电弧增材制造成形过程中产生的声信号，创建一个包含不同工艺参数下熔池质量特性的声信号数据集；对通过声信号探测器采集的声信号进行预处理；选取合适的声信号长度，所述信号通过马尔可夫转移场生成一个二维状态转移概率矩阵，并映射为二维图像表示；对所述图像打标签并划分成训练集、验证集和测试集；所述不同数据集图像加强后分别用于卷积神经网络提取特征、调整相关超参数和最后测试模型分类效果，最终实现电弧增材制造缺陷声信号特征提取分类。本发明通过采用马尔可夫转移场对声信号特有的时序变化和动态模式进行状态建模，使得卷积神经网络能学习其特有特征最终实现缺陷识别。

公开(公告)号：CN114848260A

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202210490962.4

申请日：2022-05-07

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 施建平 ,  李伟 ,  翟飞琦 ,  孔晨阳 ,  杨继全 ,  冯春梅 ,  邱鑫 ,  杨建飞 ,  李实 ,  刘文慧

IPC: A61F5/05 ,  A61F7/00 ,  A61M37/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/1455 ,  B29C64/10 ,  B29C64/386 ,  B33Y10/00 ,  B33Y50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式传感器的智能康复外骨骼护具，包括生理参数监测贴和带有若干个孤岛的手臂支架，以及安装在孤岛内的单片机模块、蓝牙模块、传感器模块、供电模块、半导体冷热敷片和LED指示灯，该智能康复外骨骼护具的核心大脑即单片机将传感器传输来的各项数据信息处理完后会通过蓝牙模块和患者手机进行交互连接，患者可以在自己的手机app上看到自己的各项生命体态信息和各项生理参数，该发明的智能康复外骨骼护具区别于传统石膏护具，内部配备了健康监测模块和加速愈合装置，而且该智能康复外骨骼护具采用的环保可降解塑料，能够有助于提高患者受伤部位的康复效率，提升护具使用体验感，同时节约成本而且绿色环保。

公开(公告)号：CN119002527A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411077404.0

申请日：2024-08-07

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 李实 ,  张一新 ,  胡金宁 ,  霍仕成 ,  刘国宝

IPC: G05D1/485 ,  G05D101/10

Abstract: 本发明提出了三自由度水下无人机群的自适应事件触发编队控制方法，包括，通过建模，将水下无人机群系统描述为非线性多智能体系统；基于非线性多智能体系统引入坐标变换，定义编队误差；通过定义的编队误差，使用反步法，构造合适的李雅普诺夫函数并选取相应的自适应律；通过给出事件触发机制以及自适应控制器，进行稳定性分析。本发明提供了一种三自由度水下无人机群的自适应事件触发编队控制方法，使用自适应控制和事件触发机制，实现了编队控制。

公开(公告)号：CN118861599A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410886291.2

申请日：2024-07-03

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 吴倩茹 ,  张辉 ,  李实 ,  唐文来

IPC: G06F18/21 ,  G01N29/12 ,  G01N29/44 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于声信号时频图的电弧增材制造缺陷检测方法、系统，包括：确定检测的电弧增材制造缺陷类型及其成因，设计实验的工艺参数；使用不同的工艺参数生成含有电弧增材制造缺陷的声信号，并通过电弧增材制造声信号采集系统对声信号实时采集；对采集的声信号预处理；对预处理后的声信号采用小波变换，将一维声信号样本转换为二维时频图，生成小波时频图数据集，对小波时频图数据集标签并划分；建立卷积神经网络模型并训练；利用卷积神经网络模型实现对电弧增材制造缺陷的准确检测。本发明解决了标准卷积神经网络无法处理一维声信号的问题，可以综合考虑声信号的时域和频域信息。

公开(公告)号：CN117518793A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311334043.9

申请日：2023-10-16

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 李实 ,  王芳 ,  张荣浩 ,  陈永圣 ,  刘国宝

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及控制理论与控制工程领域，本发明公开了一种机械臂的自适应模糊事件触发容错控制方法包括，通过建模，将机械臂系统描述为切换非线性系统，基于切换非线性系统引入坐标变换，设计模态依赖的观测器，通过模态依赖的观测器定义误差量，构造合适的李雅普诺夫函数选取相应自适应律，通过给出事件触发机制以及自适应模糊容错控制器，并选取平均驻留时间条件，进行稳定性分析。本方法可以借助自适应方法设计机械臂执行器容错控制方法，增强了系统的容错性能，使执行器在发生故障的情况下机械臂能够完成指定的抓取任务，提高控制系统的控制性能。

公开(公告)号：CN116776165A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310805204.1

申请日：2023-06-30

Applicant: 南京师范大学

Inventor： 吴倩茹 ,  张辉 ,  唐文来 ,  张诚淳 ,  李实

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/21 ,  G06F18/214 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06F113/10 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种电弧增材制造形变的影响因素敏感性分析方法，包括：确定研究对象及电弧增材制造形变的影响因素；验证预先构建的热力耦合数值计算模型，通过热力耦合数值计算模型生成数据集；构建机器学习模型，包括人工神经网络模型和随机森林模型，利用数据集训练机器学习模型；利用机器学习模型预测构件形变；绘制形变等值线工艺参数图并分析影响因素敏感性，基于随机森林模型中参数的特征重要性值分析影响因素敏感性；比较得到的影响因素敏感性排序，验证所提分析方法的准确性。本发明解决了数值模拟方法的机理复杂问题和机器学习方法的训练数据集缺少问题，解决了单个因素对形变的影响容易被多个因素的共同作用的复杂性覆盖的问题。