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公开(公告)号：CN118889925A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410938915.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H02P23/00 , H02P23/14 , H02P25/064 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种永磁直线电机轨迹跟踪系统的预定义时间自适应终端滑模控制方法，采用能够体现其真实性的永磁直线电机动力学模型。为使永磁直线电机在执行任务时具有快速和精确的跟踪性能，通过对永磁直线电机实际应用场景的分析，并考虑了永磁直线电机模型的摩擦力和电磁力波动干扰对跟踪性能的不利影响。设计了一种预定义时间自适应终端滑模控制控制器，采用自适应控制补偿模型外部干扰的影响。同时保证了所形成的闭环系统在控制器作用下的全局稳定性，通过仿真实验确定该方法使永磁直线电机轨迹跟踪系统在预定义时间内快速准确的收敛，具有良好的跟踪性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118918424A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410938988.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G01M13/045 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于双通道多尺度注意力特征融合的轴承故障诊断算法，主要解决了故障诊断和跨工况故障识别精度低的问题。本发明采用双通道对原始振动信号和重构后的图像进行特征提取，通过多尺度卷积层提取不同语义的特征，经过注意力机制对通道和空间分配不同权重，捕捉有用的信息，抑制干扰的特征信息；接着通过iAFF自适应特征融合模块融合特征，识别出10种故障类别。实验表明，本发明较传统故障模型识别精度有较大提升，特别是在跨工况故障识别中具有较高的精确度，对轴承的故障诊断有极大的促进作用。
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公开(公告)号：CN117705113A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311566971.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种改进PPO的无人机视觉避障及自主导航方法，用于无人机在虚拟管道环境中的视觉避障与自主导航。该方法克服了现有深度强化学习在部分可观测环境中易陷入局部最优的局限，以适应无人机的实时决策并提高泛化性。本发明利用深度相机捕获环境数据，设计一套新颖的奖励函数和动作空间，并配合轻量级卷积神经网络预处理观测数据以提取空间特征；同时，采用长短期记忆递归神经网络提取时间序列特征，将空间和时间的特征结合起来，在策略网络中加入噪声和可变学习率增强了网络的学习能力，加速了端到端模型的收敛，并提高了数据使用效率。实验表明所提出算法能够生成更加平滑的飞行轨迹，显著提升避障性能，确保无人机飞行安全和可靠。
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公开(公告)号：CN118736785B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410354399.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明叙述了一种基于目标检测的专有车位自主管理装置，该系统包括具有对图像进行采集、检测、识别、对比等功能的专有车位检测终端，以及与专有车位检测终端连接的用户终端，车位终端采集车位位置对应的图像进行车牌以及车牌字符的识别判断以便及时的了解车位是否被非授权车辆占用，且在被非授权车辆占用时能够及时的发出提示警告，并在警告无果后抓拍车位所在位置的图像且传输至用户端进行存储，以便用户能够及时的了解其所拥有的车位的现有状况，并对占用车位的非授权车辆进行证据留存，有效的降低了因为非授权车辆占用车位出现的麻烦纠纷，可提高用户对专有车位的自主管理，同时也提高了对车位的有效管理。本发明应用YOLOv5深度学习算法进行车牌的目标检测使得车位终端对于车牌的目标检测具有更好的准确、稳定性和快速性。
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公开(公告)号：CN118736785A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410354399.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明叙述了一种基于目标检测的专有车位自主管理装置，该系统包括具有对图像进行采集、检测、识别、对比等功能的专有车位检测终端，以及与专有车位检测终端连接的用户终端，车位终端采集车位位置对应的图像进行车牌以及车牌字符的识别判断以便及时的了解车位是否被非授权车辆占用，且在被非授权车辆占用时能够及时的发出提示警告，并在警告无果后抓拍车位所在位置的图像且传输至用户端进行存储，以便用户能够及时的了解其所拥有的车位的现有状况，并对占用车位的非授权车辆进行证据留存，有效的降低了因为非授权车辆占用车位出现的麻烦纠纷，可提高用户对专有车位的自主管理，同时也提高了对车位的有效管理。本发明应用YOLOv5深度学习算法进行车牌的目标检测使得车位终端对于车牌的目标检测具有更好的准确、稳定性和快速性。
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公开(公告)号：CN117908564A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410064076.4
申请日：2024-01-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的无人机三维路径规划方法，步骤包括：使用柱形函数和球形函数对无人机移动空间进行三维环境建模；采用带区间约束的logistic混沌映射初始化种群位置；初始化粒子群算法的速度及其他参数；基于路径长度函数，地面障碍物碰撞函数以及悬空障碍物碰撞函数构造适应度函数；根据当前迭代次数，对惯性权重因子ω以及学习因子c1、c2进行非线性动态更新；在此基础上更新粒子的位置和速度，并保证粒子的位置和速度不越界；随后将柯西变异算子引入更新后的粒子位置中；之后计算各粒子适应度值；依据适应度值更新粒子群个体极值以及群体极值；最后判断迭代次数是否达到最大，若是，则输出最优解，若不是，则重复上述步骤。本发明在应用于无人机三维路径规划时折中了粒子群算法的局部搜索和全局搜索能力，既增强了无人机跳出局部最优值的能力，同时使无人机具备了较为稳定的寻优能力。
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