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公开(公告)号：CN108729710B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN201810932493.0
申请日：2018-08-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种双层无避让立体停车设备，克服了顶层车位进出车辆时底层车位需要避让与载车板处于悬臂状态的问题，其包括左支撑框架、右支撑框架、后上横梁、拖拽机构、托举机构与载车板；托举机构包括左后油缸、左前油缸、右前油缸、右后油缸；左支撑框架与右支撑框架安装在地基上，后上横梁固定在左支撑框架的左后立柱与右支撑框架的右后立柱的顶端；拖拽机构安装在左、右支撑框架上；左前油缸、左后油缸并排地安装在左支撑框架前后端左侧的地基上，右前油缸、右后油缸并排地安装在右支撑框架前后端右侧的地基上；左前油缸、左后油缸的伸出端分别和载车板左端底面的前后端铰接，右前油缸、右后油缸的伸出端分别和载车板右端底面的前后端铰接。
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公开(公告)号：CN114528927A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210127691.6
申请日：2022-02-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明为一种自编码网络的航磁干扰补偿方法及自编码网络的构建方法，将系数矩阵作为自编码网络的输入，利用自编码网络得到的编码器的特征作为新的系数矩阵FD；利用得到的新系数矩阵FD计算系数CNew，采用最小二乘计算补偿磁干扰，不需要获取系数矩阵的特征作为训练标签便能实现特征提取。将编码器的中间层神经元节点数设置小于输入层神经元节点数，这种特殊结构可以压缩系数矩阵的表示并提取数据特征，从而削弱系数矩阵变量之间的相关性。将T‑L方程的系数矩阵作为输入，此外为了适应数据，选择了性能更好的双曲正切激活函数以及更鲁棒的Huber损失函数，能有效降低网络对异常值的敏感性。网络中间层获取的特征之间的相关性将大大降低。
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公开(公告)号：CN114527514A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210184089.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于航磁干扰补偿领域，为一种基于模型压缩和加速的神经网络实时航磁补偿方法，包括初始化两个网络结构一致的神经网络P和神经网络A；利用额外的一次FOM飞行规定的补偿飞行数据C训练神经网络P，得到训练好的TW权重；以训练好的TW权重替换神经网络A中的初始化权重；利用飞行数据A训练替换好权重的神经网络A，得到训练好的OW权重；将训练好的神经网络A进行剪枝处理降低计算资源需求，得到最终所需要的神经网络；将需要补偿的数据的16项系数方程作为最终所需要的神经网络的输入，磁干扰作为输出输入。本发明可以降低神经网络的计算量，在低算力设备上提高训练速度，实现低载荷的小型无人机上实时处理航磁数据。
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公开(公告)号：CN112327383A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011336514.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度张量特征值的位场数据地质构造位置圈定方法，包括如下步骤：S1：获取实测位场数据，采用基于向上延拓的异常剥离法实现区域场和局部场的异常分离，并采用空间域‑频率域导数计算方法和拉普拉斯方程计算梯度分量；S2：利用所述梯度分量建立梯度张量矩阵；S3：计算所述梯度张量矩阵的特征值；S4：利用所述特征值定义地质构造位置圈定方法。该基于梯度张量特征值的位场数据地质构造位置圈定方法，具有更高的水平分辨率，圈定出的断裂构造更加清晰，可有效地圈定出深浅地质构造对应的边界位置，提升了地质构造解释精度。
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公开(公告)号：CN112072961A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010879086.5
申请日：2020-08-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ANFIS的无刷直流电机调速系统，包括：ANFIS转速模块：通过模糊推理与神经网络技术输出自适应目标电流值的信号至PID电流模块；PID电流模块：将自适应目标电流值与从电机采集回来的电流值进行PID调节，输出目标电压值；PID电压模块：确定出占空比；PWM生成模块：用于接收PID电压模块的输出的占空比信号，并生成PWM波；三相逆变器：用于接收PWM波，并将PWM波转化为三相电压信号输入至电机；电机：用于接收三相逆变器输入的交流信号并调整自身转速，反馈自身实时的转速信号至ANFIS转速模块。本发明将模糊推理与神经网络结合在一起，与PID模糊控制算法相比较，根据ANFIS设计的调速控制器不仅响应速度快，超调量小，而且波动小，具有更好的动态性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111007571A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911195853.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于三维构造张量的航磁数据地质体边界识别方法，包括：获取实测航磁异常数据并预处理；对预处理后的数据进行空间域计算；对预处理后的数据进行频率域计算；利用空间域计算的数据和频率域计算的数据得到水平导数、多阶垂向导数以及构造张量矩阵得到边界识别滤波器NSED1和边界识别滤波器NSED2；本发明突破了以往边界识别滤波器采用单梯度和同阶梯度进行滤波器定义的思想，定义的多梯度分量参与的边界识别滤波器在深浅叠加异常、临近叠加异常、正负叠加异常等复杂地质情况下均可获得更清晰、可靠的地质体水平位置圈定结果，避免叠加异常产生的干扰信息，提高了弱异常、深部异常对应地质体的边界位置增强和提取能力。
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公开(公告)号：CN104326081A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410649362.3
申请日：2014-11-14
Applicant: 吉林大学
Abstract: 应用于航磁测量的八旋翼无人机属飞行器技术领域，4个主旋翼系统与主机架的四个平台固接，4个调节旋翼系统内端与主机架的8个固接点固接；4个调节旋翼系统呈十字形排列，且与呈十字形排列的左框架、长框架、右框架错位45°角；4个调节旋翼系统外端与主机架的上下环固接；自动平衡感应器与主机架的4个中立板固接；本发明系统效率高，可降低系统的冗余，提高飞机的偏航能力和机动性；还可降低飞行器旋翼负责执行飞行动作的复杂度，减少控制通道间的耦合效应，使飞行控制策略更易实现，从而提高旋翼的利用效率；适合航空磁法勘探中对重载荷、低空、低速、振动小等飞行搭载平台的要求，可实现自主动平衡监测与调节，温度适应性高。
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公开(公告)号：CN114527514B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210184089.6
申请日：2022-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G01V3/38 , G06N3/045 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于航磁干扰补偿领域，为一种基于模型压缩和加速的神经网络实时航磁补偿方法，包括初始化两个网络结构一致的神经网络P和神经网络A；利用额外的一次FOM飞行规定的补偿飞行数据C训练神经网络P，得到训练好的TW权重；以训练好的TW权重替换神经网络A中的初始化权重；利用飞行数据A训练替换好权重的神经网络A，得到训练好的OW权重；将训练好的神经网络A进行剪枝处理降低计算资源需求，得到最终所需要的神经网络；将需要补偿的数据的16项系数方程作为最终所需要的神经网络的输入，磁干扰作为输出输入。本发明可以降低神经网络的计算量，在低算力设备上提高训练速度，实现低载荷的小型无人机上实时处理航磁数据。
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公开(公告)号：CN117031565A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310923708.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于航空磁力探测领域，具体地讲为一种基于自适应建模的航磁补偿方法，包括：获得校准飞行四个航向的数据集；计算T‑L方程各变量的VIF值，反复排除最大VIF的变量，直到剩余变量之间的多重共线性均小于设定的阈值；对剩余变量进行t检验，反复剔除显著性小的变量；获得最后分配的变量所构建的四个航向模型；计算四个航向模型所对应的四组补偿系数；自动分配补偿飞行四个航向数据集所对应的航向模型和补偿系数；根据所对应的航向模型和补偿系数进行磁干扰补偿，获得补偿后的磁干扰。本发明根据不同航向的变量数据特征，对每个航向自适应地分配模型变量，优化和改进补偿模型，解决多重共线性导致的模型病态问题。
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公开(公告)号：CN116720569A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310350911.6
申请日：2023-04-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/048 , G06F18/10 , G06F18/214 , G01V3/08
Abstract: 本发明为一种基于残差神经网络的航磁补偿方法。包括：根据T‑L方程数学模型和干扰产生原因，确定残差神经网络的输入指标因素和输出指标因素；对飞行数据进行滤波处理后计算方向余弦及其导数得到输入样本和输出样本，获得归一化的残差神经网络的训练样本和预测样本。训练样本载入残差神经网络，以输入样本为输入，输出样本为输出，训练得到补偿模型；预测样本载入补偿模型中进行补偿计算，并将补偿模型的输出数据做反归一化处理，获得补偿后的磁干扰；通过对比补偿前后磁干扰的标准差和改善比，来对补偿系统进行评价，并绘制补偿图像。有效地保留了反向传播过程中的梯度特性，在一定程度上缓解神经网络航磁补偿中的梯度消失问题，提高航磁补偿精度。
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