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公开(公告)号：CN119413331A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510013016.4
申请日：2025-01-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G01L1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于光纤传导的触觉传感方法及装置，包括如下步骤：S1.触觉传感装置接触端的设计与制作；S2.触觉传感装置采集端的设计与制作；S3.力学分析训练数据集的采集和模型的训练；S4.使用事件相机对采集端进行观测获得事件流数据并进行力学信息的推理。本发明利用光纤束将柔性触觉传感器接触端的标记点运动情况转化为数据采集端所对应各个标记点的每根光纤中光线的明暗变化，从而压缩了触觉传感器的体积，使其更加紧凑。此外，本发明将事件相机低数据带宽高速动态观测的特性与传统的柔性触觉传感装置和机器学习技术相结合，实现连续稳定高速的力学量输出。
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公开(公告)号：CN118625680B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411102958.1
申请日：2024-08-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及网络化系统控制技术领域，解决了传统有限时间H无穷控制方法响应速度慢、鲁棒性不足、通信负担重、难以应对外部网络攻击，以及有限时间H无穷控制器设计过程中存在非线性约束的技术问题，尤其涉及一种在跳跃FlexRay协议下的有限时间H无穷控制方法，该方法包括以下步骤：获取被控单连杆机械臂系统的参数，并基于参数重新设定单连杆机械臂系统的离散时间系统参数矩阵以及外部扰动的上界。本发明使用GA遗传算法结合线性矩阵不等式LMI求解算法进行控制器设计，以实现快速响应、强鲁棒、抗攻击的控制效果，同时使用GA遗传算法优化了有限时间H无穷控制性能指标。
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公开(公告)号：CN117911414B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410315976.1
申请日：2024-03-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及跟踪控制技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的自动驾驶汽车运动控制方法，所提出的控制方案由基于批评‑评价机制强化学习算法设计的优化鲁棒转向控制器和基于径向基神经网络的识别者逼近器组成。在第一阶段，基于参考路径模型、车辆动力学模型和运动学模型，利用反步变结构控制设计基于强化学习的鲁棒转向控制器，抑制侧向路径跟踪误差，抵御未知外部干扰，保证自主车辆的横摆稳定性。在第二阶段，结合基于李雅普诺夫稳定性理论的自适应控制机制和径向基函数神经网络，通过学习近似任意非线性函数来补偿轮胎转弯刚度的不确定性，并保证闭环系统的全局渐近稳定性。
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公开(公告)号：CN118163115B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410565935.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于SSVEP‑MI和脸部关键点检测融合的机器手控制方法，涉及机器手控制领域，本发明通过使用目标检测模型进行可抓取物体的检测，并在LED屏幕上根据物品区域叠加闪烁，脑机接口采集用户的稳态视觉诱发（SSVEP）信号；通过对采集的SSVEP信号进行预处理和分类，识别出用户关注的对象；并通过基于图像的抓取位姿算法计算相应的机器手抓取姿态，实现物品的自动抓取；本发明综合利用了SSVEP‑MI和脸部关键点检测，根据不同的物体采用不同的抓取姿态提高抓取的可靠性，采用多种范式融合有效解决了传统脑控机器手控制模式单一，抓取效率低下的问题，弥补了现有实际应用技术的不足，本发明主要应用于基于SSVEP‑MI和脸部动作的脑控机器手控制方法中。
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公开(公告)号：CN117389160B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311690285.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种遗传算法辅助的电力系统有限时间分散滑模控制方法，包括获取被控电力系统参数,根据电力系统模型得到连续系统参数矩阵；将连续时间系统状态方程离散化，得到离散时间系统参数矩阵；构建滑模控制器的系统模型，设计滑模控制器的矩阵不等式，并构建分散滑模控制器，获取GA遗传算法的种群初始化范围，应用GA遗传算法与LMI线性矩阵不等式结合的求解算法得到滑模控制器的增益矩阵K与滑模矩阵F；将得到的滑模控制器的增益矩阵K与F代入到分散滑模控制器中镇定系统。本发明通过有限时间滑模控制器设计方法将传统的LMI方法与GA结合，能够降低控制器设计中的保守性，同时相比传统滑模控制能够减小准滑动模态的带宽，有效提升系统性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118550243B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411025860.0
申请日：2024-07-30
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及马尔可夫系统的控制技术领域，解决了带宽有限、信号衰减影响马尔可夫系统稳定性的技术问题，尤其涉及一种考虑衰减网络和输入饱和的Markov跳变系统控制方法，包括：根据马尔可夫系统的系统矩阵参数得到马尔可夫系统的模态数，并基于模态数给定马尔可夫系统的模态跳变矩阵#imgabs0#、SCP通道选择矩阵#imgabs1#、通道衰减系数转移概率矩阵#imgabs2#；收集每个传感器通过衰减网络后的衰减测量信号#imgabs3#，并将其转换为控制器可用的输入信号#imgabs4#。本发明通过在传感器与控制器之间的通信中实施随机通信协议SCP，由此减少了因数据碰撞和重传导致的带宽浪费，从而实现了对网络资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN118357903A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410789869.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/00 , B25J9/16 , B07C5/02 , B07C5/36 , B65G45/18 , G06T7/80 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及机械臂智能分拣技术领域，具体的说是一种多机械臂协同的多目标分拣方法，该方法包括如下步骤：搭建流水线多机械臂分拣系统，通过Yolov8算法对视觉机械臂所拍摄的RGB图像分别进行目标检测，得到Yolov8检测出的物体边界框后，结合其对应的深度图像，对该分拣场景进行仿真，构建LightGBM回归模型，训练并验证模型性能后，基于机械臂的预期分拣时间，对各机械臂进行任务分配和调度顺序优化，并最小化总分拣时间；使用粒子群算法优化机械臂调度过程；各机械臂获取抓取任务序列后，基于APF‑RRT算法进行多臂路径规划与避障；基于粒子群算法优化了机械臂任务分配与调度顺序，能有效减少机械臂之间因协同任务造成的相互等待，输出最优抓取序列以提升分拣效率。
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公开(公告)号：CN117292693A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311592299.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及动物识别技术领域，尤其涉及一种融入自注意力机制的CRNN珍稀动物识别与定位方法，通过将功率归一化倒谱系数和线性预测倒谱系数融合，得到混合特征，与传统的音频特征梅尔倒谱系数、伽马通频率倒谱系数相比，具有更好的鲁棒性、抗噪性，大大提高了在噪声及混响环境中的识别准确度，且不需要过多的计算，本发明通过残差网络来作为系统的识别和定位网络，可以避免梯度爆炸和梯度消失，同时可以训练更深的网络，通过融入自注意力机制层，弥补了卷积不能处理序列数据时捕捉长程依赖关系的缺点，提高网络的识别和定位精度。
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公开(公告)号：CN112426003A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011492134.1
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种防火型智能窗帘，包括帘布和顶固定板，所述顶固定板底部平行分设有调节丝杆和导向水管，所述调节丝杆右半部分上分别设置有一个牵拉吊件、固定吊件和多个从动吊件，多个吊件底部依次吊接于所述帘布顶部设置的多个吊环内部，所述顶固定板顶部的前侧中心设置有第二红外传感器，所述顶固定板顶部两侧均设置有第一红外传感器，所述顶固定板右端设置有灭火液箱，所述灭火液箱内部设置有加压水泵，所述灭火液箱内部与所述导向水管内部相连通。本发明公开了一种防火型智能窗帘不仅能够智能识别火情采取打湿帘布的操作，同时采用传感器的方式配合手势达到打开、闭合窗帘的操作，更加人性化。
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公开(公告)号：CN118466642B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410932792.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及热交换器技术领域，具体涉及一种基于模糊技术和跳变机制的热交换器温度控制方法及系统，所提出的控制方案由基于模糊技术和跳变模型的异步有限域耗散控制器和管中管热交换器组成。在第一阶段，利用热力学原理和差商法，将热交换器动态方程抽象为带有随机性和非线性的二维模型，并设计基于模态的耗散控制器以构建闭环系统。在第二阶段，通过构造基于系统模态与模糊规则的李雅普诺夫函数，以保证热交换器工作流的有限域有界性。本发明主要应用于管中管热交换器的换热过程中的安全温度控制中，一方面保证了工艺效率和产品质量，另一方面防止过热或过冷以提高设备寿命。
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