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公开(公告)号：CN120032225A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510110554.5
申请日：2025-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06T5/60 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T5/77 , G06T5/90 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种图像处理方法及装置、电子设备和存储介质，涉及电子信息技术领域。该图像处理方法，包括：图像预处理，在图像分析之前对其进行噪声去除、对比度增强、图像平滑操作；图像分割，将图像分成多个部分或区域，以便进行进一步的处理；特征提取与匹配，从图像中提取有用的特征点，用于后续分析；图像分类与识别，利用机器学习算法对图像进行分类和识别；图像变换，通过旋转、缩放、平移这些方法对图像进行几何变换；图像修复，用于修复损坏、缺失或不完整的图像区域。本发明中，通过对比度增强、色彩校正技术，可以使图像的视觉效果得到显著的提升，借助深度学习中的卷积神经网络CNN等方法，能够自动学习图像中的特征。
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公开(公告)号：CN118061250A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410121142.7
申请日：2024-01-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的机器人捡拾系统，包括箱体，所述箱体的内底壁固定连接有驱动电机，所述箱体的上表面固定镶嵌有滚动轴承，所述滚动轴承的内圈固定连接有连接杆，所述连接杆的底端与驱动电机的输出端固定连接，所述连接杆的顶端固定连接有机械臂。本发明通过拍摄相机包括的视觉识别模块、图像扫描模块和计算模块，便于对工件进行拍摄、扫描和计算，并且利用发送模块和接收模块的配合，便于控制单元接收拍摄的数据，同时使控制单元根据编程模块和显示器的指令，便于控制捡拾头、驱动电机和机械臂启动，并且便于对工件进行捡拾，其方式灵活性高，避免工件出现遗漏，同时能够加快工件的加工速度。
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公开(公告)号：CN107276465B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩‑电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN107294453A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710648529.8
申请日：2017-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/22 , H02P21/08 , H02P25/098 , H02P27/04
Abstract: 本发明是一种磁链与电流联合抑制开关磁阻电机转矩脉动的方法与系统通过基于偏差预处理的磁链双权值神经网络的磁链增量PID控制得到参考磁链，通过基于偏差预处理的电流双权值神经网络的电流增量PID控制得到参考电流；磁链分配与电流分配得到三相参考电流与磁链，配合输入二维滞环控制器，得到恒转矩下有效的开关量。本系统信号处理器含有相关各运算模块和电流、磁链分配模块及二维滞环控制器。信号处理器接受电流和位置传感器信号，经各模块运算，得二维滞环控制器开关量，控制功率驱动器驱动SRM运行。实现输出电流收敛到参考电流，与此同时，输出磁链收敛到参考磁链，实现开关磁阻电机总转矩脉动的有效控制。
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公开(公告)号：CN106357186A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610803097.9
申请日：2016-09-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/06 , H02P25/098 , H02P25/092
CPC classification number: H02P21/06
Abstract: 本发明为一种复合控制电流的开关磁阻电机恒转矩控制方法与系统，本方法基于线性电感模型转矩分配函数控制得到各相线性控制电流，采用回声状态网络依据开关磁阻电机当前总转矩、给定总转矩和输出的非线性电流的反馈，以及RBF神经网络推算的开关磁阻电机的Jacobian信息，经参数学习，输出非线性电流；得到各相非线性控制电流与线性控制电流叠加得到复合控制电流，作为电流滞环控制器设定值。本系统的电流、转矩和位置传感器连接信号处理器，信号处理器有执行本发明方法的模块，输出复合控制电流经电流滞环控制器控制电机的功率变换器，显著有效地抑制开关磁阻电机的转矩脉动。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110022109B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910309126.X
申请日：2019-04-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P23/00 , H02P23/04 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩‑电流神经网络模型SRM转矩脉动控制方法与系统。本方法由SRM的电感模型得到转矩‑电流转换关系，经电流分配函数得到各相控制电流，以实现抑制转矩脉动。根据SRM转矩与电流的非线性特性关系，以描述SRM电流基本变化规律的函数作为隐含层激活函数，设计描述SRM强非线性特性的转矩‑电流神经网络模型，通过转矩‑电流神经网络模型的自学习，计算转矩对应的总参考电流，再经电流分配函数，获得在各相对应的参考电流，控制SRM。按本法设计的系统微处理器的程序存储器有执行本法的各程序模块，SRM上的各传感器信号接入微处理器，经功率变换器连接控制SRM。本发明实现了开关磁阻电机转矩脉动的有效控制。
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公开(公告)号：CN109742999B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910042672.1
申请日：2019-01-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/08 , H02P25/098 , H02P23/30 , H02P23/00
Abstract: 本发明为一种动态神经网络自适应逆的SRM转矩控制方法与系统，本发明以系统前一时刻的实际总磁链，当前参考转矩和RBF神经网络输出的前一时刻参考磁链作为RBF神经网络的输入信号，输出参考磁链，构成动态RBF神经网络，即转矩‑磁链模型；转矩偏差经PD控制得到控制量，该控制量经预处理作为RBF神经网络自适应逆控制的学习偏差，且该控制量经滤波处理，作为总参考磁链的一部分，补偿转矩‑磁链模型的输出。总参考磁链与实际总磁链相减得磁链偏差，经磁链偏差分配，接入各相磁链偏差滞环控制，有效抑制SRM的转矩脉动。本发明适应电机快速控制要求，反馈误差学习方法加快神经网络建模并提高建模精度，减小转矩脉动的影响。
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公开(公告)号：CN107171612B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710547669.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098 , H02P23/30
Abstract: 本发明公开一种模糊分数阶PID的开关磁阻电机转矩控制方法与系统，外环设置模糊分数阶PID控制器，将分数阶微分与分数阶积分引入二维模糊控制器；运用分数阶微分,解决一阶纯微分易受高频干扰的缺点，提高系统的稳态精度。内环的PID转矩控制器包括增量PID控制器、内环转矩滞环控制器和RBF神经网络；增量PID控制器的参数由RBF神经网络建模得到；通过RBF神经网络的输出与SRM转矩之差学习完成RBF神经网络的建模；增量PID控制器的输出作为内环转矩滞环控制器的输入信号。本发明外环的模糊分数阶PID控制器和内环的PID转矩控制器相互配合，直接控制SRM的转矩，有效地减小其转矩脉动，动态性能良好，适应性强，易于实现。
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公开(公告)号：CN107241033B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201710647462.6
申请日：2017-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明为一种基于电流‑位置的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法与系统。本方法的基于电流‑位置神经网络模型直接由转子位置角计算相电流平方之和，作为参考总电流，再通过分配函数得到三相参考电流。三相参考电流与三相实测电流的差作为电流迟滞控制器的输入信号，控制开关磁阻电机的运行。本系统信号处理器连接电流传感器、转矩传感器和位置传感器接收信号，电流‑位置神经网络模块和电流分配模块运算得电流迟滞控制器的输入信号，控制功率驱动器，驱动SRM。本发明根据相电流平方之和与转子位置角的周期性关系，设计电流‑位置神经网络模型，有效地降低SRM的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN105891727B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610412667.1
申请日：2016-06-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为一种双变结构滤波的动力电池荷电状态SOC的估计方法与系统，本法步骤为：先建立电池等效模型，采用第一变结构滤波对动力电池模型的参数辨识，拟合动力电池开路电压OCV与SOC关系，再用第二变结构滤波的估算SOC。变结构滤波参数ββ值对修正增量影响较大，引入模糊规则自适应调整ββ。本估计系统电压、电流传感器安装于待检动力电池，微处理器含有执行本方法的计算模块，微处理器在线显示当前估计的SOC值，并可与汽车的CAN控制器连接。本发明在线辨识动力电池参数；自适应模糊调整变结构滤波参数的修正增量，估计方法简洁，运算量小，易于实现，精度高，对SOC初值依赖性小。
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