公开(公告)号：CN120002643A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510263184.9

申请日：2025-03-06

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 张逸闻 ,  洪先乾 ,  于新龙 ,  兰斌 ,  刘厚德 ,  梁斌

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种全自动足式机器人实物在线强化学习训练系统及方法，系统包括重置机构、在线强化学习网络、数据采集系统和重置判断系统，机器人部署在重置机构中，重置机构和机器人接入在线强化学习网络；数据采集系统用于在机器人执行动作进行运动训练时，采集机器人的训练数据；在线强化学习网络用于根据上一时刻器人的训练数据计算机器人当前时刻的待执行动作，以使机器人根据待执行动作进行运动训练；重置判断系统用于根据机器人每次执行动作进行运动的训练数据判断机器人位置是否需要重置；重置机构用于在重置判断系统确定需要重置时，将机器人移动至初始位置重新开始下一轮训练。

公开(公告)号：CN118443303A

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202410522498.1

申请日：2024-04-28

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 许镇义 ,  吴启来 ,  郭延明 ,  洪先乾 ,  李家仁

IPC: G01M13/028 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及工业设备检测技术领域，公开了一种基于改进极限学习机的旋转设备故障检测方法，包括以下步骤：采集旋转设备的运行数据，运行数据包括振动信号和音频信号；为运行数据标注故障类型，得到多个故障类型标签；对运行数据中的振动信号和音频信号进行特征提取，分别得到振动信号特征和音频信号特征，将振动信号特征和音频信号特征进行融合，得到融合特征向量；建立改进极限学习机模型，并进行训练；将测试数据集中的运行数据输入到完成训练的改进极限学习机模型中，得到运行数据对应的故障类型。本发明通过对音频信号和振动信号进行特征提取、特征融合，并利用改进极限学习机，对旋转机械设备进行故障检测及故障分类。

公开(公告)号：CN119312161A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411372301.7

申请日：2024-09-29

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 许镇义 ,  郭延明 ,  洪先乾

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/15 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明涉及时间序列预测技术领域，公开了一种基于自适应集成的非平稳时间序列预测的双增量学习方法，通过能够更新的预测模型，对非平稳的振动时间序列进行预测；预测模型的更新过程，具体包括：数据预处理：获取振动时间序列，并对振动时间序列进行初步处理；变化检测：利用统计假设检验和自适应滑动窗口技术，检测振动时间序列的变化程度；模型更新：采用随机向量函数链接构建在线深度表示学习模型，作为基本模型，并根据振动时间序列的变化程度，采用单增量更新或者双增量学习机制对基本模型进行更新，或者创建新的基本模型，并计算基本模型的权重；变化检测：将更新后的基本模型进行加权集成，形成最终的预测模型。

公开(公告)号：CN119636437A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411728062.4

申请日：2024-11-28

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 洪先乾 ,  于新龙 ,  兰斌 ,  刘厚德 ,  梁斌

IPC: B60L15/20 ,  B60L15/32 ,  B60L3/12

Abstract: 本发明公开了一种针对双电机驱动系统的控制方法及装置，该方法包括：基于目标车辆在当前时刻对应的车速信息，利用车速预测模型进行预测处理，输出与当前时刻相邻的下一预测时间段对应的预测车速序列；根据预测车速序列，对预测时间段目标车辆的双电机驱动系统电机能耗进行优化，输出双电机驱动系统在预测时间段对应的工作模式序列；基于工作模式序列中第一个工作模式对应的电机控制参数，在第一预测时刻控制双电机驱动系统执行驱动操作。由此，本实施例所提出的双层优化算法通过优化电机驱动系统的工作模式、电机功率以及制动器动作频率，从而降低了所述双电机驱动系统电机总能耗，进而解决了纯电汽车多模式耦合驱动系统的能量管理问题。

公开(公告)号：CN119270782A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411356056.0

申请日：2024-09-27

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 ,  合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)

Inventor： 许镇义 ,  郭延明 ,  洪先乾

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明涉及工业数字孪生制造技术领域，公开了一种基于多传感器监测的机电设备状态数字孪生驱动模型，包括：利用振动传感器采集机械设备的原始振动信号数据，传输到边缘计算设备进行编码；利用3σ准则对离散余弦变换后得到的正常点信号系数和离群点信号系数进行聚类；对每个振动传感器对应的正常点信号系数和离群点信号系数用选定的比特位数进行量化，然后对正常点信号系数和离群点信号系数进行融合，对得到的融合系数进行无损压缩；将压缩后的数据从边缘计算设备中传输到孪生虚拟侧进行解码、解包融合和量化反转。本发明通过对原始数据的离散余弦变换处理、对离散余弦变换系数的聚类、量化映射和系数融合来减少数据量，保证数据重构精度。

公开(公告)号：CN119249720A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411306818.6

申请日：2024-09-19

Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心

Inventor： 王璐 ,  朱晓俊 ,  于新龙 ,  洪先乾 ,  刘厚德 ,  梁斌

IPC: G06F30/20 ,  G06T17/00 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供根据所述权利要求1所述的多引擎协同的机器人仿真方法及系统，系统包括：基于UE5三维仿真引擎，开发仿真管理系统，实现对仿真过程中各类信息和数据的有效管理和展示；开发高精度地图，模拟激光雷达等传感器实现场景数据采集与交互，调优仿真环境的真实性和可信度，供实际应用模拟；基于Vortex动力学建模软件，通过VHL_Interface数据交互方式，进行机器人和场景交互动力学建模，获得机器人仿真结果；基于FastDDS通信中间件，建立UE5与ROS2的数据通信，兼容ROS2消息格式，进行控制器硬件在环的仿真测试。本发明解决了难以兼顾多元的控制算法和精细的动力学模型、仿真系统数据交互困难、仿真系统的复杂性及成本较高以及可靠性低的技术问题。