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公开(公告)号：CN117982224A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410129056.0
申请日：2024-01-31
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于手术机器人的耗能智能管控系统，通过控制调节机构的设置，提升了耗能管控终端的安装使用便捷性。为了使得手术机器人在运行过程中能够实现高效的能量使用，本发明还集成了一种能耗管理优化算法。该算法能够根据机器人各部件的实时功率需求，预测能量需求，并动态调整电机和气缸的工作状态，确保在手术过程中优化能源消耗，同时确保机器人操作的稳定性和精确性，算法还能够实时监控手术机器人的操作反馈，并根据历史数据不断优化能耗管理策略。通过结合调节机构和能耗管理优化算法，不仅提供了机器人的灵活调节能力，还确保了其在复杂手术环境中的高效和稳定运行，从而大大提升了耗能管控终端的安装使用便捷性和经济性。
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公开(公告)号：CN110610061B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910944400.0
申请日：2019-09-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的混凝土塌落度高精度预测方法，本发明通过使用原料配比，结合改进的粒子群优化神经网络得到塌落度预测模型一；通过湿度传感器，检测混凝土的湿度值；训练卷积神经网络模型，结合LSTM神经网络得到基于机器视觉方法的塌落度预测模型二；将塌落度预测模型一，与湿度值以及塌落度预测模型二进行训练，得到最终的神经网络预测模型，用于对混凝土的塌落度进行实时的预测。本发明避免了传统工业测量混凝土塌落度方法的局限，如：人工测量会存在测量偏差，且费时费力的缺陷；避免了数值模拟中骨料的粗细对混凝土预测值的影响，单一的传感器物理值的局限性，以及单一的通过图像处理的抗干扰性能差等对预测值造成的影响。
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公开(公告)号：CN118474490A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410558224.8
申请日：2024-05-08
Applicant: 湖南大学
IPC: H04N23/50 , G06Q10/0639 , F16M11/42 , F16M11/28 , F16M11/10 , F16M11/16 , H04N23/695 , H04N23/62 , H04N23/66 , H04N23/56 , H04N7/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据分析的手术机器人执行质量评估系统，包括底座和主箱体，所述底座的底部转动连接有多个万向自锁轮，所述底座的顶部通过第一气缸连接有支撑板，所述底座的顶部设有对称设置的多个支撑槽，所述支撑槽内固定连接有与支撑板对应的支撑机构，所述支撑板的顶部通过转杆与主箱体转动连接，所述转杆的一端固定连接有旋钮，旋钮上滑动插设有卡紧机构，主箱体的外壁上环绕设有与卡紧机构对应的多个卡槽。本发明通过可调式数据采集机构的设置，该机构带有优化控制功能以确保数据采集的准确性和完整性，可以全面准确地对机器人手术数据进行采集。这种控制机制确保了评估系统的数据采集效率，从而有效提升了评估系统的结果准确性。
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公开(公告)号：CN110610061A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910944400.0
申请日：2019-09-30
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的混凝土塌落度高精度预测方法，本发明通过使用原料配比，结合改进的粒子群优化神经网络得到塌落度预测模型一；通过湿度传感器，检测混凝土的湿度值；训练卷积神经网络模型，结合LSTM神经网络得到基于机器视觉方法的塌落度预测模型二；将塌落度预测模型一，与湿度值以及塌落度预测模型二进行训练，得到最终的神经网络预测模型，用于对混凝土的塌落度进行实时的预测。本发明避免了传统工业测量混凝土塌落度方法的局限，如：人工测量会存在测量偏差，且费时费力的缺陷；避免了数值模拟中骨料的粗细对混凝土预测值的影响，单一的传感器物理值的局限性，以及单一的通过图像处理的抗干扰性能差等对预测值造成的影响。
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