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公开(公告)号：CN101231672A
公开(公告)日：2008-07-30
申请号：CN200810030585.6
申请日：2008-02-02
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进型BP神经网络的模拟电路软故障诊断方法，包括以下步骤：对模拟电路的激励信号与测试节点采用随机采样技术进行选择，然后对待测电路施加激励信号并在测试节点处提取电压值再经主元分析与归一化处理提取软故障特征值作为训练样本；采用免疫遗传算法优化BP网络；将训练样本输入优化后的BP网络实现对网络的训练；待测电路的实际测量信号经提取故障特征，将其输入训练好的优化BP神经网络，网络的输出即为故障类型。本发明不仅有效地处理了由于容差而带来的模拟电路故障诊断的困难，而且还提高了BP网络在实现模拟电路故障诊断方面的效率与性能。
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公开(公告)号：CN108920863B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810802066.0
申请日：2018-07-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提供一种机器人伺服系统能耗估计模型的建立方法，包括：获取机器人伺服系统历史运行参数，对所述历史运行参数进行预处理以获得模型训练样本数据和模型测试样本数据；基于支持向量回归算法并采用所述模型训练样本数据建立能耗估计模型；将所述模型测试样本数据输入所述能耗估计模型中获得估算能耗值，并获取所述估算能耗值与实际能耗值的误差率；根据所述误差率对所述能耗估计模型进行修正，以获得优化的能耗估计模型。本发明提供的技术方案解决了现有对机器人伺服系统损耗分析较为繁琐复杂的问题。
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公开(公告)号：CN112060927B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010950820.2
申请日：2020-09-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种新能源汽车机电热集成系统温度保护方法与控制设备，包括：S1、设置驱动电机、电子器件和蓄电池各自的警告温度和最高温度；S2、根据步骤S1中各自设置的警告温度和最高温度建立驱动电机的温度‑允许功率曲线、电子器件的温度‑允许电流曲线和蓄电池的温度‑允许输出电流曲线；S3、间隔一定时间分别对驱动电机、电子器件和蓄电池的运行温度进行检测，并将所检测的温度值分别与各自对应设置的警告温度和最高温度进行比较，并根据比较结果输出对应机电热集成系统运行状态；S4、调节驱动电机的运行功率、电子器件的运行电流和蓄电池的输出电流以使机电热集成系统平稳输出。可保证新能源汽车机电热集成系统稳定输出，减少零件损耗。
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公开(公告)号：CN115167476B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202211006056.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人系统路径规划方法，包括：根据周围环境的障碍信息，建立栅格地图，并确定无人系统路径的起始点和目标点；若在路径规划经验库中存在与栅格地图、起始点和目标点完全相同的历史数据，则直接从路径规划经验库中读取已规划的路径；若在路径规划经验库中不存在与栅格地图完全相同的路径地图数据库，则根据路径地图、起始点和目标点构建数据库，并从经验回放池中随机抽取若干个数据作为样本针对数据库训练神经网络；再通过深度强化学习算法获取最短路径。本发明实施例通过构建路径规划经验库来存放经验数据，从而减少规划无人系统运动路径的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112060927A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010950820.2
申请日：2020-09-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明具体公开了一种新能源汽车机电热集成系统温度保护方法与控制设备，包括：S1、设置驱动电机、电子器件和蓄电池各自的警告温度和最高温度；S2、根据步骤S1中各自设置的警告温度和最高温度建立驱动电机的温度‑允许功率曲线、电子器件的温度‑允许电流曲线和蓄电池的温度‑允许输出电流曲线；S3、间隔一定时间分别对驱动电机、电子器件和蓄电池的运行温度进行检测，并将所检测的温度值分别与各自对应设置的警告温度和最高温度进行比较，并根据比较结果输出对应机电热集成系统运行状态；S4、调节驱动电机的运行功率、电子器件的运行电流和蓄电池的输出电流以使机电热集成系统平稳输出。可保证新能源汽车机电热集成系统稳定输出，减少零件损耗。
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公开(公告)号：CN108920863A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810802066.0
申请日：2018-07-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种机器人伺服系统能耗估计模型的建立方法，包括：获取机器人伺服系统历史运行参数，对所述历史运行参数进行预处理以获得模型训练样本数据和模型测试样本数据；基于支持向量回归算法并采用所述模型训练样本数据建立能耗估计模型；将所述模型测试样本数据输入所述能耗估计模型中获得估算能耗值，并获取所述估算能耗值与实际能耗值的误差率；根据所述误差率对所述能耗估计模型进行修正，以获得优化的能耗估计模型。本发明提供的技术方案解决了现有对机器人伺服系统损耗分析较为繁琐复杂的问题。
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公开(公告)号：CN115167476A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211006056.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的无人系统路径规划方法，包括：根据周围环境的障碍信息，建立栅格地图，并确定无人系统路径的起始点和目标点；若在路径规划经验库中存在与栅格地图、起始点和目标点完全相同的历史数据，则直接从路径规划经验库中读取已规划的路径；若在路径规划经验库中不存在与栅格地图完全相同的路径地图数据库，则根据路径地图、起始点和目标点构建数据库，并从经验回放池中随机抽取若干个数据作为样本针对数据库训练神经网络；再通过深度强化学习算法获取最短路径。本发明实施例通过构建路径规划经验库来存放经验数据，从而减少规划无人系统运动路径的时间。
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公开(公告)号：CN101246200B
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200810030775.8
申请日：2008-03-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的模拟PCB智能测试系统，包括主控PC机，处理器、存储器、通信电路、函数信号发生器、多路采样开关矩阵、时序电路、译码电路、A/D转换器、采样保持器、差分放大器，函数信号发生器在处理器的控制下输出激励信号到被测电路的激励节点，被测电路的响应信号经多路采样电路送到处理器，再通过通信电路送到主控PC机，主控PC机对采样信号进行小波包变换消噪处理，并进行主元分析和归一化处理，得到故障特征向量；将故障特征向量，输入训练好的BP神经网络，BP神经网络的输出即为故障类型。本发明能有效地将PCB测试故障定位到元件级，并且采用CMOS开关阵列简单而有效的测试方法，大大提高了系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN101246200A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810030775.8
申请日：2008-03-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/316 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的模拟PCB智能测试系统，包括主控PC机，处理器、存储器、通信电路、函数信号发生器、多路采样开关矩阵、时序电路、译码电路、A/D转换器、采样保持器、差分放大器，函数信号发生器在处理器的控制下输出激励信号到被测电路的激励节点，被测电路的响应信号经多路采样电路送到处理器，再通过通信电路送到主控PC机，主控PC机对采样信号进行小波包变换消噪处理，并进行主元分析和归一化处理，得到故障特征向量；将故障特征向量，输入训练好的BP神经网络，BP神经网络的输出即为故障类型。本发明能有效地将PCB测试故障定位到元件级，并且采用CMOS开关阵列简单而有效的测试方法，大大提高了系统的可扩展性。
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