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公开(公告)号：CN117246424A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311328896.1
申请日：2023-10-15
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
IPC: B62D57/032 , B62D57/02 , B25J11/00
Abstract: 本发明提供了一种四足爬行微型机器人及控制方法。微型机器人包括柔性驱动器、柔性执行器和负载平台；柔性驱动器包括位于下层的压电薄膜和上层的绝缘薄膜，压电薄膜的上下表面分别镀有用于连接交流电激励的导电层；柔性执行器在机器人左右两侧，每一个包含腿部结构、驱动器安装板、负载平台安装板和连接腿部结构和负载平台安装板的绞丝结构。机器人通过柔性驱动器驱动，相对于传统的电机作为驱动器，本发明的柔性驱动器结构简单，并直接驱动柔性执行器，反应快，效率高，并且驱动器和执行器均为柔性材料制成，具有抗冲击性和可靠性高的特点。同时，本发明提供一种通过调节交流电频率的方式来控制机器人运动方向的控制方法。
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公开(公告)号：CN108535708A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810078968.4
申请日：2018-01-26
Applicant: 西安电子科技大学昆山创新研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开一种基于反对称变换的雷达目标自适应检测方法，步骤为：(1)生成训练样本；(2)对待检测距离单元的雷达回波信号和训练样本进行反对称变换；(3)将导向矢量失配敏感型检测器和导向矢量失配稳健型检测器进行参数化处理，构建参数化检测器；(4)利用蒙特卡洛实验确定检测器的检测门限；(5)计算参数化检测器的检测统计量；(6)进行目标检测。本发明相比现有技术，在小训练样本条件下仍有较好检测效果的优点，可以同时应用于雷达扫描模式和雷达跟踪模式，适用范围广。本发明方法适用于导向矢量失配条件下和小训练样本条件下的雷达目标自适应检测。
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公开(公告)号：CN119003995A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411471954.0
申请日：2024-10-22
Applicant: 国网四川省电力公司营销服务中心 , 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及电力信号处理技术领域，公开了一种基于ENEMD‑NWT的直流电力信号去噪方法，包括对采集的直流电力信号进行傅里叶变换，得到噪声信号的主频率；采用集成噪声重构经验模态分解方法将采集的直流电力信号分解为本征模态函数；根据噪声信号的主频率，采用非线性小波阈值法对本征模态函数进行去噪；对去噪后的本征模态函数进行重构，得到去噪后的直流电力信号。本发明能够实现强噪声干扰条件下直流电力有用信号的提取，提高直流电力信号去噪精度和效率。
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公开(公告)号：CN115313401B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211039598.6
申请日：2022-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于需求响应特征的主动配电网动态电压调节方法，利用仿真软件CPLEX对采集的同期历史风速和辐射值进行预测功率；再将主动配电网当前实际所需功率与预测功率相减得到功率差额；然后根据功率差额启动双储能充放电模型和需求响应模型，并以动态电压调节约束条件求解CPLEX软件中的动态电压调节目标函数，从而得到双储能充放电模型和需求响应模型在调度周期内的调度方案及对应调节后的各节点电压分布值。
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公开(公告)号：CN117913773A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310788341.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于时域卷积神经网络的短期风电功率预测方法，先采集风电场历史风电功率数据以及对应时间范围内的风向和风速等数据，然后进行预处理构建出满足时域卷积神经网络输入需求的样本数据集；然后构建基于时域卷积神经网络作为短期风电功率预测模型，通过样本数据集训练时域卷积神经网络，使其能够精准预测风电功率；最后再通过训练完成的短期风电功率预测模型对实时预测风电场的功率数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117634631A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311646698.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于哈密顿量的经典数据集到量子物理系统的对应方法，包括以下步骤：将待处理经典数据集编码为量子态的量子数据；利用遗传算法，找到与量子数据具有最高适应度的量子线路即最优量子线路；将最优量子线路转化为哈密顿量；将哈密顿量映射到特定量子物理系统，存储优化后的对应于特定量子物理系统的哈密顿量。本发明通过存储量子线路的哈密顿量，并将其映射到量子物理系统，可以从软件、硬件两个层面直接制备与经典数据匹配的量子数据，减少资源消耗的同时保证了数据的准确性。
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公开(公告)号：CN116956736A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310945009.9
申请日：2023-07-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/232 , G06N3/006 , H02J3/00 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种基于偏航策略的风电场动态等值建模方法，先建立了风电场的详细模型作为基础，然后，建立了风电场中多机尾流叠加的尾流模型，以计算不同风向和风速条件下风电场中风机的实际风速，并以风电场整体输出功率最大为目标对风电场的偏航策略进行了优化；然后以优化后的偏航策略下的风机的输入风速和输出功率作为聚类指标对风电场中的风机进行了聚类，通过用一台等效风机代替聚类结果中的一类风机来建立风电场的多机等值模型；最后再对多机等值模型中的参数进行辨识，得到最终建立的多机风电场等值模型。
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公开(公告)号：CN116319434A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211721816.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L43/0811 , H04L41/12 , H04L45/12
Abstract: 本发明公开了一种基于时间扩展图的时变网络的连通性表征方法，主要解决传统IP网络连通性指标不能准确刻画时变网络中各组件间能否相互传送数据的问题。其方案为：定义时变网络的连通性指标；将选定的时间区间划分为连续时段；使用时间扩展图表征时变网络的时段连通关系和节点存储能力；在时间扩展图中增加虚拟节点和虚拟边构成含有虚拟节点的时间拓展图；记录连通虚拟节点对个数和已完成连通分析的虚拟节点对个数；根据任意一对虚拟节点的连通情况更新虚拟节点对个数，计算时变网络的连通性指标；用该指标反映网络的连通性好坏。本发明能准确刻画给定时间范围内时变网络可传送数据的物理节点对所占比重，可用于非地面网络、移动互联网和车联网。
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公开(公告)号：CN116131261A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310130423.4
申请日：2023-02-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F16/25 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑模型鲁棒性的微电网动态等值建模方法，首先建立微电网的运行特征数据库，以表征微电网的时变和随机特性；然后确定微电网等值模型结构并采用基于关键参数筛选的等值模型参数辨识方法确定每一个特征数据所对应微电网等值模型的等值参数；其次，采用长短期记忆网络对等值模型参数进行泛化；最后，基于Fisher判别准则，建立等值模型参数在线匹配方法。
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公开(公告)号：CN109283497B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201811220938.9
申请日：2018-10-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 本发明属于雷达抗干扰技术领域，公开了双基地FDA‑MIMO雷达距离欺骗干扰识别方法，包括：利用所述频率分集阵列发射信号，得出所述频率分集阵列中每个阵元发射的信号，频率分集阵列中任意两个阵元的发射波形相互正交；得出M元等距线阵中每个阵元接收的目标的回波信号；对n阵元发m阵元收的目标回波信号进行匹配滤波，得到经匹配滤波处理后的n阵元发m阵元收的目标回波信号rs,mn；得出目标回波信号的快拍数据矢量xs；对该目标回波信号进行自适应波束形成，从而对假目标产生器产生的假目标回波信号进行抑制。
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