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公开(公告)号：CN118615582A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410887760.2
申请日：2024-07-03
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本专利申请涉及一种基于肌肉协同的上肢功能性电刺激控制方法和系统，该方法涉及康复治疗领域。该方法旨在解决多通道电刺激康复控制中多肌肉的拮抗和冗余问题，主要包括上肢关节运动过程中表面肌电信号和角度信号的采集，肌肉协同与角度信息模型的建立，设计肌肉协同与迭代学习控制的结合方法。本创新性在于建立关节角度及角速度与肌肉协同激活程度的关系模型，根据该模型生成迭代学习控制的初始电刺激输入，并将肌肉协同应用于控制过程中参数的调节。该方法更符合人体控制的机理，不仅使康复控制过程的控制量减少，也可以为第一次迭代提供一个更符合人体肌肉激活的初始输入。该发明有望为患者提供更加个性化、全面和有效的康复治疗方案。
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公开(公告)号：CN113885326B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111209295.X
申请日：2021-10-18
Applicant: 郑州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种考虑前馈的基于设定值有效激励的闭环系统辨识方法，属于自动控制技术领域。将采集的设定值数据集和输出数据集计算得到一级设定值数据集和输出数据集，进一步计算得到二级设定值数据集和输出数据集；基于反馈控制器和前馈控制器系数、二级设定值数据集和输出数据集，计算得到三级数据集；进一步计算得到一阶惯性加纯延迟系统的参数；该方法还能应用于基于设定值有效激励含前馈作用的二阶惯性加纯延迟系统闭环辨识。本发明能够将对象辨识为连续系统，为设控制器设计与优化提出模型基础，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN115981159A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310047775.3
申请日：2023-01-31
Applicant: 郑州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于模型辅助和类史密斯预估的广义改进自抗扰控制方法，属于自动控制领域。包括下述步骤：将一类实际工业系统采用高阶惯性系统进行描述；基于高阶惯性系统的输入量和输出量设计类史密斯预估算法；将得到的类史密斯预估算法的输出量和高阶惯性系统的输入量设计基于模型辅助的扩张状态观测算法；将得到的扩张状态观测算法的输出量和系统设定值设计控制律；得到高阶惯性系统的新输入值，根据该值对被高阶惯性系统的输出进行调节与控制，该方法能够充分利用已知的模型信息，并保留了自抗扰控制结构简单和参数易整定的特点，使得闭环系统能够更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且使得闭环系统具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113139617B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110507275.4
申请日：2021-05-10
Applicant: 郑州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种输电线路自主定位方法、装置及终端设备，获取训练样本集，对训练样本集进行标注，得到标注数据，对U型分割网络进行训练，得到语义分割模型，将待定位输电线路航拍图像输入至语义分割模型中进行输电线路定位。U型分割网络中的分割编码器和分割解码器之间使用长连接，可以增强网络的上下文语义信息，提升网络对微小特征的分割能力，分割编码器中引入双线性插值算法，对低维特征图和高维特征图的融合，保证特征图维度和高维特征维度的一致性，利用稠密卷积模块，实现多尺度特征融合，可以避免多次卷积和池化运算导致的信息丢失，能够提取具有各尺寸目标的特征，引入全局注意力机制模块，提高分割网络对输电线路的检测能力。
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公开(公告)号：CN114578740A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210303435.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 郑州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及自动控制技术领域，具体涉及一种基于改进自抗扰控制的软体驱动器控制方法，根据控制输入增益估计值和软体驱动器的动力学模型确定总扰动项，将总扰动项分解成已知扰动信息部分和未知扰动信息部分，根据控制输入增益估计值、时滞时间和已知扰动信息部分对系统控制律进行补偿，得到扩张状态观测器ESO的一个输入量，ESO的输出量经过PD控制输出状态反馈控制律，根据状态反馈控制律、已知扰动信息部分、ESO的输出量以及控制输入增益估计值得到系统控制律，根据已知扰动信息部分和时滞时间对ESO的一个输入端进行补偿，能够在不增加系统可调参数的情况下，减轻ESO的估计负担，提高系统的抗扰性、跟踪性以及鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112546440A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011412882.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出一种功能性电刺激的上肢康复系统的条件反馈控制方法，该方法基于建立的由等长招募曲线和线性激活动态组成的上肢肌肉模型，通过设计的含有预期动态方程和前馈补偿器的前馈控制器以及由比例‑积分‑微分控制器组成的反馈控制器，计算得到非线性补偿器的输入信号；通过得到的非线性补偿器的输入信号和设计的非线性补偿器，计算得到上肢肌肉模型的控制量，通过得到的上肢肌肉模型的控制量实时调整执行机构的变化。该方法具有较强的鲁棒性、较快的跟踪性能和较强的抗干扰性能等优点，具有很实用的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN112316304A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011412190.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 郑州大学
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明公开了一种手腕震颤抑制的鲁棒H∞重复控制方法，该方法将鲁棒H∞控制和重复控制结合起来，重复控制采用内模结构可以实现对周期性震颤信号的抑制。而利用H∞控制不仅可以改善由于手腕肌骨模型的不确定性和时变性引起的控制精度不高的问题，也可以抑制操作过程中的扰动作用，提升系统的鲁棒性。本发明可以对患者腕部单峰频率震颤进行良好抑制，且大大降低电刺激强度，延缓患者的肌肉疲劳，在保证系统鲁棒性的同时提高震颤抑制的效果。
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公开(公告)号：CN112180801A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011092232.6
申请日：2020-10-13
Applicant: 郑州大学 , 匙慧(北京)科技有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于过程控制技术领域，具体涉及一种过程控制系统的控制方法。本发明的被控对象采用一阶惯性加纯延迟传递函数进行描述，基于闭环系统阶跃响应的输入和输出数据、反馈控制器参数以及系统的延迟常数，辨识出被控对象中的待辨识参数，且辨识出的被控对象为连续系统，能够有效避免系统进行开环辨识的操作或者闭环辨识得到离散系统；基于辨识得到的一阶惯性加纯延迟的连续系统，可以直接应用于系统动态特性分析、进行控制策略优化，以实现被控对象的更优控制，在先进控制方法实施具有很实用的工业应用前景。
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公开(公告)号：CN112180737A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011125339.6
申请日：2020-10-20
Applicant: 郑州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种基于自抗扰控制和类史密斯预估的控制系统控制方法。该方法在自抗扰控制的基础上，增加了类史密斯预估法，将类史密斯预估器的输出值作为自抗扰控制器的输入之一来进行系统的实时估计和补偿计算，最终得到被控对象输入值，根据该值对被控对象进行调节与控制，该方法保留了自抗扰控制的结构简单和参数易整定的特点，使得闭环系统能够更好地兼顾跟踪能力与抗干扰能力，并且使得闭环系统具有较强的鲁棒性，为进一步促进ADRC在热力过程、化工过程等工业过程中的广泛应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN111815592A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010609073.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 郑州大学 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种肺结节检测模型的训练方法，属于医学影像处理技术领域。训练方法的包括：获取原始CT图像样本，原始CT图像样本包括已标注的样本和未标注的样本，并将已标注的样本进行裁剪，得到肺结节块样本；根据已标注的样本训练定位模型；根据肺结节块样本对分类模型进行预训练；将未标注的样本依次输入训练好的定位模型和预训练好的分类模型中，对肺结节块进行分类；以分类后的肺结节块和肺结节块样本合为训练集数据，再次对分类模型进行训练，得到最终的分类模型。本发明通过预训练的分类模型对未标注的肺结节块进行分类，得到更多的训练样本，以更多的训练样本训练分类模型，在减少了标注过程，提高了肺结节检测模型的训练效率。
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