公开(公告)号：CN119485075A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411648769.4

申请日：2024-11-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 尚玉玲 ,  潘轩锐 ,  李春泉 ,  姜辉 ,  武绍云 ,  唐博洋 ,  黄国涛 ,  宋卓凡 ,  邓淑婕

IPC: H04Q11/00

Abstract: 本发明提供的一种基于Q‑learning算法的面向有故障片上光网络自适应容错路由规划方法包括：S1：根据网络中的光路由器状态与网络拓扑结构，构建网络模型，并定义网络路径奖励值评估模型；S2：根据所述网络路径奖励值评估模型计算当前节点到其相邻节点的对应路径奖励值，从中确定最优的下一节点，更新Q表，令所述节点为当前节点；S3：若当前节点为目标节点时，结束本轮计算,得到一条所述规划路径及其路径的奖励值；若当前节点位于故障域中时，结束本轮计算；若都不是则重复步骤S2‑S3；S4：根据预设的学习轮次得到若干条所述规划路径，从中确定最佳路径。本发明的方法通过Q‑learning算法在避免经过故障域的路径中选择一条最优路径，能有效提高网络性能。

公开(公告)号：CN115332162B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202210919105.1

申请日：2022-08-02

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 尚玉玲 ,  彭中擎 ,  阎德劲 ,  李春泉 ,  侯杏娜 ,  姜辉 ,  胡为 ,  何翔 ,  韦淞译 ,  叶晓静 ,  周谨倬 ,  段阁飞 ,  刘德璋 ,  刘陶荣 ,  梅礼鹏

IPC: H01L21/768 ,  H01L23/552 ,  H01L23/66

Abstract: 本发明提出了一种基于掩模光刻方法制造带有屏蔽层的导电聚合物通孔的方法，方法包括（1）通过掩模光刻方法使用可以固化的光刻胶制造通孔基柱并使其金属化，（2）通过溅射等方法在基柱外形成屏蔽层，（3）在通孔的基础上直接灌封封装聚合物形成聚合物通孔。这一方法制造的聚合物通孔适用于封装天线芯片与天线的键合，具有键合路径短、寄生电容小、抗干扰能力强的优点。

公开(公告)号：CN116841061A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310636334.7

申请日：2023-06-01

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 尚玉玲 ,  邓淑婕 ,  何翔 ,  李春泉 ,  曾丽珍 ,  姜辉 ,  宋卓凡 ,  周谨倬 ,  梅礼鹏 ,  胡玉凤

IPC: G02F1/03 ,  G02F1/035

Abstract: 本发明提出一种可重构的2×4电光开关结构，可应用于光互联、光通信等，属于光电子领域。本发明由三个定向耦合器结构，两个S弯曲波导以及一个弧形弯曲波导构成，电极放置在定向耦合器结构的两侧，在每一个定向耦合器中含有一组电极，其中三组电极独立控制。光信号从端口1输入，通过对不同的电极组施加不同的电压，使输出信号在输出端口出现不同的组合方式，以实现电压对光信号输出的灵活调控。本发明有利于构建可重构的光链路，为制作大规模的光开关提供了灵活性。

公开(公告)号：CN111293952B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202010122847.2

申请日：2020-02-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  莫太平 ,  李晓 ,  施亚洲 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  张琦 ,  姜辉

IPC: H02P25/098 ,  H02P23/00 ,  H02P23/04

Abstract: 本发明公开一种基于电感率模型的开关磁阻电机转矩控制系统和方法，在基于线性电感模型的闭环控制系统中，根据电感变化率特性曲线，设计神经网络隐含层的特殊分段非线性激励函数，并在线描述SRM非线性电感变换率的强非线性特性，以构建电感变化率神经网络模型。通过电感变化率神经网络电感变化率信息，在恒定转矩下，推算出理想参考电流，实现了SRM恒转矩控制，达到了有效抑制SRM转矩脉动的目的。基于电感变换率特性神经网络建模，直接得到恒转矩下理想电流，其技术方法运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。

公开(公告)号：CN113478489B

公开(公告)日：2022-05-10

申请号：CN202110863418.5

申请日：2021-07-29

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 尚玉玲 ,  胡为 ,  张明 ,  文磊 ,  林奈 ,  李春泉 ,  姜辉 ,  何翔 ,  谢文强

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明提出了一种机械臂轨迹规划方法，主要包括以下步骤：给定机械臂初始点、中间两点、终止点的位置，利用MATLAB对机械臂进行逆运动学求解，得到对应位置的关节角度；然后通过3‑5‑3多项式插值算法进行运动轨迹规划，加入时间序列；在此基础上采用混合蜂群算法以时间最优为目标求取最优解；最后在ROS系统中应用该算法对真实机械臂进行运动控制，从而达到目标点。通过该方法提高了算法的鲁棒性，避免陷入局部最优。减少了机械臂运动时间，提高机械臂的工作效率。解决了现有机械臂运动规划中存在的平滑性差的问题，保证了转动过程平稳，没有抖动现象。

公开(公告)号：CN109742999A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201910042672.1

申请日：2019-01-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  经本钦 ,  彭慧敏 ,  李珊 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  姜辉 ,  李晓 ,  唐士杰 ,  刘帆 ,  潘登

IPC: H02P25/08 ,  H02P25/098 ,  H02P23/30 ,  H02P23/00

Abstract: 本发明为一种动态神经网络自适应逆的SRM转矩控制方法与系统，本发明以系统前一时刻的实际总磁链，当前参考转矩和RBF神经网络输出的前一时刻参考磁链作为RBF神经网络的输入信号，输出参考磁链，构成动态RBF神经网络，即转矩-磁链模型；转矩偏差经PD控制得到控制量，该控制量经预处理作为RBF神经网络自适应逆控制的学习偏差，且该控制量经滤波处理，作为总参考磁链的一部分，补偿转矩-磁链模型的输出。总参考磁链与实际总磁链相减得磁链偏差，经磁链偏差分配，接入各相磁链偏差滞环控制，有效抑制SRM的转矩脉动。本发明适应电机快速控制要求，反馈误差学习方法加快神经网络建模并提高建模精度，减小转矩脉动的影响。

公开(公告)号：CN105116958A

公开(公告)日：2015-12-02

申请号：CN201510521985.7

申请日：2015-08-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  刘政 ,  杨阳 ,  伍锡如 ,  姜辉 ,  张向文 ,  李爽 ,  杨青 ,  叶懋 ,  黄品高 ,  王土央

IPC: G05F1/67

CPC classification number: Y02E10/58

Abstract: 本发明为光伏阵列自适应步长扰动观察法MPPT控制方法，主要步骤如下：对光伏阵列PV的输出电压和电流采样，得到P-U特性曲线，其不完全微分和理想微分对应的PV端电压为Ua和Ub，分为三个区间Ⅰ为0～Ua、Ⅱ为Ua～Ub、Ⅲ为大于Ub。区间I内以步长d1正向扰动；区间Ⅱ内以步长(2η-1)d1反向扰动；区间Ⅲ内以步长d1反向扰动本系统电压电流传感器信号采样接入微处理器，程序存储器中存储有执行本法的各处理模块，微处理器的输出接入脉宽调制模块PWM，PWM输出驱动信号控制光伏阵列的直流转换电路，实现最大功率点跟踪。本发明MPP附近小步长跟踪，较远区间大步长跟踪，步长的自适应调整，提高抗干扰能力，有效减小PV功率损失和能量利用率。

公开(公告)号：CN104714188A

公开(公告)日：2015-06-17

申请号：CN201510147926.8

申请日：2015-03-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  李爽 ,  姜辉 ,  伍锡如 ,  张向文 ,  杨青 ,  朱国魂 ,  唐士杰 ,  莫妍

IPC: G01R31/36

Abstract: 本发明为量测噪声方差阵相匹配的电池电荷状态估计方法与系统，本法步骤为：建立电池模型、电压电流采样，最小二乘法参数辨识模型参数；自适应无迹卡尔曼滤波估计SOC；调整滤波增益的方差阵相匹配的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波，计算系统量测噪声实际残差方差阵值和估计的理论残差方差阵，得到εk。εk大于1自适应调整因子否则调整滤波增益，求得SOC估计值本系统动力电池所接电压、电流传感器经模数转换模块连接微控制器。微控制器含模型参数辨识模块、调整因子计算模块、滤波增益自适应调整、鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波SOC估计模块。SOC直接显示或传送到设备CAN网络。本发明动态调整滤波增益，提高了SOC估计的鲁棒性。

公开(公告)号：CN104535934A

公开(公告)日：2015-04-22

申请号：CN201410851183.8

申请日：2014-12-31

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  姜辉 ,  伍锡如 ,  莫妍 ,  李爽 ,  张向文 ,  许勇 ,  龙超 ,  唐士杰 ,  言理

IPC: G01R31/36

Abstract: 本发明一种在线前馈补偿的动力电池电荷状态估计方法与系统，本方法步骤为：Ⅰ、建立动力电池模型及电压电流采样、参数辨识；Ⅱ、用自适应卡尔曼滤波的参数辨识；Ⅲ、OCV-SOC关系的神经网络建模，由开路电压OCV得到电荷状态估计值NNSOC；Ⅳ、根据前一时刻电流求当前时刻的电荷状态估计值BSOCk，此值与NNSOC加权求和得前馈补偿的电荷状态估计值。本系统的动力电池所接电压电流传感器连接嵌入式微控制器，微控制器含有自适应卡尔曼滤波的参数辨识模块、OCV-SOC神经网络SOC估计模块以及前馈补偿模块。本发明结构简单，不受SOC初始值影响，辨识与估计速度加快，在线前馈补偿提高了SOC估计精度。

公开(公告)号：CN103439668A

公开(公告)日：2013-12-11

申请号：CN201310400509.0

申请日：2013-09-05

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 党选举 ,  伍锡如 ,  姜辉 ,  杨青 ,  张向文 ,  许勇 ,  刘振丙 ,  赵龙阳 ,  许凯 ,  莫妍 ,  陈波

IPC: G01R31/36

Abstract: 本发明为动力锂离子电池的电荷状态估算方法与系统，本方法第一步建立等效电池的电路模型，对电池进行充放电和静置实验、定时采样得到电压时间曲线，通过公式辨识模型参数、得到开路电压OCV与SoC的非线性关系；第二步、基于卡尔曼算法，用状态预测、预测误差方差、滤波增益、状态估算和估算误差方差等矩阵，得到SoC最优估算值。本系统模数转换器、程序存储器、可编程存储器、定时器及显示器分别与微处理器连接，电流、电压传感器分别联接在待测电池与负载连接的电路中、输出接入模数转换器。可编程存储器存储实验所得的电池模型参数，程序存储器存储本方法的估算程序。本发明SoC估算精度可达1％，且更稳定；系统实时提供SoC估算值。