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公开(公告)号：CN115016249B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210522805.7
申请日：2022-05-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 一种增量式串级PID闭环控制方法，外环是压力环，内环是压力变化率环，根据公式Δuk＝Aek‑Bek‑1+Cek‑2求得外环与内环间的控制增量Δuk；式中，A、B、C为系数，ek、ek‑1、ek‑2分别为恒定采样周期T在第k、k‑1、k‑2次的期望压力值和实际压力值构成的控制偏差。根据上述增量式串级PID闭环控制方法的硬度计检测方法，与现有的硬度测量控制技术相比，本发明能控制参数的变化，还能控制反馈物理量的变化率，这样不仅可以提高硬度测量的精度，还能防止过冲损坏被测工件，同时可以减小压痕回弹带来的测量误差。
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公开(公告)号：CN119151910B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411612584.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06T7/269 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种受电弓升降弓时间测试方法，涉及受电弓检测技术领域，包括如下步骤：步骤S1，选取不同受电弓位置的图片数据集进行扩充，并对受电弓弓头进行标记，标注后进行训练；步骤S2，将训练后的图像数据输入YOLOv8神经网络，将输入图像转换为特征图，并进行划分网格，在每个网格中预测受电弓弓头的边界框位置和大小，根据预测结果生成目标检测结果；步骤S3，基于连续帧间差分法结合光流法，帧间差分法检测图像中的运动区域获得初步的运动掩码，光流法在YOLOv8检测到的目标区域和帧间差分法检测的运动区域内计算光流，获取运动矢量。本发明的受电弓升降弓时间测试方法，能够在不损失弓头识别精度的情况下检测速度更快。
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公开(公告)号：CN114111833B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111174085.1
申请日：2021-10-09
Applicant: 湘潭大学
IPC: G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种行人步长估算方法，包括：检测行人行走过程中完整一步的起始时间和结束时间；检测行人行走完整一步过程中总加速度幅值的最大值amax和最小值amin；检测行人行走完整一步过程中航向的变化值Δw；根据公式#imgabs0#计算行人行走一步的步长Step。本发明可以较好的适应行人不同行走轨迹的步长估算方法，能同时适用于行人直线行走和曲线行走的步长估算，有效提高行人步长估算精度，同时解决了行人多种行走轨迹切换情景下步长估算困难的问题，具有实际应用意义。
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公开(公告)号：CN116482405A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310461838.X
申请日：2023-04-26
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ADMM算法的加速度计标定的方法及系统，包括以下步骤：根据零偏误差、刻度因子误差和非正交误差，构建误差数学模型，并确定误差数学模型对应的各个模型参数；获取预设的优化参数辨识模型对应的目标函数；根据各个模型参数、第一输出值和补偿输出值，通过优化参数辨识模型对应的目标函数，对各个模型参数进行误差优化，得到各个模型参数对应的目标参数；根据各个目标参数更新误差数学模型，得到目标误差数学模型，以使加速度计根据目标误差数学模型对待测物进行标定。解决了如何基于ADMM算法对加速度计的标定进行补偿，从而提高精度的问题。
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公开(公告)号：CN118736353B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411233630.3
申请日：2024-09-04
Applicant: 湘潭大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于动态密集堆栈特征金字塔的隧道裂缝识别方法，涉及隧道裂缝识别方法技术领域，具体为：S1，对获取的裂缝图像进行预处理；S2，构建多层块内自关注网络的主干网络和残差分支网络；S3，计算自注意力，使用残差思想融合多层块内自关注网络块输出；S4，通过动态密集堆栈特征金字塔提取特征值；步骤S4包括：主干网络为多路径带特征图，路径之间通过横向连接相互交织，形成并行的动态密集堆栈特征金字塔网格；对主干网络的特征层次结构进行降维处理，生成多个动态密集堆栈金字塔路径；采样特征融合输出特征图进行识别。本发明的识别算法，通过数据采集、预处理和深度学习网络的构建，提高隧道裂缝识别的精确度和实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115016249A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210522805.7
申请日：2022-05-13
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 一种增量式串级PID闭环控制方法，外环是压力环，内环是压力变化率环，根据公式Δuk＝Aek‑Bek‑1+Cek‑2求得外环与内环间的控制增量Δuk；式中，A、B、C为系数，ek、ek‑1、ek‑2分别为恒定采样周期T在第k、k‑1、k‑2次的期望压力值和实际压力值构成的控制偏差。根据上述增量式串级PID闭环控制方法的硬度计检测方法，与现有的硬度测量控制技术相比，本发明能控制参数的变化，还能控制反馈物理量的变化率，这样不仅可以提高硬度测量的精度，还能防止过冲损坏被测工件，同时可以减小压痕回弹带来的测量误差。
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公开(公告)号：CN114111833A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111174085.1
申请日：2021-10-09
Applicant: 湘潭大学
IPC: G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种行人步长估算方法，包括：检测行人行走过程中完整一步的起始时间和结束时间；检测行人行走完整一步过程中总加速度幅值的最大值amax和最小值amin；检测行人行走完整一步过程中航向的变化值Δw；根据公式计算行人行走一步的步长Step。本发明可以较好的适应行人不同行走轨迹的步长估算方法，能同时适用于行人直线行走和曲线行走的步长估算，有效提高行人步长估算精度，同时解决了行人多种行走轨迹切换情景下步长估算困难的问题，具有实际应用意义。
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公开(公告)号：CN118840399B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411311715.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重下采样与图优化的点云配准方法，涉及点云配准技术领域，具体步骤为：步骤S1，获取点云数据作为源点云，每个点具有三维空间坐标；步骤S2，对源点云和目标点云进行粗采样和精采样，粗采样采用体素下采样，精采样采用基于法向夹角的下采样；步骤S3，使用迭代的距离感知相似度矩阵卷积进行粗配准，通过迭代的方式调整源点云集合的位置和方向；步骤S4，利用快速图卷积神经网络提取点云的深层次特征；步骤S5，将迭代最近点算法应用于快速图卷积神经网络提取的特征；步骤S6，通过因子图优化，将点云配准问题建模为因子图，最小化因子图中的误差项，使用因子图优化算法进行迭代求解，直到误差低于预设阈值。
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公开(公告)号：CN118840399A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411311715.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 湘潭大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重下采样与图优化的点云配准方法，涉及点云配准技术领域，具体步骤为：步骤S1，获取点云数据作为源点云，每个点具有三维空间坐标；步骤S2，对源点云和目标点云进行粗采样和精采样，粗采样采用体素下采样，精采样采用基于法向夹角的下采样；步骤S3，使用迭代的距离感知相似度矩阵卷积进行粗配准，通过迭代的方式调整源点云集合的位置和方向；步骤S4，利用快速图卷积神经网络提取点云的深层次特征；步骤S5，将迭代最近点算法应用于快速图卷积神经网络提取的特征；步骤S6，通过因子图优化，将点云配准问题建模为因子图，最小化因子图中的误差项，使用因子图优化算法进行迭代求解，直到误差低于预设阈值。
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公开(公告)号：CN116520162A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310609236.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 湘潭大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供一种对磷酸铁锂电池SOC的修正方法、系统及存储介质，方法包括：通过中位值平均滤波算法采集磷酸铁锂电池的电压值；根据电压插值拟合算法对电压值进行拟合处理，得到SOC初值；在闲置状态下对电阻系数进行校准，通过校准后的电阻系数计算电流值；在充电状态或放电状态下满足修正条件时，确定修正系数，根据改进的安时积分公式、修正系数、电流值以及SOC初值对充电状态或放电状态下的SOC值进行修正；将电池剩余容量值和SOC值保存在EEPROM存储器中。能够优化电流电压数据来源，得到更准确的电流电压值，采用改进的安时积分SOC算法，相比于传统安时积分法，SOC估计值更准确。
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