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公开(公告)号：CN115661856B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211237629.9
申请日：2022-10-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/34 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Lite‑HRNet的自定义康复训练监测与评估方法，具体为：采用相机拍摄预训练的康复训练动作图片，新建或更新康复训练动作图像数据集；构建Lite‑HRnet网络模型，分别采用开源COCO数据集和自定义数据集对网络模型进行训练与微调；通过Kmeans算法进行聚类分组、贴标签，构建个性化数据集；提取关键帧到Lite‑HRnet网络进行训练，得到关键点信息后进行KNN分类，进而完成相似度计算和阈值检测。本发明解决了由于数据复杂带来的人力损失，在一定程度上实现了数据的全自动化处理；采用的算法模型在维持高分辨率性能的基础上兼顾运行效率，能够给后续工作提供强有力保障，保证了康复训练标准评估的可靠性与便捷性。
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公开(公告)号：CN117636327A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311712235.9
申请日：2023-12-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于文字与外观检测的药品信息识别方法，包括以下步骤：S1、拍摄液袋和药瓶的彩色照片；S2、利用二维码识别模型解码医嘱单二维码；S3、对医嘱单进行定位与删除；S4、使用PP‑OCRv4识别液袋表面的药品通用名和规格；S5、使用目标检测算法YOLOv7，根据药瓶的外观特征对其进行识别分类，得到药瓶类别号；S6、检索本地药品信息库，并判断液袋和药瓶表面信息与医嘱单上的信息是否匹配。本发明具有较高的检测速度、准确性和通用性，提高了识别的鲁棒性，可以实现实时目标检测。
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公开(公告)号：CN117526777A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311458392.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于列车的多永磁同步牵引电机协同控制方法，涉及轨道列车控制技术领域，包括以下步骤：S1，建立多永磁同步牵引电机系统的数学模型；S2，建立观测器宏变量，通过协同负载转矩观测器对列车的永磁同步牵引电机负载转矩进行实时观测；S3，设计速度环协同控制器，控制各个电机的转速跟踪参考并保持较小的同步误差；S4，设计d轴电流环协同控制器，控制各个电机的d轴电流为零；S5，设计q轴电流环协同控制器，控制各个电机的q轴电流快速达到参考值；S6，验证系统稳定性。本发明建立了多个永磁同步电机间算法级的联系，既保证了电机输出的电磁转矩能够快速拖动负载，又有效降低了多电机系统的跟踪误差和同步误差。
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公开(公告)号：CN116118817B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211672396.5
申请日：2022-12-26
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自抗扰控制的高速列车主动防风控制方法，包括以下步骤：首先建立高速列车二阶非线性动力学模型，结合动力学模型设计ADRC控制器，然后设计扩张状态观测器ESO，利用状态误差和控制输入对系统状态和扩张状态进行实时估计；再根据产生的误差信号，利用fal(.)函数设计非线性反馈控制律u0，再结合观测状态z3对u0进行补偿，使被控对象化为积分器串联型，并进一步得到实际控制量；再利用改进GA对ADRC控制器参数整定；将设计的GA‑ADRC控制器信息载入ATO车载设备，根据真实的列车信息，完成列车自动运行控制。将列车的实时运行数据保存上传，对仿真环境中的GA‑ADRC控制策略进行进一步的优化，使之更加适应于真实列车运行环境。
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公开(公告)号：CN116592784A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310550364.6
申请日：2023-05-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开的一种两相结构复合材料的脆塑转变深度获取方法，通过金相显微镜拍摄划痕表面形貌显微图，由划痕表面形貌显微图确定划痕中的第一个小凹坑位置以及第一个大凹坑位置，然后测量标尺分别测量两个位置与划痕切入位置的距离，通过白光干涉仪拍摄划痕沟槽得到三维形貌。根据所述测量标尺获得的距离确定脆塑转变区的起点(第一个小凹坑)和终点(第一个大凹坑位置)，取该位置处的划痕横截面轮廓曲线并测量沟槽深度。本发明以显微镜拍摄的显微形貌和白光干涉仪拍摄得到的三维形貌相结合来准确判断材料发生脆塑转变的位置并测量深度，能够避免因两相结构复合材料本身缺陷或表面杂质灰尘带来的干扰，有效的提高测试结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116580813A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310834109.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 西南交通大学
IPC: G16H20/30 , G06V40/20 , G06V10/766 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的腰背肌锻炼监测与评估装置及方法，采用BlazePose算法进行目标识别和人体关键点定位，该算法能够在不同场景下实现高精度的人体姿态识别。通过回归出的人体关键点坐标向量空间，采用KNN分类算法进行分类，以判断当前状态下人体的动作种类。最后，将向量空间与标准动作的向量空间计算余弦相似度，设置权重和阈值，从而完成打分和评估。本发明将基于深度学习的blazepose网络与学习算法KNN相结合，不仅能够精准回归出人体关键点，还能够对动作进行分类识别，同时提供引导和提示，使得康复训练更加高效。
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公开(公告)号：CN116298933B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310561919.7
申请日：2023-05-18
Applicant: 西南交通大学 , 雅安市卓安新能源科技发展有限责任公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/396
Abstract: 本发明涉及电池状态估计技术领域，公开了一种串联电池组的SOC估计方法，包括以下步骤：步骤1：获取电池老化数据，构建基于SVR的容量估计模型；步骤2：获取电池组充电数据，基于聚类算法构建均值‑差异模型；步骤3：采用步骤1的模型更新每一簇电池的容量，基于HIF‑AEKF完成对每一簇电池的SOC估计；步骤4：基于各簇电池的SOC估计值，完成对串联电池组的SOC估计；本发明基于聚类算法建立了电池组模型，在保证模型精度的同时极大地降低了模型复杂度，减少了后续状态估计算法的计算量；结合了HIF和AEKF算法的优点，能够快速实现对电池组中每个单体SOC的最优估计。
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公开(公告)号：CN116493233A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310175742.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开的一种复杂曲面超声振动辅助CMP的超声装置，包括：连接外壳、前盖板、超声振子、散热装置，所述前盖板、连接外壳、散热装置依次连接，所述超声振子连接在所述前盖板末端，所述超声振子与散热装置均与外接动力源的转轴连接，所述前盖板为三段变幅杆结构，所述三段变幅杆结构的中间段盖体是母线为指数函数的圆台结构，所述中间段盖体两端连接有柱状结构与之共同构成三段变幅杆结构，本发明选用指数型结构可以在获得足够振幅的情况下保证频率获得最小的内应力，满足前述两点后充分保证了系统的稳定性，并且取得了最短的轴向尺寸，与现有技术中多级变幅杆相比稳定性更佳。
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公开(公告)号：CN115982515A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310011526.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及盾构机控制技术领域，具体涉及一种盾构机姿态控制参数最佳取值的获取方法；获取原始盾构机的原始数据和掘进参数；基于原始数据筛选推进环数据、推进数据和正常运行数据，得到筛选数据；对筛选数据预处理，得到参考数据；基于参考数据对掘进数据误差进行反转处理，得到偏差权重；对参考数据重要程度进行划分，得到效果权重；对参考数据不同时刻的影响程度进行划分，得到时间权重；基于偏差权重、效果权重和时间权重计算目标参数取值，可根据盾构机的在不同作业条件下的历史施工数据来获取目标控制参数的最佳取值，为盾构机的控制系统提供可靠的设定值，提高了施工效率，减少施工过程中由于参数设定引起的故障。
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公开(公告)号：CN115935244A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310222390.6
申请日：2023-03-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/24 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的单相整流器故障诊断方法，步骤如下：S1、搭建单相PWM整流器的模型，获得单相PWM整流器正常状态、IGBT开路、反并联二极管开路、串联谐振电路电感开短路、以及电容开短路的网测电流和直流侧电压故障数据；S2、将获得的正常状态数据和故障数据进行VMD分解，获得本征模态分量IMF，作为后续故障诊断网络的输入特征向量；S3、搭建基于CRNN的单相整流器故障诊断子模型；S4、将两个子模型提取的特征进行整合，最终输出数据经softmax转换为对应类别的概率值。本发明解决了IGBT和反并联二极管故障信号对于直流侧电压不敏感，而串联谐振电路元件故障信号对于网侧电流不敏感的问题，精准定位故障元件。
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