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公开(公告)号：CN116361710A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310343609.8
申请日：2023-04-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于双流注意力机制和循环自编码器的半监督故障诊断方法，属于工业过程领域，将故障数据预处理后，利用插入了双流注意力机制的循环自编码器无监督提取无标签、有标签样本特征，并在充分训练后的循环自编码器的编码器后，接入了一层全连接分类层构成分类器，使用有标签样本对该分类器进行微调，最终得到期望分类器，避免了在标注数据不足的情况下训练故障分类器时的过拟合问题。双流注意力机制能够提高模型的特征提取能力，循环自编码器能够提高半监督故障诊断方法的分类精度，且拥有更强的泛化性，训练的模型在跨工况上准确率也更高。
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公开(公告)号：CN107505842B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710786886.0
申请日：2017-09-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种数控机床广义空间切削稳定性预测与优化方法，属于数控机床领域。本发明通过构造已知样本信息，基于Kriging方法建立切削稳定性表征指标最小极限切削深度与机床空间位置坐标的近似函数关系来预测切削稳定性的空间演化规律，并采用改进粒子群算法确定具有最小极限切削深度最大值的加工位置，采用切削实验确定机床易颤振模态，进而基于能量分布理论确定机床薄弱结合部，通过提出结合部动刚度优化配置方案提高最小极限切削深度值，预测切削稳定性空间分异特性并扩大稳定区域选择范围。本发明弥补了传统空间切削稳定性分析忽略变量在加工空间的相关性特征的不足，在此基础上形成最优加工位置方案，以获取加工空间最优切削参数方案。
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公开(公告)号：CN119939815A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510041695.6
申请日：2025-01-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种薄壁件铣削加工变形高效预测方法，属于数控机床领域，旨在提高薄壁件加工变形预测的精度并降低计算成本。包括如下步骤：通过合理选择刀具和加工材料，基于Abaqus建立薄壁件铣削加工有限元模型；运用拉丁超立方法设计实验方案，通过有限元软件仿真获取充足的低可信度数据集和有限的高可信度数据集；采用加法标度缩小高低可信度数据之间的差距；基于变可信度近似模型，将高低可信度数据融合为变可信度数据集，训练以各铣削参数为输入，加工变形为输出的加工变形预测模型。本发明结合数值仿真与变可信度模型，并通过加法标度提升预测精度，为薄壁件加工变形提供了一种高效、准确的预测方法，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119444495A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411512110.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F8/38 , G06F16/26 , G06F16/28 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于PySide2和MySQL的冷链仓储智能节能平台的实现方法，其包括以下步骤：S1.数据采集与存储，通过Modbus协议与机组主控板、温湿度传感器、电能采集模块采集数据，并将其传输至阿里云物联网平台，存储到阿里云RDS MySQL数据库；S2.平台界面设计，使用QT组件规划界面布局，利用PySide2实现UI显示；S3.预测模型构建，基于LSTM和CNN神经网络模型，通过SQL语句远程连接数据库，读取数据并进行未来特征预测，结合融霜决策智能执行；S4.人脸识别功能，通过嵌入YOLOv8n模型实现用户人脸识别，并保存新用户数据。该平台通过自动化管理冷链仓储数据，提升管理效率，减少人工成本，利用神经网络预测未来数据，提高决策准确性，降低风险与成本，达到节能优化效果。
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公开(公告)号：CN118818314A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410915751.X
申请日：2024-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及电动车电池寿命预测领域，特别涉及一种基于泛化系统在线参数辨识的固态电池寿命估算方法，包括通过参数估计的递推最小二乘法构建电池系统泛化离散数学模型；根据电池系统泛化离散数学模型计算系统参数值；根据得到的系统参数值与设定阈值之间的关系判断电池寿命。本发明通过参数估计的递推最小二乘法来构建关于电池系统泛化离散数学模型，根据构建的模型来确定随时间变化的系统参数，并根据系统参数值与设定阈值之间的关系来判断电动汽车的电池寿命，该方法计算速度快、占用内存少，能够在线辨识，实时获得系统参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118683577A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410971197.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶车辆技术领域，特别涉及一种能抵抗恶意数据攻击的V2V通信车辆队列行驶的方法，包括构建整车动力学模型，并基于该模型构建实现车辆之间的信息传输的V2V通信模型；基于V2V通信模型接收来自其他车辆传感器测量的数据，并通过攻击检测模型对接收的数据进行检测；若攻击检测模型检测当前车辆未被攻击，则当前车辆基于队列行驶控制器进行控制；若攻击检测模型检测当前车辆被攻击，则当前车辆切换备用的自适应巡航控制器进行控制。本发明使用卡尔曼滤波进行车辆状态估计和数据检测，在提高精度、实时性和抗干扰能力的同时，保证了计算效率和系统可扩展性。
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公开(公告)号：CN117969090A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410095799.0
申请日：2024-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01M13/04 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应伸缩卷积的轴承故障诊断方法，该方法中的诊断分类器采用自适应伸缩卷积模块替换常规卷积进行特征提取。所述的自适应伸缩卷积模块采用由n个子核组成的宽卷积核，相邻两个子核之间的间隔为Si,i+1(i＝1,2,3……n‑1)，其中的n和Si,i+1可以设置为具有一定规律的常数或通过有监督模型训练自适应学习获得。本发明的诊断分类器的自适应伸缩卷积模块，可以根据输入数据的特点以及任务的需求，动态地调整卷积核的组成和间隔，不仅能够关注输入的局部特征，而且可以扩大感受野并能够增强网络捕捉周期性规律的能力。使用自适应伸缩卷积模块替换原卷积分类模型的前几层常规卷积，进行模型训练和故障识别，能够提高轴承故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN117786613A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311810972.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 本发明涉及一种有限样本下变刀具悬伸量的铣削稳定性预测方法，属于铣削加工技术领域。本发明首先测量源悬伸量的刀尖动力学和切削力系数，得到大量低可信度极限切削深度理论值；然后，采用最大熵自适应采样策略，通过颤振实验获取有限的高可信度极限切削深度实验值，引入仿射变换更新低可信度数据，进而结合高可信度数据建立铣削稳定性的协同克里金预测模型；最后，定义源悬伸量预测的变可信度数据为目标悬伸量的低可信度数据，基于平均绝对百分比误差进行自适应采样，依次测量高可信度极限切削深度值，结合仿射变换建立目标悬伸量铣削稳定性协同克里金预测模型。本发明通过引入有限的实验反馈信息，提高了铣削稳定性预测精度并最小化实验次数。
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公开(公告)号：CN117562431A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311663988.5
申请日：2023-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于清洁设备技术领域，公开了一种多自由度的旋翼式清洁机器人。包括变角度旋翼动力部件、多关节辅助吸附机械臂、自动清洁部件、多向轮辅助移动部件。其中，机器人采用的变角度旋翼动力部件机构能够根据旋翼的位姿和速度变化分别提供压紧力、移动方向推进力、液体吹散力以及空中运动和悬停动力；辅助吸附部件利用吸盘来辅助机器人在竖直或高坡度面上的吸附能力并提供柔性落点。本发明中的飞行式清洁机器人具有强大的越障、连续作业和适应能力，可以在各种幕墙或作业面上更加灵活移动，避免了传统清洁机器人需要人工辅助变换清洁位置的弊端，同时也降低了部分高空清洗作业机器的越障困境和掉落风险。
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公开(公告)号：CN116628884A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310599285.4
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种变刀具‑刀柄组合的机床工作空间刀尖动态特性预测方法，属于数控机床动力学领域。本发明综合考虑了刀具‑刀柄组合、刀具悬伸量和数控机床工作空间的影响。首先，通过锤击试验分别采集不同刀具、悬伸量和机床空间位置的刀尖点频响函数；然后，选定不同刀具‑悬伸量组合的各空间位置的模态参数(ω,ker,ξr)分别作为高、低可信度数据，结合大量低可信度数据和少量高可信度数据，运用加法标度缩小其数据差距；最后，构建基于新刀具‑悬伸量组合的Co‑Kriging刀尖动力学回归预测模型，并通过多个对比实验验证方法的有效性和优越性。
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