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公开(公告)号：CN107356431B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201710562233.4
申请日：2017-07-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于ADMM与稀疏组合学习的滚动轴承性能退化评估方法，所述方法包括以下步骤：(1)对滚动轴承的正常模式进行学习，利用学到的知识建立正常模式的知识库；(2)建立基于各知识的量化指标求解器，求解被检测的滚动轴承的量化指标Φ；(3)对量化指标Φ进行分析，实现滚动轴承性能退化程度的评估。该方法不需要先验知识，可以通过学习Training Set的特征生成正确的知识库；将ADMM与组合学习应用到模型中，使模型的时间复杂度下降；可以获得衡量滚动轴承性能退化程度的量化指标Φ，具有实时性、量化评估和自动化程度高等优点。
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公开(公告)号：CN108983612A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810894995.9
申请日：2018-08-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种具有预设性能和连接保持的水下机器人编队控制方法，该方法包括下述步骤：建立水下机器人编队动态模型；建立虚拟领导者模型；考虑预设性能和连接保持；将保证预设性能和连接保持问题转化为保证转化误差的渐进稳定性问题；后推设计法设计虚拟控制器；应用径向基(RBF)神经网络逼近系统模型不确定；设计基于误差符号鲁棒积分的自适应神经网络控制器。本发明方法保证了跟踪误差的暂态性能和跟随者与领导者之间的连接保持问题，在有不确定系统动态和外界扰动情况下，运用基于误差符号鲁棒积分的自适应神经网络控制策略，能很好补偿神经网络重构误差和未知的外界扰动，从而实现跟踪误差的渐进收敛，提高了设计方案的实用性。
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公开(公告)号：CN108664974A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810291496.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGBD图像与全残差网络的语义分割方法，包括步骤：获取场景的RGB图像及深度图像，并传递到工作站中；在工作站对获取信息进行如下运算：在第一阶段中，把深度信息以及RGB颜色信息分别输入卷积神经网络的两个卷积分支中，进行下采样的卷积操作，并分多次把深度分支信息融合进颜色分支中；在第二阶段中，把第一阶段最后一次融合结果作为输入，进行上采样的卷积运算，同时获取第一阶段中各阶段特征层信息，将其融入上采样的各阶段中，直至输出语义分割结果。本发明中，除模型初始卷积与最后的反卷积外，其余卷积结构皆使用残差模块进行卷积运算；模型对于第一阶段与第二阶段的相同空间尺寸的特征层实行跳跃结构进行信息融合。本发明具有语义分析及边缘分割精确的优点。
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公开(公告)号：CN107356431A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710562233.4
申请日：2017-07-11
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G01M13/04 , G01M13/045 , G06K9/6249
Abstract: 本发明公开了一种基于ADMM与稀疏组合学习的滚动轴承性能退化评估方法，所述方法包括以下步骤：(1)对滚动轴承的正常模式进行学习，利用学到的知识建立正常模式的知识库；(2)建立基于各知识的量化指标求解器，求解被检测的滚动轴承的量化指标Φ；(3)对量化指标Φ进行分析，实现滚动轴承性能退化程度的评估。该方法不需要先验知识，可以通过学习Training Set的特征生成正确的知识库；将ADMM与组合学习应用到模型中，使模型的时间复杂度下降；可以获得衡量滚动轴承性能退化程度的量化指标Φ，具有实时性、量化评估和自动化程度高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103793604A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410036553.2
申请日：2014-01-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于相关向量机的污水处理软测量方法，包含以下顺序的步骤：利用模糊单调递增依赖算法对采集的污水输入数据进行属性约简，定量分析出对化学需氧量COD、生化需氧量BOD影响较大的输入属性；利用相关向量机RVM和采集的污水输入数据建立预测模型，并对模型参数进行寻优，进而建立最优预测模型；所述采集的污水输入数据已确定对化学需氧量COD、生化需氧量BOD影响较大的输入属性；对待预测的污水样本数据进行预测：将属性约简后的入水数据作为训练好的相关向量机软测量模型的输入，模型的输出即为出水化学需氧量COD和生化需氧量BOD的预测结果。本发明的方法，预测精度高且所需时间短。
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公开(公告)号：CN101833281A
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN201010118387.2
申请日：2010-02-26
Applicant: 华南理工大学 , 广州东芝白云自动化系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种污水处理曝气节能控制方法，包括以下步骤：01、运行模式选择；11、建立模型；21、学习数据处理；31、神经网络方法学习；41、运行控制。本发明实现工艺处理设备的最优节能控制，并具备工艺参数自我分析、自我诊断及自动处理等自我管理功能；具备很强的自适应能力及鲁棒性，节能效果很好。本发明作为一种污水处理曝气节能控制方法广泛应用于污水处理过程中。
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公开(公告)号：CN114527644A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210030710.3
申请日：2022-01-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊逻辑控制算法的A星算法改进方法、系统及介质，其中方法包括：根据无人机飞行的过程中采集的环境信息进行环境建模，获得模糊控制器，所述环境信息包括无人机与障碍物之间的距离信息和方向信息；为无人机飞行设置多个不同值的搜索步长，并采用模糊控制器控制搜索步长；在无人机飞行中，当检测到距离障碍物较远时，增大搜索步长；当检测距离障碍物较近时，减小所述搜索步长；其中，所述搜索步长的数值根据模糊逻辑控制算法进行动态控制。本发明利用模糊逻辑控制算法动态调整步长，以及为A星算法估价函数的启发式函数动态分配权值，以提高路径搜索的效率。本发明可广泛应用于无人机避障及路径规划的技术领域。
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公开(公告)号：CN113031648A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110218530.3
申请日：2021-02-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于实感深度相机的旋翼无人机避障的方法，包括以下步骤：1)、实感深度相机获取深度图像；2)、对深度图像进行处理，以获取障碍物的三维坐标3)、建立避障系统，生成自动避障决策指令，控制无人机飞行。本发明根据实感深度相机获取的深度图像来提取障碍物的位置信息，产生相应的避障指令以控制无人机的飞行。与搜索整个图像来找到可行区域相比，该方法根据获取的信息直接生成避障指令，有助于飞行控制器的快速计算和实时处理，从而有效解决了无人机因无法快速准确避障而导致的撞机问题。
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公开(公告)号：CN112350600B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202011138012.2
申请日：2020-10-22
IPC: H02M7/483 , H02M7/5387
Abstract: 本发明涉及柔性直流输电领域，尤其涉及一种基于扰动估计的模块化多电平换流器功率解耦控制方法，步骤包括：S1，基于桥臂电流差模分量的动态方程设计二阶扰动观测器；S2，根据二阶扰动观测器实时估计扰动量；S3，根据估计扰动量实现对消，从而控制模块化多电平换流器交流侧功率解耦。该方法不需要精确的数学模型，实现简单，效果好，鲁棒性强，具有较强的应用价值。
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