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公开(公告)号：CN116310273A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310032053.0
申请日：2023-01-10
Applicant: 河南工业大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于多空洞卷积和SE注意力残差的无人机检测方法，包括：获取无人机图像样本集，将所述样本集分为训练集和验证集，并对所述训练集中的图像样本进行预处理；对目标检测模型YOLOv5进行改进，获得无人机目标检测模型，具体包括：在目标检测模型YOLOv5的主干网络的SPP结构后，引入SE注意力残差网络模块；在目标检测模型YOLOv5的特征融合网络的PANet结构中，每一个卷积层后均引入一个多空洞卷积融合模块；构建GPU训练环境和设置训练参数；将所述训练集和所述验证集输入到改进的无人机目标检测模型中进行训练和验证，得到训练好的无人机目标检测模型；获取待识别无人机目标图像，输入到所述训练好的无人机目标检测模型中进行检测，得到无人机目标检测结果。
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公开(公告)号：CN114527655A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210105248.9
申请日：2022-01-28
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型有限维重复控制的周期性干扰抑制与信号跟踪方法，该方法包括如下步骤：首先设计经典控制器，保证在周期性干扰信号和参考信号作用下闭环系统稳定；然后设计改进型有限维重复控制器，并将其与原闭环控制器并联构成一种复合控制器，从而实现周期性干扰信号抑制与参考信号跟踪；最后根据系统函数相位范围选择收敛系数，并根据收敛系数设计补偿环节提高系统稳定裕度。本发明采用并联式有限维重复控制，减小了无穷多个极点引入对系统稳定性影响，同时克服了传统串联式有限维重复控制在非谐波频率段干扰信号放大、相位滞后而引起系统稳定性变差等问题；采用并联式结构，控制系统结构简单，参数易于调整。
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公开(公告)号：CN109062274B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201811016884.4
申请日：2018-09-03
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05D13/62
Abstract: 本发明公开了一种基于复变量有限维重复控制的磁轴承振动力矩抑制方法，该方法包括如下步骤：首先建立包含转子动不平衡和位移传感器谐波噪声的磁悬浮转子转动系统动力学模型；然后设计基于并联式复变量有限维重复控制的磁轴承振动力矩抑制算法；最后根据复变量系统函数的双频Bode图设计同频和倍频振动力矩抑制器参数，保证闭环系统稳定性前提下实现强陀螺效应磁轴承系统振动力矩抑制。本发明采用并联式有限维重复控制克服了串联式在非谐波频率处信号放大、相位滞后而引起系统稳定性变差等缺点；利用复变量系统函数双频Bode图设计控制器参数，降低强陀螺效应下参数设计的复杂性；此外，充分考虑功放系统低通特性的影响，提高振动力矩抑制精度。
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公开(公告)号：CN109062274A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811016884.4
申请日：2018-09-03
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05D13/62
CPC classification number: G05D13/62
Abstract: 本发明公开了一种基于复变量有限维重复控制的磁轴承振动力矩抑制方法，该方法包括如下步骤：首先建立包含转子动不平衡和位移传感器谐波噪声的磁悬浮转子转动系统动力学模型；然后设计基于并联式复变量有限维重复控制的磁轴承振动力矩抑制算法；最后根据复变量系统函数的双频Bode图设计同频和倍频振动力矩抑制器参数，保证闭环系统稳定性前提下实现强陀螺效应磁轴承系统振动力矩抑制。本发明采用并联式有限维重复控制克服了串联式在非谐波频率处信号放大、相位滞后而引起系统稳定性变差等缺点；利用复变量系统函数双频Bode图设计控制器参数，降低强陀螺效应下参数设计的复杂性；此外，充分考虑功放系统低通特性的影响，提高振动力矩抑制精度。
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公开(公告)号：CN107844052A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710955013.8
申请日：2017-10-14
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于并联式有限维重复控制的两自由度磁轴承系统谐波电流抑制方法。该方法包括如下步骤：首先建立包含转子不平衡和位移传感器谐波噪声的两自由度磁轴承转子动力学模型；然后以功放系统为被控对象，以线圈电流为被控变量，利用并联式FDRC设计磁轴承系统谐波电流抑制；最后设计并联式FDRC控制器参数，并分析系统稳定性，在保证闭环系统稳定的前提下实现两自由度磁轴承系统谐波电流抑制。本发明可以根据谐波电流抑制精度要求合理选择FDRC的阶数，克服了传统重复控制中低通滤波器对抑制精度与系统稳定性的影响；控制器参数设计时直接考虑功放低通特性对谐波电流抑制精度影响，不需要对功放系统另外设计补偿环节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114608613B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210245093.9
申请日：2022-03-14
Applicant: 河南工业大学
Abstract: 本发明涉及到一种惯性导航系统的辨识装置领域，具体涉及到一种惯性导航系统惯性传感器误差在线动态辨识装置。包括惯性传感器本体，惯性传感器本体上端开设有凹槽，凹槽的槽底左侧固定有插座，插座与惯性传感器本体电性连接，插座内插接有插头，插座右侧的凹槽内安装有误差在线动态辨识模组，误差在线动态辨识模组与插头通过排线电性连接，误差在线动态辨识模组左端固定有横向的支杆，支杆与插头右端通过转销转动连接。本发明，结构简单，拆装方便，方便使得误差在线动态辨识模组与惯性传感器进行集成安装，误差在线动态辨识模组安装后稳定新能好，占用空间小，方便对误差在线动态辨识模组进行维修。
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公开(公告)号：CN112068173B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010792458.0
申请日：2020-08-09
Applicant: 河南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环路和积数据关联算法的协同导航，其特征在于：协同导航系统内有多个平台，平台自身用卫星（GPS）和惯导（INS）进行绝对导航，平台间用GPS和超宽带（UWB）进行相对导航，且平台间可相互通信。具体步骤为：平台自身采用惯导，卫星等传感器进行绝对导航，获取平台的位置、速度、姿态等信息；平台间采用卫星差分和超宽带的测距，测速，以及绝对导航输出结果进行相对导航，获取平台间的相对位置、速度信息；平台间互相传递绝对导航及相对导航的估出结果，构建基于环路和积数据关联算法的协同导航滤波器，估计出所有平台的位置、速度信息。本发明能够提高协同导航定位精度和可靠性，适用于工程实际应用。
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公开(公告)号：CN114636498B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202210245278.X
申请日：2022-03-14
Applicant: 河南工业大学
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明公开了组合传感器，包括具有圆筒状结构的安装壳、上端盖、下端盖、圆柱状的抵触块、弹性件以及压力传感器组群；所述上端盖和下端盖分别安装在安装壳的上下两端；所述抵触块通过弹性件悬空设置在安装壳内；所述压力传感器组群包括第一压力传感器、第二压力传感器、第三压力传感器、第四压力传感器、第五压力传感器、第六压力传感器、第七压力传感器、第八压力传感器；本发明中设置的多个压力传感器与抵触块及固定耳配合，实现八个方向的控制，能够满足在更复杂的空间中操作，同时在操作时仅需改变抵触块的姿态，操作更加方便。
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公开(公告)号：CN113515124B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110754079.7
申请日：2021-07-04
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种适用于移动机器人路径规划的融合模糊控制的改进蚁群算法，所述包括融合模糊控制的蚁群算法信息素更新策略、自适应权重因子调整策略和利用Floyd思想优化路径，所述融合模糊控制的蚁群算法信息素更新策略，基于普通蚁群算法的层面，融合模糊控制器加大信息素在有效路径节点上的更新质量；所述自适应权重因子调整策略，利用每一次迭代获得的最优路径，对节点搜索公式的权重因子进行动态调整，加速算法收敛；所述利用基于Floyd算法思想的路径优化算法，设置障碍物安全距离进行路径平滑和优化。该方法改善普通蚁群算法在复杂环境中收敛速度慢、路径优化差的缺点，提高算法收敛速度，优化最终路径。
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公开(公告)号：CN114237252B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111554768.X
申请日：2021-12-17
Applicant: 河南工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种融合卡尔曼滤波预测思想的适用于移动机器人导航的改进蚁群算法，所述包括引入信息素初始分布规则初始化信息素全局分布，提高初始信息素启发作用；所述采用融合最优节点预测模型的复合型节点选择策略进行蚂蚁寻路过程中的节点选择，增大最优节点选择概率；所述采用融合卡尔曼滤波思想的预测信息素更新模型进行全局信息素浓度最优更新，根据迭代前后两次信息素数值进行最有融合和预测，增大信息素启发作用；所述采用动态更新方式进行蚁群算法节点概率公式中的信息素权重因子和启发信息权重因子的动态更新，加速算法收敛。该方法对于蚁群算法过程具有高度启发作用，改善蚁群算法在移动机器人路径规划过程中的收敛速度慢、精度低等不足，提高算法效率。
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