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公开(公告)号：CN114291737A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111441315.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网北京市电力公司 , 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种流动式起重机吊臂防碰撞控制方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：构建三维空间坐标系；获取起重机底座的旋转角度以及底座顶点到原点的水平距离和垂直距离确定底座顶点坐标；获取起重机吊臂的长度、抬升角度和旋转角度，并结合底座顶点坐标确定吊臂顶点坐标；获取吊臂顶点与障碍物连线的长度、抬升角度和旋转角度，并结合吊臂顶点坐标确定障碍物坐标；以障碍物坐标为圆心，以预设危险距离为半径构建危险球面方程；计算吊臂与危险球面方程的碰撞风险以及进入危险球面的时间；进一步确定风险状态，并根据风险状态选取相应的控制策略；本发明能有效解决吊臂运动过程中的防碰撞问题，具有良好的应用性和推广性。
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公开(公告)号：CN111452052B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010407000.9
申请日：2020-05-14
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种档案用机器人的导航定位与任务规划方法，包括下述步骤(1)预处理：定义档案架区域的坐标轴以及初始参数；(2)机器人从初始位置出发，穿过档案区域；(3)判断机器人是否已经过任务中编号最大的档案架；(4)根据待执行的任务矩阵，判断是否为可执行任务，(5)对任务进行分解，形成新的任务矩阵；(6)建立目标函数，对新的任务矩阵进行优化；(7)执行任务。本发明能够解决档案架被打开的情况中机器人识别困难的问题，使得机器人能够实时监测外部环境的变化，有效、快速的适应变化的外部环境，对不同的地图均适用，适用性广，能够实现高效的客户端与机器人之间的人机交互。
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公开(公告)号：CN113247771A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110453423.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网北京市电力公司 , 东南大学 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种起重机防电缆触碰系统，包括：空间测量装置，用于测量吊臂和电缆之间的位置关系；电缆防触碰预警装置，用于实时显示吊臂和电缆之间的位置关系；制动控制装置，用于根据吊臂和电缆之间的位置关系对吊臂进行制动控制；通信装置，用于实现空间测量装置和电缆防触碰预警装置以及制动控制装置之间的通信，本发明能够对输电线缆方位信息和起吊机构姿态信息进行实时测定，能够向起重机操作员提供可视化的预警信息；在距离过近的危险状态下，还能够通过嵌入式控制器自动地引导起吊机构进行制动，防止其触碰到输电线缆；并具有较好的工程实用性和推广性，能有效保障流动式起重机一类工程机械吊装作业的触电安全防护。
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公开(公告)号：CN107175686B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710435982.0
申请日：2017-06-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人关节，包括壳体、电机，以及连接在所述壳体和电机上的谐波减速器；所述谐波减速器包括输入轴、椭圆形凸轮、薄壁轴承外壳、中空的刚轮、中空的柔轮和应变片；输入轴的一端与凸轮的一端固定连接；凸轮和薄壁轴承外壳之间设有球形滚动体，凸轮带动薄壁轴承外壳旋转；柔轮的下部表面呈小模数外齿形，刚轮内壁呈小模数内齿形，刚轮内壁和柔轮的下部相适配；薄壁轴承外壳与柔轮的下部内腔相适配；应变片固定连接在柔轮的表面。该机器人关节结构简单，关节中的各种导线不会因为关节的转动而缠绕，穿线方便；同时能准确测量谐波减速器的输出力矩。
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公开(公告)号：CN107065524B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710048712.4
申请日：2017-01-20
Applicant: 东南大学 , 南京埃斯顿自动化股份有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种伺服系统频域辨识系统及辨识方法，其中辨识系统包括电机参数读入模块，读取伺服系统中所用伺服电机的额定电流和伺服电机的参考负载惯量比；幅值自适应随机测试序列生成模块，生成幅值自适应随机测试序列；速度开环测试模块，采集测试结构的电机转速；频率特性求解模块，得到伺服系统的频率特性；频率模型辨识模块，建立待求频率模型，通过待求频率模型来逼近频率特性求解模块得到的频率特性。本发明的频率模型辨识方法相对于现有技术具有可靠性和准确性更高的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107398921A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710435981.6
申请日：2017-06-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种关节机器人的关节结构，包括壳体、电机，以及谐波减速器；谐波减速器包括中空的输入轴、中空的椭圆形凸轮、薄壁轴承外壳、中空的刚轮、中空的柔轮、应变片；输入轴的一端与凸轮的一端固定连接；凸轮和薄壁轴承外壳之间设有球形滚动体，柔轮一端设有小模数外齿形，柔轮另一端为薄壁法兰；刚轮内壁和柔轮的一端相适配；薄壁轴承外壳与柔轮的内腔相适配；应变片固定连接在柔轮的侧壁上；刚轮通过螺钉安装于交叉滚子轴承的内圈上，交叉滚子轴承的外圈通过螺钉安装在壳体上；柔轮固定连接在壳体上；电机的定子与壳体固定连接，电机的转子与输入轴固定连接。该关节结构中各种导线不会因为关节的转动而缠绕，穿线方便。
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公开(公告)号：CN105777127A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610113861.X
申请日：2016-02-29
Applicant: 东南大学
IPC: C04B35/56 , C04B35/626
CPC classification number: C04B35/56 , C04B35/626 , C04B2235/40 , C04B2235/404 , C04B2235/425
Abstract: 一种高纯Ti2SnC金属性陶瓷粉体的制备方法，以Ti、Sn和C粉为原料，按Ti∶Sn∶C＝2∶(1～1.2)∶1的摩尔比混合1～100小时后，加热处理。在保护性气氛或真空环境下，900～1500℃加热保温10～200分钟，即可得到高纯度Ti2SnC粉体。该方法具有：所用设备简单，合成Ti2SnC粉体时间短，纯度高，无Ti2C杂质存在，适合大规模生产应用。
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公开(公告)号：CN105470984A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510817093.1
申请日：2015-11-23
Applicant: 江苏省电力公司南通供电公司 , 国家电网公司 , 东南大学
CPC classification number: Y02E10/563 , Y02E40/34 , H02J3/383 , H02J3/12 , H02J3/16
Abstract: 本发明提供了一种分布式光伏电站模糊自适应电压控制方法，包括：分布式光伏电站就地电压控制数据采集；基于模糊逻辑的期望电压区间自适应调整；含分布式光伏电站的有源配电网运行工况监测；基于控制模式切换的模糊自适应电压控制。本发明根据本地测量信息，利用基于模糊逻辑的电压期望值区间自适应调整方法和基于模式切换的模糊自适应电压控制方法，在多种工况下实现分布式光伏电站的就地自适应电压控制，使分布式光伏电站具备了参与电网电压调节的能力，充分发挥分布式光伏电站本身的电压控制能力，从而稳定并网点电压，并降低分布式光伏电站并网冲击，促进分布式光伏发电的高渗透消纳，进一步发挥分布式光伏电站的能效和环境效益。
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公开(公告)号：CN105373856A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510817091.2
申请日：2015-11-23
Applicant: 江苏省电力公司南通供电公司 , 国家电网公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及的一种考虑游程检测法重构的风电功率短时组合预测方法，包括采用经验模态分解对风电场多组出力时间序列样本数据进行分解，得到多个本征模态函数IMF和趋势项Res；依据游程判别法对分解所得IMF和剩余分量进行波动程度分类，将具有相似波动频率的EMD分解项进行重构；对重构的分量进行数据归一化处理后作为神经网络的训练和测试数据，建立EMD-Elman预测模型直接多步法进行72h日前功率预测。本发明建立了较为准确的EMD-Elman神经网络短时多步组合预测模型，减少了预测分量建模数，提高预测精度和预测速度。
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公开(公告)号：CN119577505A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411445154.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: G06F18/24 , G06F16/35 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的微服务故障识别方法，涉及微服务技术领域，收集与微服务故障识别相关的训练数据，训练数据包括已经标注好的样本，对收集到的数据进行预处理，预处理方式为文本清洗，包括去除无关字符、标点符号和停用词，将预处理后的文本转换成模型可接受的特征表示形式，选用Word2Vec作为词嵌入模型，用于捕捉单词之间的语义关系。本发明通过基于深度学习的微服务故障识别方法，可以有效提高微服务系统的故障检测和诊断效率。通过对历史故障数据的深度学习，系统能够识别出复杂的、潜在的故障模式，并预测可能出现的故障类型，从而帮助系统管理人员快速定位故障根因，减少排查时间。
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