-
公开(公告)号：CN119720798A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411931939.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F113/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种基于RSBO优化LSTM网络的脉冲涡流管道壁厚检测方法，利用脉冲涡流信号对管道厚度进行估计，采用基于最小二乘拟合算法的数据样本截取长度评价准则确定保留测量信号的区间，将处理后的信号输入LSTM模型对管道厚度进行检测，并采用基于随机搜索和贝叶斯优化的组合寻优对LSTM模型进行超参数整定。
-
公开(公告)号：CN118130606A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410473103.3
申请日：2024-04-19
Applicant: 福州大学
IPC: G01N27/9013 , G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于弧形涡流传感器阵列的金属管路缺陷快速检测方法，包括以下步骤；步骤S1、在金属管路待检测区的外壁处安装传感器阵列；步骤S2、将传感器阵列中相邻激励线圈的激励方向设为两两相反，以提升弧形阵列对管路周向与轴向缺陷的敏感度，并抑制提离效应；步骤S3、在管路待检测区内壁与传感器阵列对应的区域处安装强导磁体；步骤S4、通过对传感器阵列中不同接收线圈的信号进行数据预处理与图像处理，结合训练好的深度学习LSTM模型，对金属管路进行缺陷深度与缺陷方向的快速检测；本发明利于无损检测管道内部缺陷，同时能结合深度学习LSTM模型，实现金属管路缺陷深度与方向的快速检测。
-
公开(公告)号：CN116929192A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310899921.5
申请日：2023-07-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于导磁金属棒特性参数的多频涡流检测方法，包括以下步骤：步骤1：根据简化解析模型，通过线圈电感与电感过零频率，获取金属棒半径的初始值；步骤2：根据简化解析模型，在已知金属棒电导率的条件下，通过线圈电感过零频率，获取金属棒磁导率的初始值；步骤3：通过牛顿拉夫逊方法迭代优化，获取金属棒的半径与磁导率；应用本技术方案可合理估计优化参数初始值，实现金属棒多个特性参数的准确测量。
-
公开(公告)号：CN107147322B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201710493546.9
申请日：2017-06-26
Applicant: 福州大学 , 科华恒盛股份有限公司
IPC: H02M7/5387 , H02M7/539
Abstract: 本发明涉及一种双Buck全桥逆变器迭代学习控制方法。针对逆变器在直流电源波动、死区效应、稳态时线性和非线性负载电流扰动产生的周期性扰动问题，提出了电压外环迭代学习控制，电流内环无差拍控制的双环控制策略，通过周期迭代消除谐波扰动的影响，理论上可实现跟踪误差收敛到零，使系统输出电压能精确跟踪参考信号，大幅度提高跟踪精度；电流内环无差拍控制，由于电流比电压有更快的响应速度，系统的些许变化都会第一时间在电流上有所表现，起到增强系统稳定性和提高动态响应性能，且采用新型器件SiC MOSFET，提高了双Buck逆变器的输出效率。本发明方法可确保双Buck全桥逆变器有较好的负载适应能力和优越的跟踪性能。
-
公开(公告)号：CN111882184B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010677791.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划方法，首先，通过零空间投影的方法，建立复合任务；其次，将动态任务优先级规划问题转化为一个切换模式最优控制问题；最后应用混合整数优化方法，求解该最优控制问题得到最优复合任务轨迹。此方法解决多智能体系统零空间行为控制动态任务优先级规划问题，该方法不需要人为的设定任务优先级的切换条件，从而减少了研究人员的工作量，并具有良好的可扩展性，能被应用于传统逻辑法难以处理的大数量任务优先级动态规划中。此外，该方法在任务优先级切换的过程中考虑了对智能体未来状态的预测信息，使得其相较于传统的逻辑方法具有更加理想的切换效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111950525B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010894444.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06V40/18 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于破坏重建学习与GoogLeNet的Inception v4网络结构的细粒度图像分类方法，包括步骤：构建训练集，并对其中的图像进行预处理；对训练集中的每幅原始图像，将其划分为n*n个局部区域，再通过RCM处理得到对应原始图像的重组图像；分别构建由分类网络、判别网络以及区域对齐网络构成的重建破坏学习网络，并分别定义与分类网络、判别网络以及区域对齐网络对应的分类损失、对抗性损失以及区域对齐损失；以三个损失之和最小化为目标训练重建破坏学习网络；利用训练好的重建破坏学习网络中的分类网络对输入的图像进行分类。本发明在对细粒度图像的分类上取得了显著的效果。
-
公开(公告)号：CN111897224B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010811359.2
申请日：2020-08-13
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出一种基于演员‑评论家强化学习和模糊逻辑的多智能体编队控制方法，将最优控制方法引入多机器人系统领航跟随者编队控制方法中，利用模糊逻辑系统逼近连续函数的能力，解决最优控制中汉密尔顿‑雅可比‑贝尔曼方程难以求取解析解的问题；同时，结合演员‑评论家强化学习算法，形成演员模糊逻辑系统模块和评论家模糊逻辑系统模块，前者执行控制行为，后者对前者所选择的行为进行评价并将评价信息反馈给前者。该方法可以平衡控制性能和资源损耗，并且以在线学习的方式提高多机器人系统对于环境的适应性。
-
公开(公告)号：CN114102552A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111626085.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于设备识别的海上换流站智能巡检机器人及其工作方法，该巡检机器人包括安装箱，安装箱底部设有移动底座，安装箱上设有导航模块、升降装置、通信模块和三维激光扫描模块，升降装置上设有信息采集模块，安装箱内设有控制器。该巡检机器人的工作方法为：对换流站设备进行三维点云扫描和识别，确定换流站设备类型；根据识别出的设备类型对应的故障预警方案，利用信息采集模块对换流站设备的相关信息进行采集；根据识别出的设备类型判断采集的信息是否处于该设备正常运行的范围内，进而对换流站设备运行状态进行有针对性的监测；根据判断结果确定是否报警并生成工作状态报告。该巡检机器人有利于准确、可靠的对海上换流站进行监测预警。
-
公开(公告)号：CN109870654B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910106341.X
申请日：2019-02-02
Applicant: 福州大学
IPC: G01R31/382 , G01R31/3842
Abstract: 本发明公开一种基于冲击负载响应特性的蓄电池容量在线动态估计方法，包括：保持对电池电压、电流和温度进行在线实时监测；当出现冲击性负载时，即当蓄电池电流瞬间增大幅值大于预先设定值时，将负载突变期间采集的蓄电压、电流和温度数据输送至在线估计器，通过融合小波分析和小脑模型神经网络的蓄电池容量在线估计算法，实时估计蓄电池剩余容量。本发明无需对蓄电池进行长时间满冲满放，也无需对蓄电池主动注入其他谐波信号，直接利用冲击性负载作用下、实时监测的电池电压、电流和温度数据，即可对蓄电池的容量进行快速、准确、实时的估计，适合不间断电源系统，减少电池维护成本，及时发现蓄电池容量减少或失效问题，提高系统的可靠性。
-
公开(公告)号：CN111950525A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010894444.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于破坏重建学习与GoogLeNet的Inception v4网络结构的细粒度图像分类方法，包括步骤：构建训练集，并对其中的图像进行预处理；对训练集中的每幅原始图像，将其划分为n*n个局部区域，再通过RCM处理得到对应原始图像的重组图像；分别构建由分类网络、判别网络以及区域对齐网络构成的重建破坏学习网络，并分别定义与分类网络、判别网络以及区域对齐网络对应的分类损失、对抗性损失以及区域对齐损失；以三个损失之和最小化为目标训练重建破坏学习网络；利用训练好的重建破坏学习网络中的分类网络对输入的图像进行分类。本发明在对细粒度图像的分类上取得了显著的效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
112
records
(took 0.038 seconds)
