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公开(公告)号：CN114091300B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202111339195.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06T17/20 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种滚珠丝杠进给系统滚动结合部动态特性参数识别方法，包括：以滚珠丝杠进给系统为分析对象，建立其孪生机械模型；选用一系列弹性关节等效滚动结合部，建立可以同时考虑多个滚动结合部及其各个方向刚度、阻尼的滚珠丝杠进给系统孪生有限元模型；以待识别的动态特性参数作为输入、以系统前六阶固有频率作为输出，设计深度神经网络(DNN)模型，并加以训练，优选最佳网络层数，确定孪生数据模型并最终完成滚珠丝杠进给系统动力学数字孪生模型的建立；结合模态测试数据构建优化识别模型，采用粒子群算法进行求解从而识别各刚度、阻尼参数。根据本发明，提高了滚珠丝杠进给系统动力学建模精度、高效准确地识别各滚动结合部动态特性参数。
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公开(公告)号：CN118410632A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410506156.0
申请日：2024-04-25
Applicant: 上海市基础工程集团有限公司 , 上海理工大学
Abstract: 本发明涉及一种压入式沉井智能控制方法、系统、设备及介质，该方法包括：实时获取沉井下沉位姿参数；将沉井下沉位姿参数输入至预训练的第一深度神经网络预测模型，输出当前沉井下沉节点对应的油缸顶压力预测值；对沉井水下土层进行声呐扫描，根据声呐扫描结果从预先可视化处理形成的水下开挖模拟图中确定当前沉井下沉节点对应的土层高度；将当前沉井下沉节点对应的土层高度输入至预训练的第二深度神经网络预测模型，输出水下开挖模拟图中对应的网格位置标签；水下绞吸机器人根据网格位置标签确定实际绞吸位置，并进行绞吸取土控制。与现有技术相比，本发明能有效修正沉井下压过程的姿态偏差，具有施工精度高、可信度高、效率高等优点。
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公开(公告)号：CN102512184A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110422128.3
申请日：2011-12-16
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨外固定方式的骨折创伤断面应力测量与控制装置，包括骨骼二维力传感器、骨外固定装置、自动加力控制系统和计算机；骨骼二维力传感器通过螺纹串接在骨外固定装置双侧的支撑杆上，构成骨折创伤断面应力测控装置的检测系统，检测作用在支撑杆上的力，经计算、分析得出作用在骨折创伤断面的应力；自动加力机构紧固在支撑杆上，计算机采集传感器检测信号，经高精度智能控制算法由计算机输出伺服电机控制信号，构成自动加力控制系统，通过控制伺服电机实现对骨折创伤断面施加应力的控制。该骨折创伤断面应力测控装置既可满足骨折治疗时的固定要求，又可实现骨折创伤断面应力的实时无创检测与应力的动态控制，体积较小、重量轻、测控精度高。
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公开(公告)号：CN102138802A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110125684.4
申请日：2011-05-16
Applicant: 上海理工大学
IPC: A61B5/22
Abstract: 本发明揭示了一种微型骨骼二维力传感器、骨骼二维力传感装置，所述二维力传感器包括：力学敏感元件、硬中心、应变片、测量电路；力学敏感元件用以完成对骨骼二维力的测量，即实现对轴向拉压力和径向剪切力的测量；硬中心位于力学敏感元件的中心处，用来承受和传递外力；应变片贴在力学敏感元件的上表面；测量电路完成对信号的转换和放大。本发明所设计的骨骼二维力传感器可以配合骨外固定器实现对骨折创伤断面轴向拉压力和径向剪切力的测量。本发明力敏元件采用E型圆膜片式结构，具有尺寸小、灵敏度高、线性度好的优点，尤其是本发明采取的这种简单结构的力敏元件可以作为一个整体一次加工成型，使得本发明的刚度好、成本低、动态性能好。
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公开(公告)号：CN114091300A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111339195.9
申请日：2021-11-12
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种滚珠丝杠进给系统滚动结合部动态特性参数识别方法，包括：以滚珠丝杠进给系统为分析对象，建立其孪生机械模型；选用一系列弹性关节等效滚动结合部，建立可以同时考虑多个滚动结合部及其各个方向刚度、阻尼的滚珠丝杠进给系统孪生有限元模型；以待识别的动态特性参数作为输入、以系统前六阶固有频率作为输出，设计深度神经网络(DNN)模型，并加以训练，优选最佳网络层数，确定孪生数据模型并最终完成滚珠丝杠进给系统动力学数字孪生模型的建立；结合模态测试数据构建优化识别模型，采用粒子群算法进行求解从而识别各刚度、阻尼参数。根据本发明，提高了滚珠丝杠进给系统动力学建模精度、高效准确地识别各滚动结合部动态特性参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102632938B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201210133863.7
申请日：2012-05-03
Applicant: 上海理工大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明涉及一种爬楼梯机械装置，包括前机身、后机身、机身连接部件、四个五星形轮腿、四个直流伺服电机和轮腿固定部件，其特点是：前机身和后机身通过机身连接部件连接为一体，四个五星形轮腿分别通过轮腿固定部件固定在前、后机身两侧上，且每个五星形轮腿与固定在机身上的直流伺服电机传动连接。每个五星形轮腿包括五个车轮杆，车轮杆之间的夹角相等且外伸长度可以调整，五星形轮腿转过一周，能够实现攀爬五个台阶的楼梯。本发明爬楼梯的效率高，同时能够较好的适应室外不平整地形，可以作为灾后搜救、野外搜索、环境探测移动机器人的平台。
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公开(公告)号：CN109612728A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811567134.6
申请日：2018-12-20
Applicant: 上海理工大学
IPC: G01M13/045 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于振谱图和深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法，包括构建振动信号的振谱图和对应的故障标签、构建深度卷积神经网络、训练深度卷积神经网络以获取深度卷积神经网络模型及将振谱图输入深度卷积神经网络模型以轴承故障诊断识别结果。本发明针对滚动轴承故障特征难以准确表征的问题，基于轴承振动信号具有短时平稳性的特点，提出构建表征轴承故障的振动信号振谱图和用于滚动轴承故障诊断的深度卷积神经网络，采用已知振动信号振谱图及其对应的故障标签对网络进行训练得到深度卷积神经网络模型，对待识别振动信号构建振谱图，输入深度卷积神经网络模型，得到轴承故障诊断结果。该发明提高了轴承故障识别准确率。
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公开(公告)号：CN114511528A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210087345.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 上海理工大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端协同的工件表面粗糙度在线检测方法及系统，其中工件表面粗糙度在线检测方法包括：智能粗糙度检测装置采集工件表面图像，并分别上传至云平台和智能终端；云平台构建粗糙度等级识别模型，并根据智能粗糙度检测装置采集的数据对模型进行训练，获得最优的粗糙度等级识别模型；智能终端利用云平台获取的最优粗糙度等级识别模型进行粗糙度等级识别，并将识别结果发送至智能粗糙度检测装置。与现有技术相比，本发明具有检测速度快、精度高、可信度高等优点。
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公开(公告)号：CN109840899A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811559998.3
申请日：2018-12-20
Applicant: 上海理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度卷积神经网络的粗糙度等级识别方法，包括建立不同加工方式的粗糙度标准块的粗糙度等级图像数据库、构建深度卷积神经网络、训练深度卷积神经网络以获取深度卷积神经网络模型及将粗糙度等级图像输入深度卷积神经网络模型以获取粗糙度等级。本发明利用深度卷积神经网络，可识别多种加工方式的粗糙度，解决了传统视觉方法只能分辨单一加工方式的粗糙度等级的问题。
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公开(公告)号：CN102496366B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110428379.2
申请日：2011-12-20
Applicant: 上海理工大学
IPC: G10L17/02
Abstract: 本发明涉及一种与文本无关的说话人识别方法，其主要步骤是：(1)获取说话人语音信号，对语音信号处理得到语音预处理信号；(2)对预处理后获得的语音信号进行特征提取，求得识别系统中说话人的特征参数；(3)重复上述两步骤若干次，获取已注册说话人特征参数序列，建立所有已注册说话人特征参数参考库；(4)获取待识别说话人特征参数序列，计算待识别说话人与所有已注册说话人间的加权灰色关联度；(5)提取所有加权灰色关联度的最大值，将其与加权灰色关联度识别阈值进行比较，得出识别结果。本发明涉及生物特征识别技术领域，特别是说话人识别技术领域。它解决了现有与文本无关的说话人识别技术中错误率较高的问题，具有广泛的应用前景。
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