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公开(公告)号：CN109558893A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811283829.1
申请日：2018-10-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重采样池的快速集成污水处理故障诊断方法，包括步骤：1)用均值法补全污水数据中属性不完整的样本的缺陷项，将其归一化到[0,1]区间中；2)对训练数据集中的少数类样本进行进行SMOTE过采样处理，对各类少数类样本构造对应的人工合成虚拟样本池3)设置基分类器个数及其隐层节点数的最优参数；4)结合所有样本池抽样得到的人工合成虚拟样本和初始训练数据，获得单个基分类器的训练样本集，训练基分类器；5)完成对所有基分类器的训练，将其进行集成，得到最终的集成分类器。本发明在有效地降低污水数据的不平衡性的同时提高了基分类器间的多样性，并提高了污水处理过程中故障诊断的整体性能。
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公开(公告)号：CN110009011A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910214056.X
申请日：2019-03-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于制造技术领域，特别涉及一种基于图像处理的焊点识别方法。一种基于图像处理的焊点识别方法，包括：对原始图像进行预处理；对预处理后的图像中的焊点和干扰圆孔进行位置提取；对焊点和干扰圆孔进行纹理特征提取；构建GA-SVM分类模型，对GA-SVM分类模型进行训练，得到训练后的GA-SVM分类模型；基于训练后的GA-SVM分类模型，对焊点进行识别。本发明能智能识别焊点位置以及区分焊点和干扰信息，解决了传统焊接机器人需反复示教、工作效率低下且焊接质量不高的问题。
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公开(公告)号：CN106681305A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710000827.6
申请日：2017-01-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0254
Abstract: 本发明公开了一种Fast RVM污水处理在线故障诊断方法，包括步骤：1)剔除掉污水数据中属性不完整的样本，将其归一化到[0,1]区间中，确定历史数据集和更新测试集；2)采用基于聚类的快速相关向量机方法对历史数据集的多数类数据压缩；3)根据虚拟少数类向上采样方法对历史数据集的少数类数据扩充；4)建立“一对一”的快速相关向量机多分类训练模型；5)从更新测试集中添加新样本到模型中进行测试，并更新历史数据集；6)回到步骤2)，重新处理不平衡的历史数据，训练模型，不断重复上述过程，直到在线测试数据完毕。本发明有效地降低了污水数据的不平衡性，提高了分类准确率，加快在线更新速度，对于实时诊断出运行故障，保证污水处理厂安全运行。
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公开(公告)号：CN105487526A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201610009907.3
申请日：2016-01-04
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0254
Abstract: 本发明公开的本发明公开了一种Fast RVM污水处理故障诊断方法，包括以下顺序的步骤：1)剔除掉污水数据中待识别样本中属性不完整的样本，由于各样本属性量纲的不同，对其进行归一化处理，归一化到[0,1]区间中；2)基于聚类的快速相关向量机多数类数据压缩模块；3)虚拟少数类向上采样的少数类数据扩充模块；4)“一对一”的快速相关向量机多分类模型；5)快速相关向量机污水故障诊断建模。本发明通过基于聚类的快速相关向量机对多数类数据压缩和虚拟少数类向上采样方法对少数类数据扩充，降低了污水数据的不平衡性，同时采用Fast RVM对污水生化处理过程建立多分类模型，有效提高了对污水生化处理系统的故障诊断精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107390684B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710575883.2
申请日：2017-07-14
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种多机器人协同的汽车零配件焊接最优路径规划方法，包括步骤：焊点信息预处理步骤；基于协同进化的混合遗传‑粒子群优化算法的焊点路径规划步骤；焊点路径规划信息转化为焊接机器人的运动路径步骤。本发明方法将遗传算法和粒子群优化算法相结合，基于遗传算法的突变特点可以增加粒子群算法迭代过程中的粒子群多样性和全局搜索能力，能够解决汽车零配件生产过程中焊接路径最优规划问题。
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公开(公告)号：CN106563900B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201611007215.1
申请日：2016-11-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种获得汽车内外饰件最优焊接轨迹的方法，可针对不同的焊接部件对象，对焊点分布进行分析，计算得到相应的焊接轨迹。该方法包括：S1、焊接节点信息预处理步骤，S2、基于模拟退火粒子群算法的焊点次序规划步骤，S3、焊点规划信息转化为焊接机器人的运动轨迹步骤。汽车内外饰件焊接机器人需要在不同的曲面上进行加工，在进行此类加工任务时，需要进行加工的材料的焊点具有数目多，焊点的分布比较分散，以及焊接的部件零散，尺寸比较多的特点。在焊接生产线上，相同的焊接任务重复执行，焊点数目多导致焊接任务工作量大。本方法能有效的提供不同焊接部件多焊点情况下的移动距离最小的路径，具备较好的柔性和快速性。
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公开(公告)号：CN106874934A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710021709.3
申请日：2017-01-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断方法，包括：采用集成算法Adaboost作为分类学习的整体算法框架；采用改进后的样本权值初始化方法；采用加权极限学习机作为基分类器，通过集成算法迭代更新样本权值的特性，处理不平衡数据，结合核函数的非线性映射来提高数据线性可分的程度。该方法在集成算法的基础上采用了加权极限学习机作为基分类器，可以实现多个类别的不平衡数据分类，增强了对不平衡数据的分类性能，有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN110488810B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910659824.2
申请日：2019-07-22
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型粒子群算法的焊接机器人最优路径规划方法，包括以下步骤：步骤1：获取实际焊接工件的焊接点数目和位置；步骤2：建立焊接机器人最优路径规划的数学模型；步骤3：基于改进型粒子群算法，将步骤1获取的焊接点信息作为输入，经过迭代计算后，获得一条焊接机器人的最优焊接路径；步骤4：焊接机器人根据步骤3中输出的最优焊接路径对焊接工件进行焊接。所述方法对原始的粒子群算法进行了改进，利用近邻法和随机法初始化高质量种群加快算法收敛速度；引入2‑opt局部优化算法提高求解精度；结合对个体最优解局部变异、交叉和“早熟”判断等策略避免算法陷入局部最优；具有最优解精度高以及收敛速度快的特点。
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公开(公告)号：CN107350667B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710483271.0
申请日：2017-06-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于数字化工厂的汽车门板焊接柔性生产线的仿真方法，包括下列步骤：利用数字化工厂仿真软件Visual Components设计汽车门板焊接柔性生产线，并对其进行三维建模、模拟仿真和改进优化；通过机器视觉技术，该生产线可以检测工件的完整性、焊点的总数和位置、正确调用焊头和胎具；通过路径规划的方法，对焊点进行合理的分组管理，设定每个机械臂的焊接区域并规划每个区域内机械臂的焊接次序。该仿真方法基于数字工厂，可在生产线真正投入运营之前设计好汽车门板焊接生产线、车间布局、生产过程优化、以及验证可行性和发现错误，可有效减少研发周期和企业成本。
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