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公开(公告)号：CN113791543B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202111203711.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了基于干扰观测器的静止无功补偿器的有限时间量化控制方法。包括以下步骤：步骤1，介绍了具有SVC的单机无穷大系统的数学模型；步骤2，建立了一种更一般的具有未知参数和外部干扰的非线性输入量化系统；步骤3，针对未知的外部干扰，设计了一个干扰观测器；步骤4，自适应量化控制器的设计与稳定性分析；步骤5，对步骤1所提出的具有SVC的单机无穷大系统进行仿真研究，验证本研究所提出控制方法的有效性。本发明通过引入新的有限时间命令滤波控制技术，提出了一种新的自适应量化控制方案。并且本发明所设计的自适应量化控制器可以保证闭环系统的有限时间全局稳定。
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公开(公告)号：CN114848260A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210490962.4
申请日：2022-05-07
Applicant: 南京师范大学
IPC: A61F5/05 , A61F7/00 , A61M37/00 , A61B5/0205 , A61B5/1455 , B29C64/10 , B29C64/386 , B33Y10/00 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式传感器的智能康复外骨骼护具，包括生理参数监测贴和带有若干个孤岛的手臂支架，以及安装在孤岛内的单片机模块、蓝牙模块、传感器模块、供电模块、半导体冷热敷片和LED指示灯，该智能康复外骨骼护具的核心大脑即单片机将传感器传输来的各项数据信息处理完后会通过蓝牙模块和患者手机进行交互连接，患者可以在自己的手机app上看到自己的各项生命体态信息和各项生理参数，该发明的智能康复外骨骼护具区别于传统石膏护具，内部配备了健康监测模块和加速愈合装置，而且该智能康复外骨骼护具采用的环保可降解塑料，能够有助于提高患者受伤部位的康复效率，提升护具使用体验感，同时节约成本而且绿色环保。
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公开(公告)号：CN114268204A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202210192252.3
申请日：2022-03-01
Applicant: 天津滨海高新区河工电器科技有限公司 , 南京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种双永磁体双电枢绕组的磁通切换电机，包括外转子、内转子和定子模块，定子模块包括第一电枢绕组、第二电枢绕组、设于第一电枢绕组间的多个第一永磁体、设于第二电枢绕组间的多个第二永磁体、设于各第一永磁体两侧的第一导磁齿以及设于各第二永磁体两侧的第二导磁齿，第一电枢绕组包括六个沿圆周均匀分布的第一电枢线圈，第二电枢绕组包括六个沿圆周均匀分布的第二电枢线圈。本发明两套电枢绕组和两套永磁体可以互相切换并能同时运行，在其中一套电枢绕组发生故障或者其中有一套永磁体发生退磁时，不影响另一套电枢绕组或永磁体的运行，能够有效的应对电机的故障情况，增加电机的可靠性。
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公开(公告)号：CN110263836B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201910510060.0
申请日：2019-06-13
Applicant: 南京师范大学 , 南京智能高端装备产业研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法，包括：采集车载智能手机惯性传感器数据，进行预处理，得到源数据集；将源数据集划分成一个个的数据单元，对每一个数据单元进行统计学特征提取，并打上标签制成数据集，命名为特征数据集；搭建多特征卷积神经网络，选择合适的网络参数与优化器，并使用源数据集与特征数据集对多特征卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的多特征卷积神经网络模型；使用训练好的多特征卷积神经网络模型对车载手机惯性传感器数据进行分类，从而实现对汽车当前驾驶状态的识别，判断汽车当前驾驶状态是否为不良驾驶状态，并在后台进行数据记录与处理。本发明具有运算速度快、识别率高、抗环境干扰能力强的优点。
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公开(公告)号：CN109726662A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811581051.2
申请日：2018-12-24
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积和循环组合神经网络的多类别人体姿态识别方法，包括：步骤1，采集移动智能终端设备的加速度计和陀螺仪数据，记录对应的动作类别；步骤2，对加速度计和陀螺仪数据进行预处理，将数据分为训练样本和测试样本；步骤3，采用训练样本训练卷积和循环组合神经网络，再采用测试样本测试其准确率，并根据需求不断调整；步骤4，将训练完成的卷积和循环组合神经网络模型移植到移动智能终端上；步骤5，利用移动智能终端采集加速度计和陀螺仪数据，预处理后输入到训练好的卷积和循环组合神经网络模型，得到人体姿态识别结果。本发明识别精度高，识别类型多，可有效保护用户隐私；可应用于常用的智能电子设备，有较强的移植性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114003002B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111283792.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05B19/414
Abstract: 本发明提出了一种六自由度液压机械手有限时间跟踪控制方法；包括以下步骤：步骤1，介绍了六自由度并联液压机械手的数学模型；步骤2，介绍了液压伺服系统的数学模型；步骤3，建立了一种更一般的具有量化输入的非线性系统，提出一种迟滞量化器来量化输入信号以减少抖动；步骤4，设计一个状态观测器来估计不可测的状态，对于未知的外部扰动设计了扰动观测器，提出命令滤波方法避免传统反步法中的“复杂性爆炸”问题；步骤5，自适应控制器的设计与稳定性分析；步骤6，对六自由度并联液压机械手的电液伺服系统进行仿真研究。本发明所设计的自适应跟踪控制器可以保证闭环系统的有限时间半全局稳定。
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公开(公告)号：CN109146972B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201810954414.6
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
IPC: G06T7/73 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于快速特征点提取及网格化三角形约束的视觉导航方法，包括如下步骤：采集连续视频帧序列图像，提取相邻两帧图像中的特征点；对提取的相邻两帧图像进行网格化划分；对每个三角形构建6维形状描述子及32维区域描述子，得到由每个三角形的38维混合描述子组成的特征向量；对网格化划分对应三角形的特征向量进行匹配，通过中心点聚类方法选取具有显著特性的特征点，剔除错误匹配的特征点，利用极线几何约束剔除运动特征点，获得有效可用特征点对；完成最终的运动模型求解，获得视觉导航解算的位置结果。本发明为室内环境下的机器人视觉导航与定位提供解决方法，具有特征点提取速度快、匹配率高的优点。
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公开(公告)号：CN113791543A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111203711.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 南京师范大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了基于干扰观测器的静止无功补偿器的有限时间量化控制方法。包括以下步骤：步骤1，介绍了具有SVC的单机无穷大系统的数学模型；步骤2，建立了一种更一般的具有未知参数和外部干扰的非线性输入量化系统；步骤3，针对未知的外部干扰，设计了一个干扰观测器；步骤4，自适应量化控制器的设计与稳定性分析；步骤5，对步骤1所提出的具有SVC的单机无穷大系统进行仿真研究，验证本研究所提出控制方法的有效性。本发明通过引入新的有限时间命令滤波控制技术，提出了一种新的自适应量化控制方案。并且本发明所设计的自适应量化控制器可以保证闭环系统的有限时间全局稳定。
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公开(公告)号：CN111564841A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010474134.2
申请日：2020-05-29
Applicant: 南京师范大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种多机电力系统的输入量化有限时间容错抗干扰控制(FTC)方法，包括以下内容：步骤1、基于多机电力系统的数学模型，建立了一种更一般的具有量化输入的非线性系统；步骤2、提出一种迟滞量化器来量化输入信号以减少抖动；步骤3、自适应控制器的设计与稳定性分析。通过对含有晶闸管控制串联电容补偿技术(TCSC)的两区域四机电力系统进行仿真研究，验证了本发明所提出的控制方法的有效性。和现有技术相比，本发明通过引入新的量化控制方案和一种针对不确定执行器故障的新型容错控制方法，提出了一种新的自适应控制方案。并且本发明所设计的自适应控制器可以保证闭环系统的有限时间全局稳定。
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公开(公告)号：CN114759694A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210337705.7
申请日：2022-03-31
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明涉及一种具有多励磁齿非重叠绕组定子结构的电励磁同步电机，包括定子模块和转子模块，定子模块包括定子铁心、励磁绕组和电枢绕组，定子铁心中环周设有多个励磁齿和多个电枢齿，其中每两个励磁齿和每两个电枢齿交替排布，每两个相邻励磁齿为构成V型结构或Y型结构，励磁绕组包括多组励磁线圈，各励磁线圈分别跨两个相邻励磁齿绕制，电枢绕组包括分别绕制在各电枢齿上的多组电枢线圈，其中每两组电枢线圈构成同一相，转子模块包括转子铁心以及位于转子铁心内的转轴。该电机在具有高正弦度每相感应电动势、高正弦度每相磁链和优良的调磁性能的基础上，采用了非重叠绕组和多励磁齿结构，能够有效的降低电机铜耗，提升电机转矩和功率密度。
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