公开(公告)号：CN119681963A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411968237.9

申请日：2024-12-30

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊鹏文 ,  胡慕烨 ,  黄宇轩 ,  肖洋 ,  邹骏 ,  欧阳建刚 ,  夏长锋 ,  熊剑 ,  黎倩 ,  郭志军

IPC: B25J19/00 ,  B25J19/02 ,  B25J15/10

Abstract: 本发明提出一种面向自适应抓取的接近觉和触觉协同的机械手爪感知系统，属于机器人传感技术领域，包括感知模块、执行模块和数据传输与处理模块；感知模块包括柔性透明指尖、接近觉传感器阵列、多路复用器；执行模块包括三指机械手、机械臂；数据传输与处理模块包括控制器、上位机。与传统接近觉‑触觉抓取感知方案相比，建立了具有空间一致性的接近觉‑触觉协同感知框架，有效减少了信息对齐误差，显著提升了感知的时空一致性和融合效率，能够更全面地表征目标物体的多维特性，并据此自适应调整抓取姿态与力度，实现在动态环境中高精度、高鲁棒性的抓取。此外，该系统通过柔性手指实现软抓取，避免物体损伤，提高了抓取效率。

公开(公告)号：CN119357911A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411318875.6

申请日：2024-09-21

Applicant: 南昌大学

Inventor： 黎倩 ,  吴陆陆 ,  杨大勇 ,  郭志军 ,  李涛

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/213 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度卷积回声状态网络的太阳辐照度预测方法，步骤1：根据设定的不同时间地点，获得不同地区不同时间尺度的太阳辐照度数据；步骤2：将太阳辐照度数据按季节分为四部分，再按训练数据与测试数据分成两部分；步骤3：结合多尺度卷积神经网络MCNN与回声状态网络ESN构建多尺度卷积回声状态网络MCESN模型；步骤4：对MCESN模型中的MCNN进行训练以及对MCESN模型中的ESN进行输出连接矩阵Wout的求取；步骤5：使用MCESN模型进行太阳辐照度预测，得到预测结果。本发明设计预测精度高、训练速度快的MCESN预测模型；采用MCNN提取不同时间尺度上的太阳辐照度特征信息，以提高预测精度。采用ESN对上述提取的特征信息进行编码和拟合，以提高预测效率。

公开(公告)号：CN117875592A

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202311595427.6

申请日：2023-11-27

Applicant: 南昌大学

Inventor： 郭志军 ,  洪宝源 ,  黎倩 ,  尹秀霞

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/50

Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发的预定时间综合能源分布式优化调度方法，包括：考虑多种类型供能单元，建立综合能源系统的物理结构模型与通信网络结构模型；建立成本目标函数，结合耦合与局部约束条件，联立综合能源系统的经济目标函数；建立环境目标函数，与经济目标函数结合建立经济与环境联合目标函数作为综合能源系统的社会福利目标函数；结合预定收敛时间性质，设计时基触发函数；设计动态触发阈值，构造动态事件触发机制；设计事件触发机制下的分布式预定时间优化调度策略，求解建立的社会福利目标函数。本发明实现综合能源系统在预定时间内实现最大化社会福利，提高系统可靠性的同时，降低系统运行的时间与经济成本。

公开(公告)号：CN119358725A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411318863.3

申请日：2024-09-21

Applicant: 南昌大学

Inventor： 黎倩 ,  胡兆浪 ,  张宇 ,  郭志军 ,  李涛

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27 ,  G06N3/044 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于变分解深度投影编码回声状态网络的多步风速预测方法，步骤1，获取数据集，并对数据进行预处理；采用变分模态分解VMD将风速原始序列分解为若干个具有不同特征的子序列；步骤2，建立DEESN模型；DEESN模型由多个回声状态网络ESN模块和极限学习机ELM编码器组成，每个ESN模块负责不同步的提前预报，并且两个子储层之间的ELM编码器用于降低维度并优化储层状态；对于Q步超前风速预测，DEESN模型将第Q个ESN模块和第Q‑1个ELM模块相结合，并通过试错法确定DEESN模型的参数；步骤3，使用DEESN模型进行多步风速预测，得到预测结果。本发明建立VMD‑DEESN模型，提高了映射能力和学习未来时间步长之间的时间依赖性，进而提高了建模精度和效率。

公开(公告)号：CN119109027A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411204275.7

申请日：2024-08-30

Applicant: 南昌大学

Inventor： 郭志军 ,  李锋 ,  尹秀霞 ,  黎倩

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  H02J3/32 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供了一种微电网分布式多目标优化调度方法，包括以下步骤：步骤1：基于电气网‑微电网中源‑荷‑储的主体利益不同，进行主要区域划分，构建微电网系统框架；步骤2：基于步骤1构建的微电网系统框架，建立微电网系统分布式多目标优化调度模型；步骤3：基于Pareto最优原理，设计分布式多目标优化调度算法，解决微电网多目标优化问题。本发明采用一种基于Pareto最优原理的分布式优化调度方法，将微电网的多目标优化问题能转化成单目标分布式优化问题进行求解，提高系统运行的效率，降低微电网的经济运行成本。

公开(公告)号：CN118275005A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410229626.3

申请日：2024-02-29

Applicant: 南昌大学

Inventor： 熊鹏文 ,  何程杰 ,  欧阳建刚 ,  曾祥杰 ,  张宇 ,  黎倩 ,  廖玮 ,  权略

IPC: G01L1/00 ,  G01L5/00 ,  G01M5/00

Abstract: 本发明公开了一种根据梁的扰度测量水平力的传感器及其测力方法，包括舵机模块、传力轴、受力梁和弯曲度传感器；舵机模块包括舵机和底座，底座的左右两侧有两个螺孔，舵机底部嵌入在底座中，顶部通过传力轴与受力梁相连，舵机的输出轴与传力轴啮合，传力轴与受力梁通过螺母进行机械连接，弯曲度传感器放置在受力梁不受力一侧，与受力梁粘合。本发明根据受力梁的力学性质计算受力梁所受或施加的水平压力。具有结构简单，对加工精度与其他精度要求不高；能主动施加水平压力以及被动检测水平压力；体积小，重量轻，易于携带；测力过程简单，操作容易；舵机、弯曲度传感器等部件的成本都很低，所以整个装置的成本也比较低等优点。