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公开(公告)号：CN110509270A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910643200.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种机器人控制系统及控制方法，所述机器人控制系统包括机器人本体，包括驱动单元；中控单元；运动控制单元，设置于所述机器人本体上，所述运动控制单元分别与所述中控单元和所述驱动单元通信连接，所述运动控制单元用于从所述中控单元接收第一控制指令，以控制所述机器人的工作模式、移动平台的位姿、移动以及转向；视觉引导单元，与所述运动控制单元连接，所述视觉引导单元用于获取机器人预设运动轨迹上的色带轨迹信息，并将获取的所述色带轨迹信息传输给所述运动控制单元，所述运动控制单元根据接收到的所述色带轨迹信息来控制所述机器人寻迹移动。利用本发明，能够提升机器人的实用价值和服务质量，节约人力和物力资源。
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公开(公告)号：CN110252838A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910643204.X
申请日：2019-07-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种挤压机床，所述挤压机床包括机床框架；沿所述机床框架的长度方向依次同轴设置的凸模顶出结构、挤压凸模梁架结构、挤压筒梁架结构、坯料夹紧结构以及坯料顶出结构；以及后动梁驱动结构，设置于所述机床框架上，且所述后动梁驱动结构与所述坯料夹紧结构位于所述挤压筒梁架结构的同一侧；其中，所述挤压凸模梁架结构和所述挤压筒梁架结构滑动安装于所述机床框架上，所述凸模顶出结构的传动部件与所述挤压凸模梁架结构连接，所述后动梁驱动结构的传动部件与所述挤压筒梁架结构连接。本发明的挤压机床提高了零件的加工精度、加工效率、保证了金属流线结构，并且提高了产品质量和使用寿命。
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公开(公告)号：CN110252838B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN201910643204.X
申请日：2019-07-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种挤压机床，所述挤压机床包括机床框架；沿所述机床框架的长度方向依次同轴设置的凸模顶出结构、挤压凸模梁架结构、挤压筒梁架结构、坯料夹紧结构以及坯料顶出结构；以及后动梁驱动结构，设置于所述机床框架上，且所述后动梁驱动结构与所述坯料夹紧结构位于所述挤压筒梁架结构的同一侧；其中，所述挤压凸模梁架结构和所述挤压筒梁架结构滑动安装于所述机床框架上，所述凸模顶出结构的传动部件与所述挤压凸模梁架结构连接，所述后动梁驱动结构的传动部件与所述挤压筒梁架结构连接。本发明的挤压机床提高了零件的加工精度、加工效率、保证了金属流线结构，并且提高了产品质量和使用寿命。
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公开(公告)号：CN116298929A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310510479.2
申请日：2023-05-08
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种电池组电芯一致性评估方法，其步骤包括：1.对电池组内的电芯进行交流阻抗测试；2.对获得的电池组内电芯的电化学阻抗谱(EIS)曲线进行特征提取；3.根据数据的波动程度作为各个特征量的权重的选取依据，以特征量加权后的计算结果作为电芯评价因子；4.通过计算电芯评价因子的标准差，得到电池组内部电芯的一致性评估结果。本发明可以提高电池组内电芯一致性评估的速度和准确性，从而能减少电池组回收利用时的拆解工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119556151A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411777869.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明公开了一种锂电池联合健康状态估计与寿命预测方法，包括：1、在锂电池老化正常运行阶段，通过对所述锂电池进行脉冲测试，通过建立戴维南模型，预测锂电池的健康状态与剩余寿命；2、在锂电池进入深度老化阶段后，通过对所述锂电池进行EIS测试，得到阻抗谱数据，修正戴维南模型为可变阶RC模型；3、分别利用阻抗谱数据和可变阶RC模型辨识的参数进行深度老化阶段的健康状态估算，当两者的预测误差小于误差阈值时，认为成功建立得到适用于深度老化阶段的电池健康状态和剩余寿命预测模型，否则调整可变阶RC模型的阶数以减少误差。本发明能保证完整生命周期内锂电池寿命预测估计的可靠性，从而能有效降低测试工况的控制复杂度与成本。
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公开(公告)号：CN116243176A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310211924.5
申请日：2023-03-07
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G06F30/367 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于电化学阻抗谱的锂电池建模与参数辨识方法，基于锂电池EIS测试数据进行，为有效对EIS谱进行数字化方法高效快速分解，解耦电池内部的动力学过程，引入改进的弛豫时间分布方法对锂电池系统建立多阶复合等效电路模型。采用对电池进行低高频分区实现模型参数辨识方法，高频区阻抗谱常认为与电池欧姆阻抗有关，而低频区被认为是能反映锂电池半扩散效应，用多个常相位元件CPE表征，有效避免实际电池中非极化反应结构部分导致的DRT解析引入误差问题，最后通过正则化方法拟合DRT分布函数γ(lnτ)完成建模。本发明方法建立的具有高度物理意义的等效电路模型，可有效应用于电池寿命预测、电池分类筛选、电池梯次利用等场合。
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公开(公告)号：CN115037212A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210691706.1
申请日：2022-06-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H02P21/18 , H02P21/13 , H02P25/022 , H02P6/182
Abstract: 本发明公开了一种基于位置观测的永磁同步电机转子位置估计方法，其步骤包括：1.建立以电磁转矩二阶微分项为输入量，描述永磁同步电机运动状态的四阶状态方程；2.对前述四阶状态方程进行状态重构，建立位置闭环观测器用于观测转子位置；3.通过反电动势在α、β轴上的分量eα、eβ经外差法处理后得到位置估计误差Δθe用于位置观测器的反馈校正环节。本发明能实现频率斜坡变化时的位置零稳态误差控制，从而有效减小电机加减速过程中的位置估计误差，并提高位置估计精度。
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公开(公告)号：CN110254253A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910643211.X
申请日：2019-07-17
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种机器人，所述机器人包括外壳框架；驱动系统；移动轮式结构，位于所述外壳框架的底部，所述移动轮式结构包括若干全向轮、若干传动机构、平台底盘以及若干悬挂机构，若干所述全向轮沿所述平台底盘的周缘分布，其中，所述驱动系统安装固定于所述平台底盘上，所述全向轮通过所述悬挂机构连接固定于所述平台底盘周缘，所述全向轮通过所述传动机构与所述驱动系统连接；控制系统，所述控制系统与所述驱动系统通信连接；以及电源系统，所述电源系统与所述机器人的各用电系统电性连接。本发明的机器人能够实现全方位移动、自主巡检、人机交互、信息查询、机场导航等多种功能。
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公开(公告)号：CN118503724A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410628666.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于模态分解与混合神经网络相结合的风电及光电功率区间预测方法，包括：1采用相关分析法剔除弱相关因素对风光预测结果的影响；2通过改进的自适应集成经验模态分解算法，将风光功率及相关因素分解成多个相对平滑的本征模态分量；3利用卷积神经网络，对风电及光电数据进行特征提取；4利用长短期记忆神经网络强大的特征学习能力，实现对风电及光电功率的精准预测；5通过计算各分位数下风电及光电功率的预测值，形成置信区间，并通过对各模态分量预测结果进行重构，获取最终风电及光电功率区间预测结果。本发明对风电及光电功率强相关影响因素进行模态分解，建立基于CNN‑QRLSTM算法的区间预测模型，进行风电及光电功率的特征学习与挖掘，获取未来时刻风电及光电功率区间上界及区间下界。
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