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公开(公告)号：CN118199845A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410296534.7
申请日：2024-03-15
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种超混沌复杂系统的对偶投影同步方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：选取一组异构的超混沌复杂系统；针对一组异构的超混沌复杂系统，确定同步系统的驱动系统和响应系统；同步系统，是用于使工程的安全通信的应用系统中两组超混沌复杂系统实现对偶同步的系统；基于驱动系统和响应系统，确定同步系统的状态误差函数；并基于同步系统的状态误差函数，根据预设的一对缩放因子，在驱动系统与响应系统之间建立联系，实现驱动系统与响应系统的对偶同步投影，以对工程的安全通信中的超混沌复杂信号进行同步。该方案，通过实现超混沌复杂系统的对偶投影同步，能够在工程的安全通信中实现高传输效率和抗攻击能力。
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公开(公告)号：CN117591950A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311665149.7
申请日：2023-12-05
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/042 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承变工况的故障诊断方法、装置、终端和存储介质，该方法包括：采集故障设备的原始振动数据，划分为源域数据和目标域数据；将划分得到的源域数据和目标域数据构造为图结构数据，得到源域图结构数据集和目标域图结构数据集；将构造得到的源域图结构数据集和目标域图结构数据集，分别按照设定比例划分为源域训练集、源域测试集，以及目标域训练集、目标域测试集；基于源域训练集和目标域训练集，进行训练，得到域适应图神经网络模型；基于源域测试集和目标域测试集，对训练得到的域适应图神经网络模型进行测试，输出预测诊断结果。该方案，通过构建神经网络模型，能够提高滚动轴承在变工况下的故障诊断准确率。
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公开(公告)号：CN108545170B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201810286167.7
申请日：2018-04-03
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种可折叠的无人机机架，包括中心板组件、四个折叠机臂组件和四个电机组件；其中折叠机臂组件采用了三段式折叠方式，包括通过铰接片连接的第一关节臂、第二关节臂和第三关节臂；三个关节臂相连的关节端都加工有四分之一圆的啮合齿，各关节臂可以相互啮合；第二关节臂上有螺纹，其上的螺纹套通过旋转推动机臂滑动套对伸展状态的机臂进行固定；处于折叠状态时，机架可以向下折叠将电机组件折叠进中心板组件的下部；本发明可方便展开和折叠，大大提高携带便携性，减少放置空间。
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公开(公告)号：CN118014979A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410265158.5
申请日：2024-03-08
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种变电站设备的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测的变电站设备的目标图像；将目标图像输入预先训练好的目标检测模型中，通过目标检测模型的主干网络中的稠密连接块提取目标图像的特征，每个稠密连接块所提取到的特征还会传递给下一个与其连接的稠密连接块；通过颈部网络的通道域注意力机制和空间域注意力机制分别对稠密连接块提取到的特征中不同通道尺度的特征和不同空间尺度的特征进行加权，将通过通道域注意力机制加权得到的目标通道特征和空间域注意力机制加权得到的目标空间特征融合；通过头部网络对融合后得到的特征进行检测，得到待检测的变电站设备的检测结果。
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公开(公告)号：CN108545170A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810286167.7
申请日：2018-04-03
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种可折叠的无人机机架，包括中心板组件、四个折叠机臂组件和四个电机组件；其中折叠机臂组件采用了三段式折叠方式，包括通过铰接片连接的第一关节臂、第二关节臂和第三关节臂；三个关节臂相连的关节端都加工有四分之一圆的啮合齿，各关节臂可以相互啮合；第二关节臂上有螺纹，其上的螺纹套通过旋转推动机臂滑动套对伸展状态的机臂进行固定；处于折叠状态时，机架可以向下折叠将电机组件折叠进中心板组件的下部；本发明可方便展开和折叠，大大提高携带便携性，减少放置空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120029316A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510172027.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 新疆大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机飞行路径分配方法、装置、介质和设备，涉及无人机控制领域，包括基于多无人机的配送空域，构建包裹禁飞空域的多层虚拟管道模型；将多层虚拟管道模型中的多无人机视为虚拟管道中理想流动的粒子，采用拉普拉斯偏微分方程，生成多无人机在虚拟管道理想流体流场的势函数和流函数，确定虚拟管道的边界和几何形状，获取用于无人机飞行的虚拟管道；基于无人机在虚拟管道中的状态集、动作集、状态转移概率以及成本函数，构建以最小化路径距离和最低成本为目标的多无人机的动态规划策略；基于多无人机的动态规划策略，对多无人机在虚拟管道内的空间访问请求分配最优飞行路径，实现对无人机最优飞行路径的快速分配。
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公开(公告)号：CN119099898A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411417672.2
申请日：2024-10-11
Applicant: 新疆大学
IPC: B64U20/50 , B64U30/293 , B64U10/14
Abstract: 本发明公开了一种折叠式空中变形无人机，其包括机座，机座的四周与若干支撑臂的第一端部枢轴连接，支撑臂的第二端部通过第一活动关节分别与两根折叠臂的第一端部连接，且支撑臂和两根折叠臂均与第一活动关节枢轴连接，相邻两根支撑臂上相互靠近的两根折叠臂的第二端部通过第二活动关节连接，且两根折叠臂均与第二活动关节枢轴连接，若干折叠臂通过第一活动关节和第二活动关节依次首尾连接，若干第二活动关节的顶部均设置有水平旋翼，机座上设置有用于驱动若干支撑臂同步偏转的驱动机构；本方案的无人机可在飞行过程中进行折叠变形，使其尺寸减小，以便于无人机灵活穿越狭小空间，从而提高了无人机在复杂环境中的适应性和执行效率。
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公开(公告)号：CN118673793A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410680164.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 新疆大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2131 , G06V10/40 , G06V10/778 , G01M13/045 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种轴承的故障诊断方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：建立轴承四自由度动力学模型得到轴承故障时的仿真振动信号；对轴承故障时的仿真振动信号和轴承故障时的实际振动信号分别进行小信号变换处理，得到轴承故障时的仿真振动二维图像和轴承故障时的实际振动二维图像；建立领域化网络，自轴承故障时的仿真振动二维图像和轴承故障时的实际振动二维图像中，提取轴承故障时的领域不变特征；利用轴承故障时的领域不变特征对领域化网络进行训练，得到轴承故障诊断模型以实现跨设备轴承的故障诊断。该方案，通过使用动力学模型与领域泛化方法结合，能够对跨设备轴承进行故障诊断，从而提高诊断准确率。
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公开(公告)号：CN118608498A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410774542.8
申请日：2024-06-17
Applicant: 新疆大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种绝缘子缺陷检测方法、装置、终端、存储介质和计算机程序产品，该方法包括：获取设定输电线路的绝缘子数据集；对所述绝缘子数据集进行预处理，得到样本数据；基于YOLOv5模型进行模型搭建，搭建得到轻量化深度神经网络；利用所述样本数据，对所述轻量化深度神经网络进行训练，得到绝缘子缺陷检测轻量化模型，以使用所述绝缘子缺陷检测轻量化模型对不同场景下的绝缘子进行缺陷检测。该方案，通过在YOLOv5模型的基础上提出适配多种场景的绝缘子缺陷检测轻量化模型，有效提升绝缘子缺陷检测轻量化模型在各种场景下的故障诊断率和诊断速度。
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公开(公告)号：CN118280163A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410378892.2
申请日：2024-03-29
Applicant: 新疆大学
IPC: G08G5/00 , G08G5/06 , H04L67/12 , H04W72/0446 , H04W72/044
Abstract: 本发明公开了一种无人机功率和轨迹协同优化方法，其包括引入NOMA通信技术至无人机物联网中，并结合全双工通信建立多无人机辅助FD‑NOMA模型；建立通信系统模型，其包括若干搭载NOMA技术的无人机、若干上行链路的用户和若干下行链路的用户构成的FD‑NOMA通信系统，其中若干无人机为若干上行链路的用户和若干下行链路的用户提供通讯；采用二阶段混合动态聚类的方式对若干上、下行链路的用户进行聚类，并分配无人机对其进行通讯；建立马尔科夫决策过程模型，并基于DDPG算法对无人机的最佳位置和功率进行优化；本方案基于DDPG框架的优化算法，根据上下行用户的聚类结果和实时坐标，优化每一时隙无人机的最佳位置和功率分配，使得总时长内所有用户的总速率最大化。
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