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公开(公告)号：CN118778699A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410757281.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 河南科技大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及航空航天技术领域，且公开了一种基于预设性能的四旋翼无人机鲁棒受限控制策略，包括以下步骤：步骤一：同时考虑时变姿态角与高度约束以及未知外部干扰，构建四旋翼无人机姿态与高度非线性系统模型；步骤二：利用实时姿态角与高度约束信息和预设期望跟踪信号，设计边界保护算法与预设性能函数耦合，并得到新的安全期望跟踪信号；步骤三：基于步骤一构建的系统模型，及步骤二得到的安全期望跟踪信号，结合反步法与参数自适应方法，设计基于预设性能的安全跟踪控制器。本发明采用参数自适应方法对其上界进行逼近，基于反步法构建预设性能安全跟踪控制器，实现四旋翼无人机系统安全飞行意图，实现无约束误差系统的构建，提高系统的瞬态与稳态性能。
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公开(公告)号：CN116517676A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310359427.X
申请日：2023-04-06
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及汽车发动机技术领域，更具体的公开了一种PHEV发动机的低温冷却管理系统，包括底座，所述底座的侧面上固定连接有空气盒，所述空气盒的上表面上开设有升降槽，所述空气盒的上表面上固定连接有两个支撑板，设有调节机构，通过空气的热胀冷缩特性，可以改变升降板和调节板的位置，从而实现改变电路中电阻的大小的目的，使得水泵的实际功率可以进行自动调节，便于对PHEV发动机进行降温冷却，使得降温冷却的效果较高，设有水冷机构，随着水泵的实际功率的不断提高，水泵会加快抽水和注水的速度，便于将升降槽内部的空气进行抽出和重新注入，达到散热的目的，使得散热的速度更好，效果更好，便于PHEV发动机进行使用。
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公开(公告)号：CN115456938A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210872244.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/34 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及机器视觉领域，公开了一种基于深度学习和超声红外图像的金属部件裂纹检测方法，S1、构建超声激励下带有裂纹的金属部件的红外图像数据集；S2、对获取的数据集进行图像预处理；S3、由预处理后的数据集训练改进的YOLOv3网络模型；S4、输入待检测图像或视频，通过训练出的金属部件裂纹检测模型进行检测，判断是否存在缺陷并实现定位。本发明主干网络中采用跨级残差结构和跨阶段密集特征重用块，以提高特征的可重用性；改进金字塔复合神经网络结构，能够获取丰富的上下文信息并且引入特征细化机制来抑制冲突信息，防止微小目标淹没在冲突语义信息中，从而对更加细微的裂纹缺陷进行检测。
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公开(公告)号：CN118219935A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310841484.1
申请日：2023-07-10
Inventor： 陶发展 , 付致高 , 龚慧贤 , 周遥 , 朱龙龙 , 王楠 , 李梦杨 , 马浩翔 , 毕淑慧 , 冀保峰 , 张中才 , 吴红海 , 唐小林 , 李帅永 , 杨艺 , 陈灵峰
Abstract: 本发明提供了一种基于坡度预测的混合动力汽车智能能量管理方法，包括以下步骤：建立混合动力汽车中各能量源模型和整车模型；根据车辆当前时刻的坡度及速度信息，通过长短期记忆网络进行预测获取总需求功率，采用模糊控制的自适应低通滤波器和等效消耗最小策略的构建思想对功率分层处理，构建一种基于坡度预测的混合动力汽车能量管理系统，以各能量源的总等效氢耗，燃料电池的寿命情况以及预测坡度下储能系统的SoC为学习目标，设计高效的混合经验回放技术对智能算法中网络进行更新。本发明可在考虑道路坡度信息的基础上，对混合动力汽车的能量管理进行在线优化调节，通过实时预测道路坡度，在复杂、随机的驾驶环境下更好的更新最优策略。
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公开(公告)号：CN116498669A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310384717.X
申请日：2023-04-12
Applicant: 河南科技大学
IPC: F16D27/04 , F16D27/14 , F16D65/14 , H01F5/00 , F16D121/22
Abstract: 本发明涉及电磁离合器技术领域，且公开了一种混合动力汽车的电磁离合器结构，包括中轴，所述中轴外壁套接有外壳，所述外壳的一端连接有底壳，所述底壳套接在中轴的外壁，所述外壳的内壁设有电磁组件，所述电磁组件包括有铁环，所述铁环的外侧顶端以及底端均开设有联通槽，所述铁环顶端以及底端均连接有对应的半匝线圈，所述半匝线圈靠近铁环的两端均设有卡入线圈，所述卡入线圈靠近铁环中部一侧的外壁均固定套接有卡环，本发明通过设有半匝线圈，有利于在进行使用时当出现了损坏时，不必像传统的电机线圈进行大规模的替换，而只是进行小规模的更换即可更换，减少了金属资源消耗，同时减少了维护成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116380073A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310289033.1
申请日：2023-03-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车定位技术领域，且公开了一种智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，首先通过卫星的伪距信息和星历信息针对GPS采用伪距法定位并用扩展卡尔曼滤波对其进行预测输出一个位置信息(xG,yG,zG)。该智能车GPS信号丢失情况下的多IMU定位方法，利用多IMU将GPS和IMU分别进行先一步滤波已达到更精确的位置信息，利用虚拟IMU的特性，减小了在实际车辆运行中的运算损耗，降低了计算资源的消耗，采用的最大相关熵卡尔曼滤波将GPS和虚拟IMU的位置信息融合，以达到适应更多噪声环境下GPS信号丢失情况下的车辆定位，本发明解决了在多噪声环境中，GPS信号丢失情况下，利用多个IMU达到安全的可靠的定位精度，使车辆安全的行驶出无GPS信号地带。
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公开(公告)号：CN119625333A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411726677.3
申请日：2024-11-28
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 基于改进视觉特征提取与匹配优化的强鲁棒性SLAM方法，包括骤：实时采集环境图像，并且将环境图像输入到预先训练好的SLAM模型中生成动态环境模型并且优化，SLAM模型基于SuperPoint算法构建，SLAM模型包括多尺度特征融合模块、注意力模块、三元组损失模块、随机一致算法模块和综合特征融合模块。本发明提供一种基于改进视觉特征提取与匹配优化的强鲁棒性SLAM方法及系统，能够处理复杂环境中多特征、多源数据的融合与优化，适用于室内外复杂场景，显著提高视觉惯性SLAM的精度、鲁棒性和适应性，降低外界干扰对系统的影响。
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公开(公告)号：CN117197761A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310862336.8
申请日：2023-07-13
IPC: G06V20/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的复杂道路环境车道线检测方法，包括以下步骤：获取CULane图像数据集；调整图像分辨率进行图像增强，将处理后的车道线图像作为车道线检测系统的训练数据集；建立基于局部和全局的复杂道路环境车道线检测网络模型，建立车道线模型，构建损失函数，训练车道线检测网络模型直至网络收敛，得到最佳网络模型权重参数；车道线检测系统加载最佳模型权重参数，将汽车前置摄像头采集的道路图像作为输入，经过检测网络处理获得用于判定不同车道线的车道标记点集；对各条车道线使用多项式回归进行参数拟合，得到每条车道线的参数集，根据参数集在原始图像上依次绘制车道线，实现车道线检测的可视化。
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公开(公告)号：CN117141484A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311137820.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种自动驾驶汽车变道控制方法，包括如下步骤：基于车辆变道过程中的横摆运动和侧向运动建立非线性二自由度车辆模型；根据非线性而自由度车辆模型确定状态变量和动作变量，并且确定车辆的状态空间和动作空间；根据车辆的状态空间和动作空间设置奖励函数，并且将奖励函数添加到深度确定性策略梯度算法中；在深度确定性策略梯度算法中引入基于动作值的自适应贪婪噪声和优先经验回放机制，得到变道控制算法；基于样本数据对变道控制算法进行训练得到变道控制模型；利用变道控制模型对自动驾驶汽车进行变道控制。本发明提供一种自动驾驶汽车变道控制方法，具有更强的普适性，在保证车辆变道安全的前提下，缩短变道所需的时间。
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公开(公告)号：CN117022273A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311066514.2
申请日：2023-08-23
Applicant: 河南科技大学
Abstract: 一种基于模型预测控制混合动力汽车的跟车能量策略，首先根据前车和被控车辆的行驶状态信息构建跟车模型；建立混合动力汽车的动力学模型，并通过该动力学模型获取被控车辆的需求功率；构建车载动力系统能量源退化模型，并结合被控车辆的需求功率获得被控车辆的最优能量分配结果，所述跟车模型包括参考跟车距离模型和可变时距跟车控制器模型；所述获得被控车辆的最优能量分配结果的具体操作为，基于车载动力系统能量源退化模型以及需求功率构建多目标函数和约束条件，利用加权法构建多目标函数的预测模型，对预测模型进行求解得到被控车辆的最优能量分配结果，本发明，采用预测模型控制能量分配可以灵活处理多变量、多约束的系统。
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