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公开(公告)号：CN115313670A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210842719.4
申请日：2022-07-18
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: H02J50/00 , H02J50/12 , H02J3/32 , H01F5/00 , B60L53/122 , B60L53/34 , G06F30/20 , G06F30/23 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及磁耦合无线电能传输技术领域，具体公开了一种双向MC‑WPT系统的磁耦合机构及其参数设计方法，磁耦合机构包括外部密绕线圈和内部疏绕线圈，外部密绕线圈可以确保线圈自感、互感满足最基础的功率传输要求，内部疏绕线圈可以使得磁场分布更均匀，综合提升线圈的抗偏移特性。外密内疏式线圈可以减少线圈的用线量和成本，降低线圈自感和内阻。车载端线圈采用多层密绕的方式绕制而成，可提升车载端线圈的自感和互感，以保证能量传输能达到相应的性能要求。在地面端线圈外径有所限制的前提下，该参数设计方法通过参数化扫描和3d仿真，得到磁耦合机构几个参数的最佳关系，在保证充足互感的情况下，使系统拥有更好的抗偏移能力。
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公开(公告)号：CN119849888A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510329424.0
申请日：2025-03-20
Applicant: 重庆大学产业技术研究院 , 张涛 , 重庆瞰图科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的施工场地监控布置方法，涉及模型应用技术领域。本发明中监控布置建模为多智能体强化学习模型的设计，通过多智能体的深度强化学习，经过共同目标的引导，促使各智能体以协同和自适应的方式行动，最终实现施工场地监控的智能布置；且本发明提出的基于深度强化学习的施工场地监控智能布置方法，能够高效自动化地进行监控布置设计，相较于传统的人工经验和固定规则方法，能够显著提高布置效率与精度，通过将监控设备视为智能体进行联合优化，能够实现全局协调与自适应布置，避免了人工方法带来的不灵活和低效问题，提高监控布置效率与精度。
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公开(公告)号：CN115313670B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210842719.4
申请日：2022-07-18
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 重庆大学
IPC: H02J50/00 , H02J50/12 , H02J3/32 , H01F5/00 , B60L53/122 , B60L53/34 , G06F30/20 , G06F30/23 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及磁耦合无线电能传输技术领域，具体公开了一种双向MC‑WPT系统的磁耦合机构及其参数设计方法，磁耦合机构包括外部密绕线圈和内部疏绕线圈，外部密绕线圈可以确保线圈自感、互感满足最基础的功率传输要求，内部疏绕线圈可以使得磁场分布更均匀，综合提升线圈的抗偏移特性。外密内疏式线圈可以减少线圈的用线量和成本，降低线圈自感和内阻。车载端线圈采用多层密绕的方式绕制而成，可提升车载端线圈的自感和互感，以保证能量传输能达到相应的性能要求。在地面端线圈外径有所限制的前提下，该参数设计方法通过参数化扫描和3d仿真，得到磁耦合机构几个参数的最佳关系，在保证充足互感的情况下，使系统拥有更好的抗偏移能力。
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公开(公告)号：CN115276256A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210841334.6
申请日：2022-07-18
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 重庆大学
Abstract: 本发明涉及磁耦合无线电能传输技术领域，本发明涉及MC‑WPT技术领域，具体公开了一种双向MC‑WPT系统及其恒流输出移相控制方法，通过在地面端设置地面端控制器、地面端通信模块和地面端电流检测器，以及在车载端设置车载端控制器、车载端通信模块和车载端电流检测器，从而在所述地面端作为能量发射端向所述车载端进行能量正向传输时，通过车载端电流检测器获取流过所述车载端电池的电流I2，并传送到地面端控制器，从而地面端控制器根据PI算法计算出ΔI对应的移相角θ作用于地面端全桥变换模块进行移相控制，实现对车载端的恒流输出。反之，车载端对地面端进行能量反向传输时，与这个过程相似。从而实现了双向MC‑WPT系统的双向恒流输出控制。
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公开(公告)号：CN110370272A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910539099.5
申请日：2019-06-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于垂直反射的机器人TCP标定系统，以双目视觉系统、机器人和作业工具结合作业，以平面镜作为辅助工具，利用机器人运动学和空间坐标变换的关系，对空间固定点进行多次测量，确立出手眼关系，在对作业工具的末端圆形靶点进行检测，通过坐标变换关系以及平面镜成像对称性的特点，以完成TCP的标定。本发明的TCP标定系统，本系统区别于接触式标定系统，无碰撞风险，安全系数高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110250749A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910505160.4
申请日：2019-06-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了可折叠阅读架，包括放书板和安装在放书板正面且可活动的书夹子，放书板的背面铰接有支撑结构，放书板的底部设置有滑块结构以及与滑块结构匹配的放书板轨道，放书板的下方还设置有一与放书板轨道一端铰接的底盒，放书板轨道的另一端设置有可抵住滑块结构的轨道尾端挡板，支撑结构在后端支撑起放书板，这样放书板和支撑结构在放书板轨道上呈三角形站立，稳固性好，当折叠收起时，将放书板平放在放书板轨道和底盒上即可，支撑结构收在放书板背部，方便收纳，功能多样，使用十分方便。
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公开(公告)号：CN103257303A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310213280.X
申请日：2013-05-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/02
Abstract: 本发明公开了一种基于三次谐波电流的中性线断线检测方法。它包括以下步骤：1、在供电输出的三条相线上同时测量三次谐波电流的减小率|ΔI3%|，若|ΔI3%|大于或等于第一阀值σ，则发生故障；2、若三次谐波电流的减小率|ΔI3%|小于第一阀值σ且大于或等于第二阀值β，且三条相线上基波电流变化率K大于或等于第三阀值μ，则发生故障；3、若三次谐波电流的减小率|ΔI3%|小于第二阀值β，则未出现故障；4、若三次谐波电流的减小率|ΔI3%|小于第一阀值σ且大于或等于第二阀值β，三条相线上基波电流变化率K小于第三阀值μ，则未出现故障。本发明的优点是：实现了在供电输出端检测出中性线断线故障，减少了断线检测设备和降低供电线路投资费用。
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公开(公告)号：CN115276256B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210841334.6
申请日：2022-07-18
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 重庆大学
Abstract: 本发明涉及磁耦合无线电能传输技术领域，本发明涉及MC‑WPT技术领域，具体公开了一种双向MC‑WPT系统及其恒流输出移相控制方法，通过在地面端设置地面端控制器、地面端通信模块和地面端电流检测器，以及在车载端设置车载端控制器、车载端通信模块和车载端电流检测器，从而在所述地面端作为能量发射端向所述车载端进行能量正向传输时，通过车载端电流检测器获取流过所述车载端电池的电流I2，并传送到地面端控制器，从而地面端控制器根据PI算法计算出ΔI对应的移相角θ作用于地面端全桥变换模块进行移相控制，实现对车载端的恒流输出。反之，车载端对地面端进行能量反向传输时，与这个过程相似。从而实现了双向MC‑WPT系统的双向恒流输出控制。
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公开(公告)号：CN109571409A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811641438.2
申请日：2018-12-29
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种移动机械臂装置，包括机械臂，所述机械臂包括横梁臂、支撑臂、立柱支撑板、横梁驱动杆和驱动机构；所述横梁臂的后端和所述支撑臂的上端通过三角架组连接；所述所述横梁臂的前端与执行器连接块连接；所述支撑臂的下端与所述立柱支撑板的上部连接；所述横梁臂与所述横梁驱动杆铰接；所述横梁驱动杆和所述支撑臂均与所述驱动机构连接；所述横梁臂包括第一平行四边形连杆机构和第二平行四边形连杆机构；所述支撑臂包括第三平行四边形连杆机构和第四平行四边形连杆机构。本发明的移动机械臂装置，移动机械臂的柔性度更高。
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公开(公告)号：CN119850598A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510315135.5
申请日：2025-03-18
Applicant: 重庆大学产业技术研究院 , 张涛 , 重庆瞰图科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的工程结构裂缝识别方法，涉及模型应用技术领域。本发明通过使用各种裂缝相关的数据集，包括不同的工程结构类型（如建筑物、桥梁、道路等）和不同材质（如混凝土、钢材等）的裂缝数据，该预训练模型能学习到更广泛的特征。这样的特征覆盖度使得模型更能适应各种可能的实际应用场景，提高了模型的泛化能力；多样化的训练数据有助于提升模型对于裂缝检测的敏感性和准确性。裂缝的形状、大小和模式在不同材料和结构中有所不同，综合这些变化进行学习，可以使得模型对裂缝的识别更加鲁棒，减少因环境变化或裂缝特性差异引起的误识别。
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