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公开(公告)号：CN118731703A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410721187.8
申请日：2024-06-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了基于可扩展长短期记忆网络的动力电池包RUL估计方法，该方法首先提取电动汽车或者储能电站动力电池包，从全新到失效期间全部循环内的电池包容量信息，进行数据预处理后获取数据样本。其次构建由特征提取模块、sLSTM模块、mLSTM模块串联而成的可扩展长短期记忆网络。最后在可扩展长短期记忆网络后搭建任务层，将样本数据作为可扩展长短期记忆网络的输入，任务层的输出为该时刻滑动窗口后面的RUL。本发明可以实现电动汽车及储能电站动力电池包剩余使用寿命的估计，提高RUL预测精度，以及电动汽车及储能电站应用安全性。
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公开(公告)号：CN117741475A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311777348.7
申请日：2023-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/389 , G01R27/02
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车低噪声微内阻测量枪，由十一根导线组成：开尔文四线测量线路、设备地线、通信线路、连接确认线路、低压辅助电源线路，测量枪一端与阻抗测量设备连接，另一端与新能源汽车充电口连接，该测量枪有内外两圈导线：外圈导线总共有十根细导线，其中的两根细导线组成低压辅助电源线路，其中的四根细导线组成通信线路和连接确认线路，剩下的四根细导线组成设备地线；内圈总共有四根导线，内圈的每根线都为三同轴线，组成开尔文四线测量线路。本发明可以完成导引流程和内阻测量，大幅度简化了新能源汽车微内阻测量的流程。
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公开(公告)号：CN117132495A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311091769.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06T5/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于复杂天气交通标志检测的自适应图像增强方法。本方法设计了一个基于软注意力机制的Micro CNN模型，通过学习噪声图像的特征，得到图像处理滤波器的参数。将模型输出参数与提前设置的阈值对比，确定针对本张噪声图像所使用的图像处理滤波器，本按照参数从大到小的顺序对滤波器排序，依次对噪声图像进行滤波处理。该方法通过神经网络模型确定滤波器参数，并通过自适应联合滤波策略动态选择滤波器组合，利用多个计算量低图像滤波器之间的排列组合，提高了复杂环境下对图像优化的灵活性。应用处理后的图像进行交通标志检测，可以大幅度提升图像识别算法对于受复杂天气影响的交通标志的识别准确率。
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公开(公告)号：CN115079996A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210678233.1
申请日：2022-06-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全并行硬件逻辑的超高速流水线式五点中值滤波方法，包括如下步骤：S1、对输入一维有符号数序列x(n)进行五点数据缓存，并将数据的补码形式以特定时序并行输出；S2、对S1中输出的并行数据进行预处理；S3、对S2中预处理后的数据进行并行化两两比较，获取数据之间的大小关系，并将比较结果寄存至对应的大小关系寄存器中；S4、根据S2中预处理后的并行数据和S3中大小关系寄存器的值，计算冗余度输出中值索引号；S5、根据S4中计算所得中值索引号，利用MUX选择原始并行数据中相应索引号的索引值进行输出。该方法通过更少的比较次数、更少的时钟延迟输出中值滤波结果，消耗的硬件逻辑资源更少，计算延迟更低。
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公开(公告)号：CN114839539A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210463421.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明提出一种基于多层次序列信息自适应融合的锂电池SOH估计方法。本发明搭建了一种全新的基于深度学习的序列化模型，该模型由两个级联的多层次融合模块和一个双向LSTM层搭建而成。基于所提模型能够自适应提取并融合多层次的序列化信息的优点，该模型能够在一定程度上解决了由电池数据量过少且提取不充分的问题，从而实现了较为精确的锂电池SOH的在线估计。除此之外，所提模型还具有长期记忆的优点，这进一步提高了在线估计精度。实验采用NASA锂离子数据集中的电池退化数据对所提网络模型进行仿真验证，结果表明该模型在完成锂电池SOH在线估计任务的同时，又能保证较高的鲁棒性与精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114595108A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210256431.9
申请日：2022-03-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/267
Abstract: 本发明公开了一种基于JTAG标准的测试数据传输优化方法，以IEEE1149.1协议为基础，在访问数据寄存器的过程中，在FSM的Run‑Test/Idle的状态中，在PC端的上位机上生成的压缩测试集利用JTAG端口的TDI引脚传输到电路的SRAM，利用高频时钟解码电路进行快速解码，解码进入一个缓冲电路，等待FSM的Shift‑DR状态，移入扫描链路中。其中压缩编码以FDR码为基础，给出了0/1交替编码的方法，是一种变长到变长的编码方法，f是与相关联的附加标志位，此编码相邻的两位附加标志位互为取反，只需记住f的初始值。此后它保持在0和1间交替，这减少测试数据位数，降低了测试集传输的时间开销。同时该方法中解码电路简单，且独立于被测电路。基于此，本方法具有极好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109461150B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811282994.5
申请日：2018-10-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于机器视觉的纱线管颜色分拣方法，所述方法分为判断管头管尾图像区域、管体管尾颜色提取和纱管分拣等步骤。首先需要对纱线管管头与管尾的的摆放顺序做出判断，根据不同的管尾颜色可以分为多种不同纱管。接着，提取当前纱线管管体和管尾颜色。最后，需要将当前的纱线管颜色统计值与库中纱管比较，得出颜色样式最相似纱管，并将信息反馈给执行机构做出分拣动作。根据现场测试，采用本发明的检测方法，可以大幅度提高检测效率和精度，减少分拣错误。
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公开(公告)号：CN113392703A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110510867.1
申请日：2021-05-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于注意力机制和非合理动作抑制的机械臂自主抓取方法。采用深度强化学习方法通过奖励函数指导智能体进行物体的自主抓取技能的学习。利用注意力机制使得网络在试错中持续关注能够提升抓取成功率的抓取位置区域；设计的非合理动作抑制策略，能够有效解决强化学习方法从仿真迁移到真实环境中存在状态差异的问题。本发明具有很高的环境适应性和抓取成功率，能够在复杂环境下实现对物体的高效自主抓取。
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公开(公告)号：CN108582065B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810178011.7
申请日：2018-03-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的六轴机械臂运动方程逆解快速求解的方法，该方法通过FPGA直接实现逆解计算，根据重新整合后的计算过程，得到相应关节角。首先通过传感器获取机械臂末端目标的运动坐标，输入FPGA中，利用流水线设计与模块时间复用相结合，仅使用2个浮点乘法器、1个浮点除法器、1个浮点开方模块、1个Cordic模块、1个反正切模块，2个浮点加法器，全并行工作，有效降低运动学方程逆解求解所需算子的时钟延时，快速获得逆解(N个角度值)进行输出。从而大大提高了求解运动学方程逆解的速度，并且降低了系统的成本。
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公开(公告)号：CN107895342B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201711220699.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高速颜色筛选方法的实现方法，该方法首先对线阵CCD采集的一行的有效像素数进行像元划分，即确定起始像素位置和结束像素位置，并将位于起点像素与结束像素之间的像素分成N个通；接着对每个像素进行单点颜色判决，用从上位机接收的M组颜色阈值对采集的像素数据进行实时判断，如果采集到的像素数据落在八组颜色阈值中至少一组的数值范围内，则将采集的像素数据保存为1，否则为0；最后根据每个通道的累加值与从上位机接收的通道阈值的比较结果进行通道判决确定颜色筛选结果；该方法通过硬件的方式对采集的图像数据进行实时的处理判断，大大提高了颜色筛选的速度，并且降低了成本提高了系统的集成度。
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