风机的状态参数检测方法、装置、存储介质、电子装置

    公开(公告)号:CN111030538B

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN201911306239.0

    申请日:2019-12-18

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供了一种风机的状态参数检测方法、装置、存储介质、电子装置,其中,风机的状态参数检测方法通过对风机执行刹车操作之后的电机三相电流进行采样,根据在第n个采样时刻的三相电流的合成电流矢量的幅值和PMSM同步坐标系方程求解第n个采样时刻风机的粗略转速,进而,可以根据矢量扇区的变化角度和变化时长来更精确的计算风机转速,进一步地,还可以根据对风机转速的时间积分计算出电流矢量角,进而推算出风机当前的转子位置角。通过本发明,可以检测出风机在启动前的初始转速等状态参数,防止转速过快时直接对风机定位、拖动等控制易导致风机启动失败,解决了相关技术中检测风机转速的方法需要额外增加硬件电路、检测方法复杂的技术问题。

    基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略

    公开(公告)号:CN110322017A

    公开(公告)日:2019-10-11

    申请号:CN201910743104.4

    申请日:2019-08-13

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶智能车轨迹跟踪控制策略,针对智能车自动驾驶任务,根据深度确定性策略梯度(DDPG)算法中的“动作-评论家”结构,采用“双动作”网络分别输出方向盘转角命令和车速命令,并设计“主评论家”网络用以指导“双动作”网络的更新过程,具体包括:将自动驾驶任务描述为马尔可夫决策过程:<st,at,Rt,st+1>;采用行为克隆算法对改进DDPG算法中的“双动作”网络进行初始化;对深度强化学习DDPG算法中的“评论家”网络进行预训练;设计包含多种驾驶场景的训练道路进行强化学习在线训练;设置新的道路对训练好的深度强化学习(DRL)模型进行测试。本发明通过模仿人学车过程设计控制策略,实现了智能车在简单道路环境下的自动驾驶。

    基于模拟驾驶平台的驾驶员驾驶模式分析系统及分析方法

    公开(公告)号:CN109035960A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810616390.3

    申请日:2018-06-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了基于模拟驾驶平台的驾驶员驾驶模式分析系统及分析方法,属于驾驶员行为特性分析技术领域。该系统包括:驾驶环境仿真模块,驾驶员信号采集与分析模块以及驾驶模式分析模块。驾驶环境仿真模块包含能模拟道路环境的场景仿真模块和能模拟驾驶舱的驾驶行为仿真模块;驾驶员信号采集与分析模块包含脑电信号采集与分析模块、肌电信号采集与分析模块、视觉信息采集与分析模块;驾驶模式分析模块可将多传感器的信号分析结果进行融合,得出驾驶员的驾驶模式。本发明利用驾驶员的生理信号和视觉信息联合分析了驾驶员的驾驶模式,更加准确,能为驾驶员建模和智能辅助驾驶技术提供更全面的依据。

    数控磨床凸轮磨削的速度优化控制方法

    公开(公告)号:CN103802023A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201410081836.9

    申请日:2014-03-06

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: B24B51/00

    Abstract: 本发明涉及一种数控领域的凸轮磨削方法,具体涉及一种数控磨床凸轮磨削的速度优化控制方法。目的是利用本发明速度优化算法对凸轮进行数控磨削,实现了对凸轮升程曲线中斜率较大处和甚小处速度的明显优化,最终实现在保证凸轮磨削的精度等工艺指标前提下,提高凸轮磨削的效率。本发明利用反转法建立磨削过程运动学模型;在恒角速磨削的基础上利用经典公式对砂轮进给速度、加速度和凸轮旋转角速度、角加速度进行优化;利用优化后的值自动生成磨削G代码;利用G代码进行实际磨削得出凸轮轮廓误差对原升程进行补偿。该发明解决了常用的恒角速度磨削产生的非线性弹性变形和恒线速度磨削的过切或切削不充分现象,明显提高了凸轮磨削精度和加工效率。

    基于神经再分布技术的肌电仿生手臂系统

    公开(公告)号:CN101773422B

    公开(公告)日:2012-02-01

    申请号:CN201010105712.1

    申请日:2010-01-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经再分布技术的肌电仿生手臂系统。旨在克服现有仿生手臂功能欠缺和还不能用肌电信号控制整个假手臂的问题。其包括有触滑觉传感器、触滑觉信号放大电路和触滑觉信号滤波电路并依次电线连接;还包括肌电电极、前置放大电路、滤波电路、陷波电路、转换器、单片机和步进电机并依次电线连接;还包括电平转化芯片和PC机,单片机和电平转化芯片与PC机依次电线连接。触滑觉信号滤波电路和电平转化芯片电线连接。肌电电极粘贴在胸部肌肉的皮肤上,触滑觉传感器安装在假手指上,电平转化芯片和PC机调试完系统后拆除,其它组件安装在假手臂上。单片机根据肌电信号及触滑觉信号控制步进电机17转动和停止,实现对假手臂的控制。

    基于神经再分布技术的肌电仿生手臂系统

    公开(公告)号:CN101773422A

    公开(公告)日:2010-07-14

    申请号:CN201010105712.1

    申请日:2010-01-21

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经再分布技术的肌电仿生手臂系统。旨在克服现有仿生手臂功能欠缺和还不能用肌电信号控制整个假手臂的问题。其包括有触滑觉传感器、触滑觉信号放大电路和触滑觉信号滤波电路并依次电线连接;还包括肌电电极、前置放大电路、滤波电路、陷波电路、转换器、单片机和步进电机并依次电线连接;还包括电平转化芯片和PC机,单片机和电平转化芯片与PC机依次电线连接。触滑觉信号滤波电路和电平转化芯片电线连接。肌电电极粘贴在胸部肌肉的皮肤上,触滑觉传感器安装在假手指上,电平转化芯片和PC机调试完系统后拆除,其它组件安装在假手臂上。单片机根据肌电信号及触滑觉信号控制步进电机17转动和停止,实现对假手臂的控制。

    变光照环境中机器视觉系统稳定亮度图像自适应获取方法

    公开(公告)号:CN101287073B

    公开(公告)日:2010-06-09

    申请号:CN200810050700.6

    申请日:2008-05-12

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明提供的一种变光照环境中机器视觉系统自动获取质量稳定的标准图像方法,涉及图像处理技术领域,其目的在于解决现有的技术难以保证在大范围的变光照环境中,机器视觉系统,特别是无照明设备的机器视觉系统获取质量稳定的标准图像。获取图像质量的自动调整方法包括如下的步骤:按照预先设定的初始参数启动数字摄像机,采集一帧图像后,计算图像的象素灰度均值u;根据图像的象素灰度均值u判断是否需要进行图像质量的调整,包括过亮区调节、过暗区调节和数字摄像机指标的精确调整单元。

    欠驱动双足步行机器人行走机构

    公开(公告)号:CN101428657A

    公开(公告)日:2009-05-13

    申请号:CN200810051607.7

    申请日:2008-12-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种欠驱动双足步行机器人行走机构涉及机器人领域,特别涉及欠驱动双足步行机器人领域。主要由手臂、上身、髋关节、大腿、膝关节、小腿、脚等七部分组成,共10个DOF自由度,在这10个自由度中,仅对3个自由度进行驱动,其中膝关节、踝关节不进行驱动,双臂分别通过机械链接机构与对侧的腿联动,髋关节采用集成联动-驱动髋关节机构(6),主要由髋关节器件安装板(13)、角平分线联动机构(15)、驱动电动机不完全齿轮传动机构(11)、双向驱动机构(12)四个部分组成;机器人双脚采用双层结构的多模式弹性脚。本发明设计的欠驱动双足步行机器人机构简单,采用灵活、高能量效率的驱动系统设计,只需要简单控制就能产生连贯、自然的仿人行走步态。

    一种针对低附着路面的车辆稳定性控制方法

    公开(公告)号:CN114261385B

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202111503193.9

    申请日:2021-12-10

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对低附着路面的车辆稳定性控制方法。包含以下步骤:采集车辆当前行驶状态信息;根据车辆的二自由度模型计算车辆行驶状态的期望值,将车辆的实际状态与期望状态作为偏差,设计基于车辆三自由度模型的上层模型预测控制器;通过轮胎加速度的比值得到轮胎力之间的角度并结合当前工况和路面摩擦系数计算出当前的轮胎力可行域;将该可行域离线计算出来并作为上层模型预测控制器的控制输入的可变约束;计算得到上层控制器的虚拟控制量合力和合力矩,进行分配得到轮胎的驱动力矩或制动力矩,从而保证车辆在低附着路面的稳

    考虑制动执行器故障的自动驾驶车辆容错控制策略设计方法

    公开(公告)号:CN112906134B

    公开(公告)日:2022-05-17

    申请号:CN202110242649.4

    申请日:2021-03-05

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种考虑制动执行器故障的自动驾驶车辆容错控制策略设计方法。针对电子液压制动系统,通过轮缸压力传感器采集轮缸真实压力与期望压力做为输入建立广义的制动系统故障模型。基于该模型,提出针对EHB系统典型的综合故障模型。同时通过该模型,计算出用于控制器设计的综合故障因子。在此基础上,结合鲁棒LPV/H∞控制理论,将故障因子作为时变调度参数设计实现上层鲁棒容错控制器的设计。最后,综合考虑各个制动执行器的故障程度,设计下层制动力矩分配算法,实现下层四个轮的制动力分配。本发明通过对EHB系统进行故障建模,将其中的故障因子作为调度参数,结合鲁棒理论设计控制器,实现容错控制,保证了自动驾驶车辆行驶过程中的稳定安全。

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