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公开(公告)号：CN115140351A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210806215.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 广州大学
IPC: B65B43/30 , B65B63/02 , B65B63/00 , B65B1/04 , B65B1/24 , B65B51/14 , B65B51/10 , B65B39/02 , B65B57/18 , B65B51/02 , B07B1/28 , B07B1/42 , B07B1/46
Abstract: 本发明提供了一种瓷砖胶粉筛分回收设备，包括机架，所述机架的顶部设有传送机构，所述机架的一侧设有回收机构，所述回收机构位于所述传送机构的起始端，所述机架上沿所述传送机构的传送方向依次设有进料机构、压实机构、热封机构和防潮袋打包机构，靠近所述进料机构的一侧设有瓷砖胶粉筛分输送机构；该设备通过瓷砖胶粉筛分输送机构将杂物进行滤除之后输送到进料机构，然后回收机构与进料机构配合将剩余的瓷砖胶粉收集到回收袋中，再通过传送机构将回收袋输送至下一工作站，并依次通过压实机构、热封机构和防潮带打包机构对回收袋进行压实、封口和包裹防潮袋处理，实现了瓷砖胶粉的除杂、回收、打包和防潮处理的全机械化，减少了工人的劳动强度。
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公开(公告)号：CN113155422B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110339376.5
申请日：2021-03-30
Applicant: 广州大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/045 , G01H17/00 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种故障检测方法、装置和存储介质，方法包括：获取第一振动信号；根据第一振动信号以及预设门限，确定本征模态函数分量集合；根据本征模态函数分量集合，确定特征向量；特征向量表征本征模态函数分量集合的总能量；根据特征向量与分类决策函数，确定故障检测结果；本发明通过获取第一振动信号，根据第一振动信号以及预设门限，确定本征模态函数分量集合，然后根据本征模态函数分量集合，确定表征本征模态函数分量集合的总能量的特征向量，通过对第一振动信号进行分解并进行平稳化处理，再将处理结果即特征向量结合分类决策函数，从而确定故障检测结果，能够有效提高故障检测的准确率，本发明作为可广泛应用于故障检测技术领域。
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公开(公告)号：CN112925310A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110086758.1
申请日：2021-01-22
Applicant: 广州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种智能除虫系统的控制方法、装置、设备及存储介质。该方法通过第一相机采集得到无人地面车辆行进方向上距无人地面车辆第一距离的第一图像数据，通过第二相机采集得到距无人地面车辆第一距离的第二图像数据；当第一距离大于第一阈值且小于第二阈值，对第一图像数据和第二图像数据进行融合，得到融合图像数据；根据融合图像数据，确定无人地面车辆行进方向上距无人地面车辆第一距离的道路曲率数据；根据道路曲率数据和第一距离，基于预见控制算法确定无人地面车辆的前轮转向角；根据前轮转向角控制无人地面车辆行进。该方法可以有效提高智能除虫系统中无人地面车辆面对复杂路段时的稳定性。本申请可广泛应用农业除虫技术领域内。
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公开(公告)号：CN113592071A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110823380.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种设备故障识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质，训练方法包括：获取故障振动信号数据集，故障振动信号数据集包括多个故障振动信号和故障振动信号的故障类型；确定设备的固有转动周期，并确定故障振动信号的第一振动周期，进而根据固有转动周期和第一振动周期确定故障振动信号的第一特征子图；根据第一特征子图和故障类型确定训练数据集，并将训练数据集输入到预先构建的胶囊神经网络中进行训练，得到训练好的设备故障识别模型。本发明可以最大程度的保留原始故障振动信号中各个特征的空间位置关系，从而可以将空间位置关系作为故障类型的判定条件，进而提高了设备故障识别模型的准确度，可广泛应用于故障检测技术领域。
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公开(公告)号：CN113155422A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110339376.5
申请日：2021-03-30
Applicant: 广州大学
IPC: G01M13/00 , G01M13/045 , G01H17/00 , G06K9/62 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种故障检测方法、装置和存储介质，方法包括：获取第一振动信号；根据第一振动信号以及预设门限，确定本征模态函数分量集合；根据本征模态函数分量集合，确定特征向量；特征向量表征本征模态函数分量集合的总能量；根据特征向量与分类决策函数，确定故障检测结果；本发明通过获取第一振动信号，根据第一振动信号以及预设门限，确定本征模态函数分量集合，然后根据本征模态函数分量集合，确定表征本征模态函数分量集合的总能量的特征向量，通过对第一振动信号进行分解并进行平稳化处理，再将处理结果即特征向量结合分类决策函数，从而确定故障检测结果，能够有效提高故障检测的准确率，本发明作为可广泛应用于故障检测技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113134834A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110347399.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人的控制信号确定方法、装置及存储介质，本发明通过获取机器人的第一状态，将第一状态输入评价网络，得到第一输出结果，将第一输出结果输入动作网络，得到第二输出结果，使得第一网络参数所确定的第一输出结果能够基于期望状态确定一个有效的评分，使得基于评分得到的第二输出结果为能够对机器人进行快速有效控制的输出结果；而根据第二输出结果与信号输出阈值，确定控制信号，能够使得最终确定的控制信号在用于对机器人进行控制时，机器人能够在最大限度上作出最佳的动作，以最快的速度到达目的位置。本发明可广泛应用于机器人技术领域。
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公开(公告)号：CN112871573A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110076895.7
申请日：2021-01-20
Applicant: 广州大学
IPC: B05C5/02
Abstract: 本发明公开了水锤喷射阀。水锤喷射阀上设有：第一腔体，第一腔体内设有撞头、弹性元件和活塞；第二腔体，第二腔体与第一腔体连通，活塞设在第一腔体与第二腔体之间的连通处；进液口，进液口与第二腔体连通；出液口，出液口与第二腔体连通，弹性元件的一端能弹性地支撑撞头封堵出料口，弹性元件的另一端能弹性地支撑活塞，活塞隔开第一腔体与第二腔体，出液口处还设有阀体，阀体能使出液口在开通状态与关断状态之间切换。有益效果：水锤喷射阀能提高荧光粉胶液的涂覆均匀性，实现精密荧光粉微涂覆，使荧光粉胶液能实现微量喷出，且涂覆速率高。本发明涉及高黏度流体的高速高精度微涂覆技术。
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公开(公告)号：CN112925310B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202110086758.1
申请日：2021-01-22
Applicant: 广州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本申请公开了一种智能除虫系统的控制方法、装置、设备及存储介质。该方法通过第一相机采集得到无人地面车辆行进方向上距无人地面车辆第一距离的第一图像数据，通过第二相机采集得到距无人地面车辆第一距离的第二图像数据；当第一距离大于第一阈值且小于第二阈值，对第一图像数据和第二图像数据进行融合，得到融合图像数据；根据融合图像数据，确定无人地面车辆行进方向上距无人地面车辆第一距离的道路曲率数据；根据道路曲率数据和第一距离，基于预见控制算法确定无人地面车辆的前轮转向角；根据前轮转向角控制无人地面车辆行进。该方法可以有效提高智能除虫系统中无人地面车辆面对复杂路段时的稳定性。本申请可广泛应用农业除虫技术领域内。
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公开(公告)号：CN115009615B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202210806222.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明提供了一种瓷砖胶粉分类打包回收设备，包括机架，所述机架的顶部设有传送机构，所述机架的一侧设有回收装袋机构，所述机架的另一侧设有废料回收机构，所述机架上沿所述传送机构的传送方向依次设有进料机构、压实机构、热封机构和防潮袋打包机构，所述回收装袋机构位于所述传送机构的起始端，所述废料回收机构位于所述压实机构和所述热封机构之间；该设备通过回收装袋机构与进料机构配合将剩余的瓷砖胶粉收集到回收袋中，并依次通过压实机构、热封机构和防潮带打包机构对回收袋进行压实、封口和包裹防潮袋处理，在机架一侧设有用于回收不合格的瓷砖胶粉废料回收机构，实现了瓷砖胶粉分类打包回收的全机械化。
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公开(公告)号：CN113592071B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110823380.9
申请日：2021-07-21
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种设备故障识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质，训练方法包括：获取故障振动信号数据集，故障振动信号数据集包括多个故障振动信号和故障振动信号的故障类型；确定设备的固有转动周期，并确定故障振动信号的第一振动周期，进而根据固有转动周期和第一振动周期确定故障振动信号的第一特征子图；根据第一特征子图和故障类型确定训练数据集，并将训练数据集输入到预先构建的胶囊神经网络中进行训练，得到训练好的设备故障识别模型。本发明可以最大程度的保留原始故障振动信号中各个特征的空间位置关系，从而可以将空间位置关系作为故障类型的判定条件，进而提高了设备故障识别模型的准确度，可广泛应用于故障检测技术领域。
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