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公开(公告)号：CN117929998B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311730313.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种永磁同步电机不同工况和不同噪声环境下的电气故障诊断方法，利用零序电压分量和三相定子电流作为网络输入，构建多分辨率卷积网络，提取多层感知信息，实现故障判别。使用仿真软件生成包含34种状态的仿真数据，构建仿真数据集。采集真实实验情况下34种状态的实验数据，构建真实数据集；将仿真数据集与真实数据集划分为三个子集：训练集、验证集和测试集。搭建多分辨率网络，提取故障特征，实现故障分类；在数据中添加高斯噪声和拉普拉斯噪声验证网络对噪声的鲁棒性。本发明首次实现使用深度学习方法在不同工况和不同噪声环境下同时诊断电压源逆变器开路故障、定子绕组开路故障和匝间短路故障。
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公开(公告)号：CN114734446B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210501422.1
申请日：2022-05-10
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的强化学习算法的机械手高精度位置控制方法，本方法当中使用的是深度确定性策略梯度算法，即DDPG算法。在改进的DDPG算法当中，本方法包括在机械手数据的存储、提取等过程当中添加一种特殊的二叉树的方法；将传统的稀疏奖励函数重新构造，变成每步的奖励、前进的大小、稀疏奖励相结合构成特殊的奖励函数；包括增加噪声用于策略搜索。本发明通过将得到的样本集给予一个优先级存储到经验池，数据经过改进后的经验池提取时，得到更高优先级的数据将被优先利用，从而实现训练效率的提高、精确度的增强。结果表明，改进后的DDPG算法能够到达目标位置的成功率提高。
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公开(公告)号：CN117113617A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310544201.7
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于闭环校射系统的局部战场平均风快速确定方法，以四自由度弹道模型为基础，将时变的纵风和横风视为待求解的虚拟控制量，构建局部战场平均风弹道优化模型。采用Radau伪谱法，通过布置LGR离散节点，将连续形式的平均风弹道优化模型离散为非线性规划问题，基于弹道模型、滑动窗口内弹道拟合的校射头测量数据重构方法。最后采用内点算法求解离散后的非线性规划问题，优化得到各离散节点上最佳的平均风数值，进而得到了平均风随弹丸飞行时间的变化规律。本发明能最大程度降低闭环校射系统无线通讯数据丢失所带来的不利影响，高效捕获时变平均风的变化规律，在无实测高空气象数据的情况下，为提高射击准确度提供更好的基础。
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公开(公告)号：CN116952585A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310902040.4
申请日：2023-07-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于GAF和PSO‑CNN的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术，包括以下步骤：1）滚动轴承的振动信号通过GAF转化为二维图像，按照故障种类及程度贴上标签，构成一个故障数据集；2）给定CNN的超参数初始化范围，按照给定的初始化范围初始化多个CNN；3），使用编码方式对所有CNN进行编码组成初代粒子群；4）使用粒子群算法对3）中的所有CNN进行多次迭代，按照适应度值选取最优的CNN；5）使用最优的CNN对1）中的数据集进行故障分类。经实验验证，本发明可以生成具有较高分类精度的CNN。
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公开(公告)号：CN116861763A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310545260.6
申请日：2023-05-15
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于序列到序列模型的弹丸轨迹预测方法，用于填补弹丸轨迹中的缺失信息。该方法包括如下步骤：1)使用4阶龙格库塔法对6自由度弹丸运动模型进行数值仿真，组建不同条件下的弹丸轨迹仿真数据集；2)对仿真数据集进行一阶差分和归一化降低弹丸轨迹数据的滞后性和消除量纲的影响；3)对预处理后的仿真数据集通过滑动窗口法构造监督样本集，将数据集划分为训练集和测试集；4)搭建基于编码器‑解码器结构的序列到序列模型；5)在训练集上将序列到序列模型训练收敛；6)最后，将收敛的模型在测试集上进行弹丸轨迹预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116702618A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310740342.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的NSGA‑II模型的炮兵火力分配方法，用于对炮兵指挥员提供了一种定量的决策支持依据。该方法包括如下步骤：1)建立以攻击效益最大、射击弹药消耗量最小、射击持续时间最短为目标的函数；2)构建以火力单元总数和单一火力单元分配目标数量限制为约束条件，并结合1)中的目标函数得到多目标炮兵火力分配数学模型；3)设计一种基于自适应交叉和变异概率的改进型NSGA‑II模型；4)将改进NSGA‑II模型对多目标炮兵火力分配数学模型进行求解得到火炮‑目标分配结果。本发明能够生成一组均衡且多样化的解集，而不仅仅是单一的最优解。
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公开(公告)号：CN116576732A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310536059.1
申请日：2023-05-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种适于卫星测点极少工况的闭环校射系统射击诸元修正方法，在弹载系统中增加了一个转速测量装置，用于测量火炮弹丸的实时转速。本发明基于外弹道理论，利用炮口转速、弹道上的转速以及极少弹道点测量数据(坐标和速度)，提出了单发弹丸相对于目标点的射程偏差量和侧向偏差量的估计方法，可快速确定出射角修正量和方向修正量，以实现火炮校射。本发明解决了在弹道测量点极少情况下如何快速、准确地确定闭环校射系统射击诸元修正量的关键问题，大大提高了闭环校射系统在复杂战场条件下的适应性和可靠性，有效增强了武器系统的作战能力。
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公开(公告)号：CN116572238A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310566257.2
申请日：2023-05-18
Applicant: 南京理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出了一种基于状态预测的机器人操作臂点到点运动规划方法，采用矩形积分法预测剩余距离、速度增量和位移增量等状态，并据此计算期望的加速度和速度。与传统的T曲线运动规划方法相比，本方法的加速度规划曲线在接近设定位置时连续，因而不存在加速度冲击；与S曲线运动规划方法相比，本方法结构简单、计算量小。本发明提出的一种基于状态预测的机器人操作臂点到点运动规划方法，具有结构简单、计算量小、不存在末端加速度冲击等特点，可有效提高机器人操作臂点到点运动的控制精度。
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公开(公告)号：CN115688553A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210988049.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开一种永磁同步电机不平衡样本匝间短路故障诊断方法，利用同步电机仿真数据训练深度残差收缩网络，通过生成对抗网络对真实数据样本进行扩张，采用训练好的深度残差收缩网络实现电机匝间短路故障的分类。包括：1)使用仿真软件生成仿真定子电流信号，并对深度残差收缩网络进行预训练；2)采集电机不同程度匝间短路的三相定子电流信号，组建真实数据集；3)将真实数据集放入生成对抗网络中进行样本扩张，生成平衡的数据集；4)基于稀疏表示理论，对预训练深度残差网络进行优化改造；5)通过迁移学习的方法，将数据集输入训练好的深度残差收缩网络中，利用深度残差收缩网络中的收缩结构对样本进行降噪处理，实现匝间短路的故障分类。
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公开(公告)号：CN112000009B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010731483.8
申请日：2020-07-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于状态与扰动估计的物料转送器强化学习控制方法，首先建立物料转送器电液伺服系统的控制模型；然后采用一种新型的非线性扩张状态观测器估计液压伺服系统未知状态和等效扰动，该非线性扩张状态观测器理论上的估计误差为零；基于上述状态和等效扰动估计，设计滑模控制器实现液压伺服系统快速、高精度控制；最后采用强化学习方法，通过系统自适应学习对滑模控制器参数进行在线自适应学习，提高液压伺服系统的控制性能。本发明能够根据液压伺服系统位置信息得到其他状态和扰动信息；能够通过强化学习方法实现控制滑模控制器参数自整定，不需要人工大量的实验进行整定，降低了工作量，提高了控制精度。
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