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公开(公告)号：CN108528559B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201810550633.8
申请日：2018-05-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明公开了一种爬塔机器人复合足，其包括吸附足架和夹持机构，吸附足架包括架体，架体上端固定设置有连接片，架体包括弹簧安装槽，弹簧安装槽的两侧对称设置有电机安装槽，弹簧安装槽的后侧固定设置有吸附臂；弹簧安装槽下部安装有纠偏足架，纠偏足架的末端与弹簧固定连接。本发明能够解决现有技术中爬塔机器人的足部无法稳定与塔架固定，越障难度大，控制困难的问题，结构安全可靠，稳定性强，适用范围广。
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公开(公告)号：CN108345863B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810179920.2
申请日：2018-03-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的计轴器故障监测方法，包括以下步骤：S1、获取计轴器发出的信号，经过处理，得到轮脉冲监视信号；S2、通过通信系统将轮脉冲监视信号发送给计算机；S3、通过计算机对获取轮脉冲监视信号，进行处理，得到高频细节信号的包络谱图；S4、通过深度卷积神经网络对输入的包络谱图进行分类，并输出分类结果；S5、判断深度卷积神经网络的输出分类结果与设定的故障分类是否有相同项，若相同，进入步骤S6；若不相同，返回步骤S2；S6、在计算机端显示计轴器的故障分类。本发明提供的计轴器故障监测方法，降低了对工人经验知识的依赖，对计轴器健康状况进行实时监测，并对计轴器的故障类型进行预判断，提高率计轴器的维护效率。
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公开(公告)号：CN108528559A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810550633.8
申请日：2018-05-31
Applicant: 西南交通大学
IPC: B62D57/024
Abstract: 本发明公开了一种爬塔机器人复合足，其包括吸附足架和夹持机构，吸附足架包括架体，架体上端固定设置有连接片，架体包括弹簧安装槽，弹簧安装槽的两侧对称设置有电机安装槽，弹簧安装槽的后侧固定设置有吸附臂；弹簧安装槽下部安装有纠偏足架，纠偏足架的末端与弹簧固定连接。本发明能够解决现有技术中爬塔机器人的足部无法稳定与塔架固定，越障难度大，控制困难的问题，结构安全可靠，稳定性强，适用范围广。
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公开(公告)号：CN108436964B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN201810281267.0
申请日：2018-04-02
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J17/00 , B25J9/00 , B25J11/00 , B62D57/024 , H02G1/02
Abstract: 本发明公开了一种电塔攀爬机器人，属于机器人技术领域。其包括：攀爬主体以及分别设置于攀爬主体上的架腿和机械臂；攀爬主体包括多个连杆以及转动关节，转动关节包括偏转机构、俯仰机构以及十字转向轴，十字转向轴的竖轴与偏转机构连接，十字转向轴的横轴与俯仰机构连接，偏转机构和俯仰机构分别安装至相邻的两个连杆上；架腿包括头部架、尾部架和中部架，头部架和尾部架分别与位于攀爬主体头部和尾部的连杆连接，中部架设置于转动关节处并且与十字转向轴的竖轴连接。本发明的电塔攀爬机器人能够在三维空间中自由攀爬，机动性强；机器人在提升攀爬能力的同时具备一定的越障能力。
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公开(公告)号：CN116296243B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310273825.X
申请日：2023-03-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M9/08 , G01M9/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于大尺寸核稠密块的气动识别方法，包括：从FMS中的有效测试阶段获取信号作为训练样本；通过大卷积核去除气动载荷信号中的量化噪声，输出具有平滑趋势特征的源样本信号；利用自适应EMD密集快FMS输出信号中的特定噪声分量进行处理，输出预测的气动信号。本方案提出的密集块结构使得特征在模型的每一层都能平滑流动，从而提高了收敛速度，保证了识别精度。通过在密集块结构中引入自适应EMD，在模型提取的特征中加入一些约束。这种改进可以大大降低模型的可训练参数，从而减轻深度学习模型对样本量的依赖，为模型在高超声速风洞气动识别领域落地带来可能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116465596A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310271083.7
申请日：2023-03-20
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M9/08 , G01M9/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种气动信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从气动测力系统FMS的有效测试阶段获取信号作为训练样本；S2：输出具有平滑趋势特征的源域信号和目标域信号；S3：利用交叉熵损失函数进行特征迁移，减少源域信号和目标域信号之间的差距；S4：将源域信号的特征转换输入源域特征，卷积神经网络利用自适应EMD进行动态补偿，对源域信号进行信号重构，抑制源域信号中的惯性分量；S5：根据预测的气动力之间的差距，减小真实的气动力与预测的气动力之间的差距，输出预测的气动信号。本发明既能准确识别气动信号，又能有效抑制其他干扰信号，为精确评估高焓、高超声速飞行器气动特性提供了关键技术和数据支持。
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公开(公告)号：CN111805509A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910291660.2
申请日：2019-04-12
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及家具板件加工技术领域，公开了一种应用于家具板件加工的搬运设备及搬运方法。该搬运设备包括中央服务器，机器人和夹具，机器人包括机器人控制柜和机械臂，中央服务器与机器人控制柜连接通信，机器人控制柜控制机械臂的运动和夹具的工作，夹具安装在机械臂的末端，夹具包括机械臂连接件、连接杆和两根撑杆。连接杆通过机械臂连接件连接在机械臂的末端，连接杆的两端分别和两根支撑杆连接。每根支撑杆底部均连接有三个吸盘，每个都连接有单独的真空发生器，每个真空发生器连接有单独的电磁阀，机器人控制柜与各电磁阀连接通信。本发明还公开利用该设备进行搬运的方法，解决了定制家具行业板件的搬运问题，提高了生产线的柔性。
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公开(公告)号：CN108945141A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810758680.1
申请日：2018-07-11
Applicant: 西南交通大学
IPC: B62D57/024
CPC classification number: B62D57/024
Abstract: 本发明公开了一种攀爬机器人复合足端以及攀爬机器人，属于机器人技术领域。本发明针对电塔本身具有的结构特征，对电塔上脚钉和角钢主材的合理利用，通过机械爪夹紧脚钉、电磁铁吸附角钢表面的方式来实现分别受力，使机器人能够稳定停留附着在角钢塔上，并且能够灵活抓取脚钉实现步进式攀登；本发明通过机械爪的抓取以及电磁铁的吸附能够很好地适应于角钢塔带有人工攀爬脚钉的主材部分的攀爬和停留，同时很好地让机器人维持在铁塔上进行相关巡检和检测工作。
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公开(公告)号：CN108436964A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810281267.0
申请日：2018-04-02
Applicant: 西南交通大学
IPC: B25J17/00 , B25J9/00 , B25J11/00 , B62D57/024 , H02G1/02
Abstract: 本发明公开了一种电塔攀爬机器人，属于机器人技术领域。其包括：攀爬主体以及分别设置于攀爬主体上的架腿和机械臂；攀爬主体包括多个连杆以及转动关节，转动关节包括偏转机构、俯仰机构以及十字转向轴，十字转向轴的竖轴与偏转机构连接，十字转向轴的横轴与俯仰机构连接，偏转机构和俯仰机构分别安装至相邻的两个连杆上；架腿包括头部架、尾部架和中部架，头部架和尾部架分别与位于攀爬主体头部和尾部的连杆连接，中部架设置于转动关节处并且与十字转向轴的竖轴连接。本发明的电塔攀爬机器人能够在三维空间中自由攀爬，机动性强；机器人在提升攀爬能力的同时具备一定的越障能力。
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公开(公告)号：CN108345863A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810179920.2
申请日：2018-03-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的计轴器故障监测方法，包括以下步骤：S1、获取计轴器发出的信号，经过处理，得到轮脉冲监视信号；S2、通过通信系统将轮脉冲监视信号发送给计算机；S3、通过计算机对获取轮脉冲监视信号，进行处理，得到高频细节信号的包络谱图；S4、通过深度卷积神经网络对输入的包络谱图进行分类，并输出分类结果；S5、判断深度卷积神经网络的输出分类结果与设定的故障分类是否有相同项，若相同，进入步骤S6；若不相同，返回步骤S2；S6、在计算机端显示计轴器的故障分类。本发明提供的计轴器故障监测方法，降低了对工人经验知识的依赖，对计轴器健康状况进行实时监测，并对计轴器的故障类型进行预判断，提高率计轴器的维护效率。
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