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公开(公告)号：CN109859798B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910053867.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种细菌中sRNA与其靶标mRNA相互作用的预测方法，包括如下步骤：1）数据收集和整理；2）特征提取，将数据集转换为矩阵；3）F‑score特征优化；4）训练构建SVM模型并进行预测得出预测结果。这种方法能有效表征RNA序列信息、提高sRNA‑靶标mRNA相互作用预测精度，同时，这种方法还具有成本低、耗时少、预测速度快的优点。
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公开(公告)号：CN115556093A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211138252.1
申请日：2022-09-19
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开基于NARXNN‑CNN混合迟滞模型的机器人关节补偿控制方法，针对机器人柔性关节传递精度随负载变化，关节输入输出角度之差扭转角与输出力矩表现为强非线性、非对称性及非光滑性的复杂迟滞特性，设计了NARXNN‑CNN混合迟滞模型，并设计分段式损失函数来实现独立分段偏差反向传递学习。通过NARXNN‑CNN混合迟滞模型预测扭转角的修正量，并利用该扭转角的修正量对关节输出角度设定值进行补偿，从而间接避免由于关节材料、制造及复杂结构的装配及负载变化等所造成的关节传递误差。
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公开(公告)号：CN112994538B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110138493.5
申请日：2021-02-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于傅里叶神经网络SRM转矩脉动抑制控制系统和方法，参考转矩和实际输出转矩之间的关系，搭建傅里叶神经网络频谱探测模块，快速地在线获取傅里叶神经网络输出转矩信号中含有各次谐波含量的频谱；结合考虑转矩的动态特性，依据在线获取的转矩谐波信息和历史转矩谐波信息，设计参考转矩补偿的信号发生器，其输出对速度控制器输出参考转矩进行补偿，剔除了参考转矩中不希望的引起输出转矩脉动对应的谐波信息，以获得更为理想的参考转矩，在转矩分配器和电流内环控制的配合下，实现控制系统输出转矩的各次谐波幅值大幅度减小，有效抑制转矩脉动。
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公开(公告)号：CN111515962B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010500340.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种含有谐波减速器柔性关节的传递误差补偿控制方法，设计了一个基于类迟滞算子和在线序列极限学习机的串联结构的迟滞混合模型，用于描述谐波减速器柔性关节特殊的迟滞非线性特性。模型参数学习采用递推参数更新，可在线捕捉柔性关节的不同运行状态下的迟滞特性动态变化。串联结构的迟滞混合模型预测输出角度，通过迟滞混合模型预测输出角度与谐波减速器柔性关节理想的输出角度相减，乘以减速比，通过前馈补偿控制，实现柔性关节高速端驱动伺服电机的补偿控制，提高柔性关节传递精度。本系统可构成嵌入式系统，运算量小，从信息的角度，通过补偿控制，解决柔性关节中减速器由于制造、加工工艺瓶颈问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114170074A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111218738.1
申请日：2021-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体地涉及一种基于轻量型IRN的图像超分辨率重建方法。包括以下步骤：步骤1：选取训练集；步骤2：构建轻量型IRN网络；步骤3：将训练集中的高分辨率图像作为输入数据，对步骤2构建的IRN网络进行训练；步骤4：利用步骤3训练好的IRN网络进行图像的超分辨率重建，逆向输出得到超分辨率图像。用小波域高频子带插值改进模型的潜在变量，能保存并处理LR图像边缘值，增强嵌入高频信息能力。用注意力机制和扩展卷积设计特征提取块，降低模型的参数量并且提高训练时对图像细节的注意力。
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公开(公告)号：CN113884935A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111288182.3
申请日：2021-11-02
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明公开基于锂电池在线电化学阻抗谱测量的SOH估算系统和方法，测量电池不同老化循环次数下的电化学阻抗谱和电池开路电压；使用灰色关联度对电化学阻抗谱进行特征选择；建立并训练机器学习模型；采集被测电池数据进行SOH估算。本发明通过对电池电化学阻抗谱进行分析，得到相关的特征参数，避免了复杂等效电路模型的参数辨识。本发明可完成对电池的电化学阻抗谱测量和电池SOH的估算，提高了系统的集成度和可靠性。
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公开(公告)号：CN109343351B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811495606.1
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种改进PID控制的开关磁阻电机转矩控制系统，本系统在直接瞬时转矩控制系统的基础上，将单神经元PID速度控制器中的前向通道的微分计算模块移到转速的反馈通道，构成微分先行单神经元PID速度控制器。并且进一步引入经典模糊控制模块与积分计算模块并联构成积分模糊控制模块，对微分先行单神经元PID的输出增益进行实时调节，构成模糊—微分先行单神经元PID控制器。本系统控制性能较好，有效地减小了开关磁阻电机的转矩脉动，转矩脉动率小于2％，且系统动态性能良好。
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公开(公告)号：CN108445406B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810205365.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开一种动力电池健康状态估计方法，由采集电池恒流充电的电池电压V、电流I、时间t求得充电容量Q、建立V‑Q关系曲线、容量增量曲线峰值及峰值位置信息获取、RBF神经网络建立、粒子群算法训练RBF神经网络模型、利用已经生成的RBF神经网络估计电池健康状态几个步骤组成。本发明在不需要建立电动汽车动力电池等效电路的情况下，通过数据驱动的方式建立恒流充电的容量增量曲线峰值、峰值位置与电池健康状态的映射关系，提高估计精度，实现在线实时估计，可以实现电池组整体估计。
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公开(公告)号：CN110572108B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910864396.7
申请日：2019-09-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098
Abstract: 本发明公开一种开关磁阻电机的电感模型非线性补偿与控制方法与系统，利用能体现SRM线性模型误差的转矩偏差及其变化率作为模糊推理输入信息，设计模糊推理规则，构建模糊补偿器，实现对线性电感模型的非线性前馈补偿；引入强化学习，设计回报函数，与模糊补偿器相配合，进一步实现电感模型的非线性自适应优化补偿，达到间接描述电感的强非线性特性的目的。本发明能够有效地改善控制系统动态品质，抑制了SRM转矩脉动。本发明系统可构成嵌入式系统，避免非线性特性直接建模，运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。
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