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公开(公告)号：CN106526542A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610901537.4
申请日：2016-10-17
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于确定性采样的增广卡尔曼滤波方法，采用状态重构方法，在预测阶段将状态与过程噪声以及观测噪声三者融合起来，使得新的状态由原来n维的x扩展到N＝n+n+m维的xa；在纠错阶段，保留了第一次采样取得的确定性采样点。与传统增广形式相比，本发明增广卡尔曼滤波器中状态融合了过程噪声以及观测噪声后，由原来的n维增广到n+n+m维，在高维目标跟踪系统中的滤波精度有显著提高；此外，仿真实验显示，在复杂的环境中，对于系统本身的突变干扰和噪声。本发明提出的增广卡尔曼滤波算法表现出了较强的鲁棒性，在牺牲了一定量的计算复杂度的前提下能达到实际系统中对滤波器性能的要求，是一类较好的目标跟踪算法。
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公开(公告)号：CN106487358A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610871781.0
申请日：2016-09-30
Applicant: 西南大学
IPC: H03H17/02
CPC classification number: H03H17/0202 , H03H2017/0205
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，提供了一种基于统计线性回归的最大相关熵容积卡尔曼滤波方法，经过初始化滤波方法、时间预测、定点迭代和更新误差协方差矩阵等步骤后，能够对非线性系统状态进行估计。该方法在最大相关熵卡尔曼滤波器基础上，利用统计学中的统计线性回归方法，将最大相关熵代价函数融入容积卡尔曼滤波器的框架中，从而应用到非线性系统状态估计上。该方法在做非线性系统状态估计的时候较传统的容积卡尔曼方法，有明显的鲁邦性和和抗噪能力的提升。可广泛用于非线性系统，尤其系统的噪声项是在非高斯情况下。
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公开(公告)号：CN106442334A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201611124015.4
申请日：2016-12-08
Applicant: 西南大学
IPC: G01N21/17
CPC classification number: G01N21/17 , G01N2201/0639
Abstract: 本发明提供了一种激光测量物质种类的装置，包括：激光源、凸透镜、超声光栅和接收屏，所述凸透镜接收激光源产生的激光束，并将其折射形成平行的激光光线投射至待测物表面上，待测物表面反射的激光光线通过该超声光栅衍射后投射到接收屏上，所述接收屏接收经超声光栅衍射后的条纹光线并向外输出电信号。通过本装置能够方便快捷的判断物质的种类。
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公开(公告)号：CN106330307A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610963547.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明一种基于可见光LED的高速可见光混沌保密通信装置，包括主混沌振荡器模块和从混沌振荡器模块；所述主混沌振荡器模块通过自身反馈回路生成混沌信号，通过调制器将有用信息与混沌信号混合生成混沌载波信号，并将混合有有用信息的混沌载波信号发射给从混沌振荡器模块；所述从混沌振荡器模块接收主混沌振荡器模块传来的混沌载波信号，并将该混沌载波信号与从混沌振荡器模块通过自身反馈回路生成的混沌信号相减，从而得到混沌载波信号中混合的有用信息；本发明有益效果是通过在主混沌模块中通过调制器将有用信息和混沌载波信号混合，使有用信息隐藏于混沌信号中，有利于显著提高可见光通信的安全性能。
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公开(公告)号：CN105005790A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510391640.4
申请日：2015-07-06
Applicant: 西南大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的电子鼻室内毒气智能识别方法，采用已知标签的毒气样本数据集L的样本训练每一个基本分类器，在每次学习循环中每一个基本分类器轮流作为主分类器，通过主分类器对未知标签样本数据集U进行分类，并利用其余的基本分类器对样本数据集U中数据的标签进行预测，在投票表决结果中，如果数据集U中某一数据标签的投票数超过预先设置好的阈值时，则该样本数据连同它的标签将被用来与原始的数据集L一起重新训练分类器，最后再通过增加分类器的数目来判定系统的识别率是否已经达到最优，这样训练后的分类器不仅具有更多的基本分类器规模，而且具有更强的从未知标签样本中学习气味模式的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102723112A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210188573.2
申请日：2012-06-08
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列的Q学习系统，包括忆阻交叉阵列，其特征在于：所述系统还包括读写选择开关：控制忆阻交叉阵列的读写操作，状态选择开关：状态检测模块检测当前环境状态st，通过状态选择开关，选择相应的行线；列选择开关：当需要对Q值，也即对忆阻交叉阵列的某一个忆阻值进行更新时，列选择开关选择动作at所对应的列线。延迟单元：将选择的列线的电压延迟一个时间步长；状态检测模块：检测当前的环境状态，保存上一个环境状态，。本发明将新的电路元件—忆阻器成功应用到了强化学习中，解决了强化学习需要大量的存储空间问题，为以后强化学习的研究提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN120055597A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510355194.5
申请日：2025-03-25
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种双滑台多用途公母结构及三维激光切割机，其中，两个滑台上分别安装有至少一对一一正对的公基座和母基座，母基座上均设置有第一电磁铁以及精确定位槽，公基座上均设置有第二电磁铁、精确定位块和定位块驱动装置。采用以上结构，当各对第一电磁铁和第二电磁铁的磁极切换为相反时，能够实现两个滑台的极高精确的定位和极高可靠性的结合，从而使两个滑台完全刚性地结合为一体，满足超高加工精度应用场景的需要；当各对第一电磁铁和第二电磁铁的磁极切换为相同时，能够实现两个滑台之间极高可靠性的物理防撞，进而能够避免因两个滑台碰撞而造成的加工质量和设备损坏的问题。
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公开(公告)号：CN120055594A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510144695.9
申请日：2025-02-10
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种三维激光切割机的中空式横梁及横梁模组，其中，横梁模组主要包括中空式横梁、Y轴滑座、Z轴套筒和激光切割头。Y轴滑座实现了在中空式横梁上的中置跨坐式的安装方式，从而使Y轴滑座和Z轴套筒的重心处于中空式横梁的中心位置，大幅提高了Y轴滑座和Z轴套筒的稳定性和可靠性，既无需频繁地进行纠偏调试，又不易引起横梁扭转变形，使三维激光切割机的静动态特性优异；并且，扁筒部在满足走线要求的前提下，能够做到超薄的设计，从而使Y轴滑座的宽度也相应的非常小，进而使中空式横梁的Z轴套让位槽的宽度也非常小，不仅满足轻量化设计的要求，而且保证了中空式横梁整体的结构强度，使中空式横梁不易发生弯曲变形的问题。
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公开(公告)号：CN120055568A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510401290.9
申请日：2025-04-01
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种三维激光切割机的综合防撞控制方法，包括：根据当前加工任务信息判断是否需要合并两个滑台的步骤；进入两个滑台独立加工防碰撞流程的步骤；进入两个滑台协同加工防碰撞流程的步骤。本方法通过对各电机位置信号的监测和对各力传感器测量值的监测，能够快速响应并发出停机信号；并且，当两个滑台各自独立上下料和加工小型工件时，能够避免因两个滑台碰撞而造成的加工质量和设备损坏的问题；同时，当两个滑台需要协同在一起加工大型工件时，能够实现两个滑台的极高精确的定位和极高可靠性的结合，从而使两个滑台完全刚性地结合为一体，进而能够配合横梁模组实现极高精度的激光切割加工，满足超高加工精度应用场景的需要。
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公开(公告)号：CN120055553A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510202629.2
申请日：2025-02-24
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种双工位三维激光切割系统的多模式加工方法，按照上料、切割加工、视觉检测与废料剔除以及下料的步骤，不仅具备现有三维激光切割机交替上下料的功能；而且既能够加工相同的工件，又能够各自加工一种不同的工件，提高了使用的灵活性，提高了设备的通用性；两套横梁模组的横梁均为中空结构，既无需频繁地进行纠偏调试，又不易引起横梁扭转变形；在视觉检测组件能够对定位工装上的工件进行在线视觉检测的同时，定位工装会同步带动废料剔除机构，将位于工装底座上的废料剔除至废料收集箱中，一步完成两步工序；滑台模组能够提供在水平方向上的两个可在线调节的自由度，再配合横梁模组上实现的多个自由度，能够实现冗余加工模式。
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