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公开(公告)号：CN118523928B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410573321.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种多机器人系统的信息‑物理融合网络攻击检测方法，该检测方法包括：构建多机器人系统实验平台；对多机器人系统实验平台进行网络攻击；采集网络入侵后多机器人系统实验平台的网络流量信息以及物理状态信息；利用卷积神经网络构建初始检测模型，利用数据集对初始检测模型进行训练，将训练之后的初始检测模型作为目标检测模型；利用目标检测模型实现多机器人系统的攻击检测。本发明基于卷积神经网络构建的分类模块，在构建的Leader‑Follower多机器人系统受到不同类型的网络攻击时能快速的将网络数据和机器人运动状态的数据进行采集，并进行分类，该检测模型不但提升了检测效率，对异常数据检测的准确率超过90％。
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公开(公告)号：CN118941518A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410969266.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06T7/246 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLO v8n算法的智能井下钻杆计数方法，该方法包括：获取井下打钻杆图像并对图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于YOLO v8n网络模型结构，引入Dyhead模块、EMA模块和Inner‑WIoU损失函数，构建钻杆计数网络模型；运用DeepSORT算法对图像里检测到的person、drill rod和drilling machine种类进行目标跟踪；计算person与drill rod的IoU值是否大于设定阈值1，若大于则进行下一步判断，若小于则返回跟踪；判断drill rod与drilling machine的IoU值是否大于设定阈值2，若大于阈值则计数加1，若小于阈值则返回跟踪。本发明实例能同时提高模型检测的准确率、召回率以及精度。本发明作为基于改进的YOLO v8n算法的井下智能钻杆计数研究，可广泛应用于井下智能检测领域。
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公开(公告)号：CN119940070A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411760492.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机托辊轴承数字孪生机理模型建模方法，该方法借助可测量的振动信号，使用长短时记忆网络与数值仿真的方法，实现了对带式输送机托辊轴承全生命周期缺陷尺寸的估计与预测，从而建立了带式输送机托辊轴承缺陷尺寸演化的机理模型。本方法能够解决搭建带式输送机的数字孪生平台过程中的托辊轴承缺陷尺寸演化机理模型建模的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119458357A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411828395.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了基于数字孪生技术的机械臂逆运动学求解及轨迹规划方法，包括构建数字孪生平台，实现虚实交互；具体包括搭建虚拟环境和构建虚实交互通信；基于SAC算法进行强化学习训练，构建机械臂逆解求解模型；具体包括状态空间设计、动作空间设计、通过奖励函数和课程学习策略逐步优化逆运动学求解模型、模型导出以及模型集成；采用多项式插值规划机械臂运动轨迹，生成平滑轨迹。本方法基于强化学习的逆运动学求解方法能够快速适应不同的目标任务，并通过高效的奖励函数设计实现最优解，能够解决传统方法求解耗时长以及适应性差的问题。
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公开(公告)号：CN118945666A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410971097.4
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04W12/122 , G05D1/86 , H04L9/40 , H04W4/42
Abstract: 本发明公开了一种DoS攻击下多智能体系统基于分层的异步动态事件触发的时变输出编队控制方法，包括建立领导者和跟随者的动态模型；建立约束条件；建立DoS攻击模型；设计Luenberger观测器；设计自适应状态观测器；构建输出反馈编队控制器，并建立相应的动态跟踪误差系统模型；分析证明在DoS攻击下多智能体系统的观测误差；分析在DoS攻击下多智能体系统编队跟踪性能，并验证在时变输出编队问题中有效性。本发明能够实时估计领导者的状态信息，并有效地避免了通信资源的浪费和DoS攻击带来的负面影响。基于该观测器，结合输出调节技术和状态反馈控制，使得多智能体系统在一定误差界内达成期望的时变编队构型。
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公开(公告)号：CN118915452A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410967648.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种FDI攻击下网络化带式输送机系统的安全协调控制方法，包括：建立基于柔性联接双永磁同步电机的网络化带式输送机驱动控制模型；建立FDI攻击下网络化带式输送机系统的安全控制框架；设计基于二次型调节器的安全控制策略；依据步骤建立的FDI网络攻击模型，设计了基于奇异摄动理论的组合次优安全协调控制器。本方法可有效的避免FDI网络攻击造成的安全隐患，并且可以有效消除因电机系统具有的双时间尺度带来的病态数值问题。对提高带式输送机系统的协调控制性能和网络安全性有着非常深远的意义。
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公开(公告)号：CN119417979A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411429746.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种知识数据混合驱动的煤矿井下巷道信息建模方法，其步骤为：基于Workbench平台建立巷道三维模型、设定边界条件、设置时空数据输出；通过地统计学插值方法对巷道时空数据进行处理，填补巷道空间节点风速和瓦斯浓度信息的空白分布；根据物理信息神经网络特征和流体流动特性，选取合适的偏微分方程作为模型的先验知识；将偏微分方程引入损失函数当中，训练符合物理约束的物理信息神经网络模型。本方法能够解决煤矿井下巷道通风过程中流体力学微分方程求解和建模问题。
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公开(公告)号：CN118523928A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410573321.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种多机器人系统的信息‑物理融合网络攻击检测方法，该检测方法包括：构建多机器人系统实验平台；对多机器人系统实验平台进行网络攻击；采集网络入侵后多机器人系统实验平台的网络流量信息以及物理状态信息；利用卷积神经网络构建初始检测模型，利用数据集对初始检测模型进行训练，将训练之后的初始检测模型作为目标检测模型；利用目标检测模型实现多机器人系统的攻击检测。本发明基于卷积神经网络构建的分类模块，在构建的Leader‑Follower多机器人系统受到不同类型的网络攻击时能快速的将网络数据和机器人运动状态的数据进行采集，并进行分类，该检测模型不但提升了检测效率，对异常数据检测的准确率超过90％。
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