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公开(公告)号：CN101930731B
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201010215143.6
申请日：2010-07-01
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 张立亚 , 明艳杰
IPC: G10K11/178 , E21F17/00 , H04R3/00
Abstract: 本发明公开一种矿用多波自适应主动噪声控制系统，所述系统由以下几个模块组成：初级传感器阵列9、误差传感器阵列10、扬声器阵列1、功率放大电路模块2、低通滤波器3、A/D转换模块8、D/A转换模块4、ANC控制器13、现场可编程门阵列(FPGA)7、无线传输模块5、隔爆外壳14、备用电池电路11、主供电电路12，输入的噪声信号首先经过A/D转换模块8转换成数字信号，通过ANC控制器13进行数据处理、自适应滤波、延时、倒相，再经D/A转换模块4转换，低通滤波器3和功率放大电路模块2后由扬声器阵列1输出，扬声器阵列1输出与主噪声同频反相的声波用来抵消初级噪声，残留的误差信号经过功率放大电路模块2和A/D转换模块8的处理后，反馈至ANC控制器13，利用误差信号来调节自适应滤波器的权系数，根据权系数的变化改变次级信号，使误差信号减至最小。
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公开(公告)号：CN101930731A
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN201010215143.6
申请日：2010-07-01
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 张立亚 , 明艳杰
IPC: G10K11/178 , E21F17/00 , H04R3/00
Abstract: 本发明公开一种矿用多波自适应主动噪声控制系统，所述系统由以下几个模块组成：初级传感器阵列9、误差传感器阵列10、扬声器阵列1、功率放大电路模块2、低通滤波器3、A/D转换模块8、D/A转换模块4、ANC控制器13、现场可编程门阵列(FPGA)7、无线传输模块5、隔爆外壳14、备用电池电路11、主供电电路12，输入的噪声信号首先经过A/D转换模块8转换成数字信号，通过ANC控制器13进行数据处理、自适应滤波、延时、倒相，再经D/A转换模块4转换，低通滤波器3和功率放大电路模块2后由扬声器阵列1输出，扬声器阵列1输出与主噪声同频反相的声波用来抵消初级噪声，残留的误差信号经过功率放大电路模块2和A/D转换模块8的处理后，反馈至ANC控制器13，利用误差信号来调节自适应滤波器的权系数，根据权系数的变化改变次级信号，使误差信号减至最小。
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公开(公告)号：CN201698745U
公开(公告)日：2011-01-05
申请号：CN201020244268.7
申请日：2010-07-01
Applicant: 中国矿业大学(北京) , 张立亚 , 明艳杰
IPC: G10K11/16
Abstract: 本实用新型公开一种矿用多波自适应主动噪声控制装置，所述装置由以下几个模块组成：初级传感器阵列9、误差传感器阵列10、扬声器阵列1、功率放大电路模块2、低通滤波器3、A/D转换模块8、D/A转换模块4、ANC控制器13、现场可编程门阵列(FPGA)7、无线传输模块5、隔爆外壳14、备用电池电路11、主供电电路12，输入的噪声信号首先经过A/D转换模块8转换成数字信号，通过ANC控制器13进行数据处理、自适应滤波、延时、倒相，再经D/A转换模块4转换，低通滤波器3和功率放大电路模块2后由扬声器阵列1输出，扬声器阵列1输出与主噪声同频反相的声波用来抵消初级噪声，残留的误差信号经过功率放大电路模块2和A/D转换模块8的处理后，反馈至ANC控制器13，利用误差信号来调节自适应滤波器的权系数，根据权系数的变化改变次级信号，使误差信号减至最小。
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公开(公告)号：CN102288176B
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201110189046.9
申请日：2011-07-07
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的煤矿救灾机器人导航系统及方法，由超声波模块1、视觉模块2和惯性模块3组成信息采集模块，信息采集模块采集的信息经过信息处理模块的处理，实现路径规划，提出了改进的神经网络-扩展卡尔曼滤波法(NNEKF)，该算法能有效地解决信息融合不匹配的问题，改善了算法的收敛性和实时性，并通过反馈环节的设计，减少了导航系统及方法的误差，该导航系统及方法能有效地提高煤矿救灾机器人的导航能力。
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公开(公告)号：CN102288176A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110189046.9
申请日：2011-07-07
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于信息融合的煤矿救灾机器人导航系统及方法，由超声波模块1、视觉模块2和惯性模块3组成信息采集模块，信息采集模块采集的信息经过信息处理模块的处理，实现路径规划，提出了改进的神经网络-扩展卡尔曼滤波法(NNEKF)，该算法能有效地解决信息融合不匹配的问题，改善了算法的收敛性和实时性，并通过反馈环节的设计，减少了导航系统及方法的误差，该导航系统及方法能有效地提高煤矿救灾机器人的导航能力。
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公开(公告)号：CN202216696U
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201120237354.X
申请日：2011-07-07
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本实用新型公开了一种基于信息融合的煤矿救灾机器人导航装置，煤矿井下的障碍物识别信息6、路标识别信息7、景物识别信息8、机器人的位置速度信息9和机器人的姿态信息10由信息采集模块进行信息采集，采集的信息传送到信息处理模块，其中，障碍物识别信息6、路标识别信息7、机器人的位置速度信息9经过信息处理模块中的融合模块11、定位模块12的处理，与机器人的姿态信息10实现局部路径规划13，景物识别信息8经过信息处理模块中的环境建模模块14的处理实现全局路径规划15，局部路径规划信息13和全局路径规划信息15通过控制机器人控制模块16，从而实现控制机器人进行自主导航。
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