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公开(公告)号：CN110971159B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201911108137.8
申请日：2019-11-13
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
IPC分类号： H02P7/03
摘要： 本发明涉及电子产品设计、电机控制技术领域，特别公开了一种H桥直流电机大功率调速及其保护电路系统。该系统包括具有四个并联结构桥臂的H桥单元，H桥单元内配备有直流电机，其特征在于：所述H桥单元分别连接左半桥驱动单元和右半桥驱动单元，左半桥驱动单元和右半桥驱动单元分别通过光电干扰隔离单元连接微控制器单元，非直接式直流电流采样单元连接在H桥单元的接地线上并连接微控制器单元；上述单元装置分别连接系统电源，且H桥单元的接地端与其他单元装置的接地端通过电感隔离。本发明具有主控MCU单元，可以实现独立而完善的控制和检测功能，具有驱动输出功率大、康烦扰能力强等优点，具有广泛的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN111614587B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202010448707.4
申请日：2020-05-25
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于自适应集成深度学习模型的信号检测方法。采用集成的长短期记忆(LSTM)神经网络以端到端的方式替代SC‑FDE系统接收端的信道估计和频域均衡部分，训练LSTM神经网络所需的数据集由接收端提取的接收信号的特征和根据发送端使用的调制方式对应星座图所分配的标签组成。为保证系统的可靠性，采用线性判别分析(LDA)算法对特征信息进行降维，将多维度的特征信息作为集成模型的输入。为提高系统的自适应性，采用不同子信道的信号功率作为自适应因子，在网络输出端对每个子载波的输出进行自适应集成。此方法对于不同的通信系统，只需要根据所用系统框架生成数据集，利用训练得到的模型替代通信系统的某一部分即可，具有较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN111625994A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010448952.5
申请日：2020-05-25
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于动态集成神经网络的多源信息融合火灾预测方法，采用创新性的逻辑设计，基于多源信息融合方法建立火灾预测模型，将多种火灾特征信号依次经过信息层、特征层、决策层，在特征层利用深度学习中的LSTM和RBF-BP神经网络作为子网络对多源火灾特征信号进行自适应学习，并将输出结果进行集成分析，再经决策层完成火灾预测，解决了火灾信号的时变性和非线性特点以及单特征信号火灾预测方法的高漏报率和误报率问题，有效提高了火灾预测系统的识别准确度。此方法具有较强的可扩展性，当检测环境改变后，只需要重新提供数据集即可建立一个较为完备的预测模型，具有较强的自适应性。
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公开(公告)号：CN110971159A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911108137.8
申请日：2019-11-13
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
IPC分类号： H02P7/03
摘要： 本发明涉及电子产品设计、电机控制技术领域，特别公开了一种H桥直流电机大功率调速及其保护电路系统。该系统包括具有四个并联结构桥臂的H桥单元，H桥单元内配备有直流电机，其特征在于：所述H桥单元分别连接左半桥驱动单元和右半桥驱动单元，左半桥驱动单元和右半桥驱动单元分别通过光电干扰隔离单元连接微控制器单元，非直接式直流电流采样单元连接在H桥单元的接地线上并连接微控制器单元；上述单元装置分别连接系统电源，且H桥单元的接地端与其他单元装置的接地端通过电感隔离。本发明具有主控MCU单元，可以实现独立而完善的控制和检测功能，具有驱动输出功率大、康烦扰能力强等优点，具有广泛的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114629763B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111134319.X
申请日：2021-09-27
申请人： 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司 , 齐鲁工业大学
IPC分类号： H04L27/26 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种基于神经网络的OFDM系统IQ信号解调方法及装置，用以解决目前的IQ信号解调方法存在的系统复杂度较高、通信评价指标较差的问题。该方法通过正交频分复用OFDM系统采集原始数据集，得到I路信号和Q路信号，作为训练数据集；原始数据集包括多径和衰落信息的时域冲激响应产生的去除保护间隔的接收信号；根据OFDM系统的子载波数目，分别确定针对I路信号和Q路信号的基于长短期记忆神经网络的解调网络；确定峰值平均功率比检测网络，对于削波后的发送信号，在经过解调网络处理后进行信号恢复；采用训练数据集对解调网络和峰值平均功率比检测网络进行训练，得到训练完成的集成网络，用于OFDM系统的IQ信号解调。
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公开(公告)号：CN111625994B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010448952.5
申请日：2020-05-25
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于动态集成神经网络的多源信息融合火灾预测方法，采用创新性的逻辑设计，基于多源信息融合方法建立火灾预测模型，将多种火灾特征信号依次经过信息层、特征层、决策层，在特征层利用深度学习中的LSTM和RBF‑BP神经网络作为子网络对多源火灾特征信号进行自适应学习，并将输出结果进行集成分析，再经决策层完成火灾预测，解决了火灾信号的时变性和非线性特点以及单特征信号火灾预测方法的高漏报率和误报率问题，有效提高了火灾预测系统的识别准确度。此方法具有较强的可扩展性，当检测环境改变后，只需要重新提供数据集即可建立一个较为完备的预测模型，具有较强的自适应性。
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公开(公告)号：CN111614587A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010448707.4
申请日：2020-05-25
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于自适应集成深度学习模型的信号检测方法。采用集成的长短期记忆(LSTM)神经网络以端到端的方式替代SC-FDE系统接收端的信道估计和频域均衡部分，训练LSTM神经网络所需的数据集由接收端提取的接收信号的特征和根据发送端使用的调制方式对应星座图所分配的标签组成。为保证系统的可靠性，采用线性判别分析(LDA)算法对特征信息进行降维，将多维度的特征信息作为集成模型的输入。为提高系统的自适应性，采用不同子信道的信号功率作为自适应因子，在网络输出端对每个子载波的输出进行自适应集成。此方法对于不同的通信系统，只需要根据所用系统框架生成数据集，利用训练得到的模型替代通信系统的某一部分即可，具有较强的泛化性。
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公开(公告)号：CN114629763A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111134319.X
申请日：2021-09-27
申请人： 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司 , 齐鲁工业大学
摘要： 本申请公开了一种基于神经网络的OFDM系统IQ信号解调方法及装置，用以解决目前的IQ信号解调方法存在的系统复杂度较高、通信评价指标较差的问题。该方法通过正交频分复用OFDM系统采集原始数据集，得到I路信号和Q路信号，作为训练数据集；原始数据集包括多径和衰落信息的时域冲激响应产生的去除保护间隔的接收信号；根据OFDM系统的子载波数目，分别确定针对I路信号和Q路信号的基于长短期记忆神经网络的解调网络；确定峰值平均功率比检测网络，对于削波后的发送信号，在经过解调网络处理后进行信号恢复；采用训练数据集对解调网络和峰值平均功率比检测网络进行训练，得到训练完成的集成网络，用于OFDM系统的IQ信号解调。
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公开(公告)号：CN111490705A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010447927.5
申请日：2020-05-25
申请人： 齐鲁工业大学 , 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
摘要： 本发明涉及嵌入式系统设计、电子电路设计和H桥电路设计以及控制方法技术领域，特别涉及一种H桥驱动和闭环调速控制电路设计，可以实现大功率的直流电机正反转换向控制、调速和保护控制功能。系统包括MCU100主控单元，光电隔离单元200，H桥短路保护逻辑单元300，H桥驱动单元400，混合电路H桥500单元，电压采集保护单元600。本发明的有益效果为：解决了现有技术中H桥控制逻辑容易出错，单片机复位期间引脚状态不确定，会造成同臂导通，形成短路的问题；而且解决了大功率H桥的桥臂构成问题以及大功率的在线电流检测困难的问题。
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公开(公告)号：CN116816201A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310815237.4
申请日：2023-07-05
申请人： 亚萨合莱国强(山东)五金科技有限公司
IPC分类号： E05C17/32
摘要： 本发明涉及门窗五金配件技术领域，特别涉及一种防晃可调的悬开和平开转换装置，所述框固定板安装有调节紧定件，所述调节紧定件与框锁紧片铆接固定，所述支撑件安装有减震圈，所述支撑件通过稳定调节件铆接在主连杆上，所述档位键通过档位销钉铆接在滑板上，所述定位件安装在连杆上。本发明的有益效果是：本发明的装置可以解决平开状态时窗扇晃动大的问题，结构简单安装快捷。
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