公开(公告)号：CN118232731A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410357397.3

申请日：2024-03-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冯朝 ,  陈万江 ,  李瑞颉 ,  李嘉鹏 ,  罗国相 ,  肖晓晖

IPC: H02N2/04 ,  H02N2/06

Abstract: 本发明公开了一种具有二次位移放大功能的压电驱动器，该压电驱动器包括基座、直线运动组件、四连杆组件及压电元件，其中，基座第一端设有第一安装台，基座第二端设有预紧装置；直线运动组件包括导轨和能够于导轨内移动的滑块，导轨固定于凸台上；四连杆组件包括第二安装台、第一放大机构和第二放大机构，第一放大机构中设有圆弧凸起，第二放大机构设有驱动足，驱动足与导轨弹性连接，第一放大机构和第二放大机构均连接于第二安装台；压电元件嵌设于第一放大机构内部，并与圆弧凸起相接；压电原件在锯齿形电信号控制下产生逆压电效应，经四连杆机构实现二次位移放大，驱使驱动足带动滑块进行x方向的直线运动。

公开(公告)号：CN118520215B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410973649.5

申请日：2024-07-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冯朝 ,  李瑞颉 ,  陈万江 ,  李嘉鹏 ,  罗国相 ,  肖晓晖

IPC: G06F17/18 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供迟滞特性正逆向模型建模方法、系统、设备及存储介质，包括等间隔采样得到压电陶瓷的电压时序数据序列和位移时序数据序列，得到电压速率时序数据序列和位移速率时序数据序列，构建多个训练样本为训练集，每个训练样本为多个时刻的输入电压和输出位移、多个时刻的输入电压速率和输出位移速率，利用训练集构建高斯混合模型，输入为训练样本，输出为各高斯组件的权重、均值向量、协方差矩阵，根据训练的高斯混合模型构建基于高斯混合回归的迟滞正向预测模型和迟滞逆向预测模型。本发明无需分别对正逆向模型进行训练，仅需训练优化高斯混合参数，利用高斯混合回归直接构建正向和逆向预测模型，不仅求解逆模型较为容易，且具有率相关性。

公开(公告)号：CN118578830A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410847551.5

申请日：2024-06-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冯朝 ,  李嘉鹏 ,  李帅刚 ,  李瑞颉 ,  陈万江 ,  袁竞一 ,  何宇航

IPC: B60G21/045 ,  B60G21/02 ,  B60G11/16 ,  B62D57/028

Abstract: 本发明涉及一种移动机器人行走结构、悬挂结构及移动机器人，上述移动机器人行走结构包括：边框状摇臂，摇臂的内壁上安装有两个限位块；两个行走轮架，从摇臂中穿入并转动安装于摇臂上，行走轮架上转动安装有行走轮；以及第一弹性件，第一弹性件的两端对应安装于两个行走轮架上；其中，当位于水平地面时两个所述行走轮架呈相互平行状态，所述第一弹性件处于自然伸展状态。本发明提供的行走结构中摇臂与行走轮架的连接方式由直接连接转化为间接连接，并增设第一弹性件，使同一摇臂上的两个行走轮间距离可以通过弹性件的受压和拉伸来自适应调整，从而防止行走轮打滑、降低行走轮磨损。

公开(公告)号：CN118722064A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410878195.3

申请日：2024-07-02

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冯朝 ,  李嘉鹏 ,  李帅刚 ,  李瑞颉 ,  袁竞一 ,  陈万江 ,  徐丽雯 ,  何宇航

IPC: B60B19/04

Abstract: 本发明涉及一种基于连杆组的双环变形轮及可移动设备，上述变形轮包括轮毂；多组变形轮组，沿轮毂环向方向间隔设置于轮毂外围，变形轮组包括呈弧面状且一端相互枢接的一次变形轮片及二次变形轮片，一次变形轮片及二次变形轮片的另一端枢接于轮毂上；其中，当二次变形轮片顺时针转动时二次变形轮片带动一次变形轮片顺时针转动，变形轮组收缩并使得一次变形轮片共圆；当二次变形轮片逆时针转动时二次变形轮片带动一次变形轮片逆时针转动，变形轮组展开并使得二次变形轮片共圆。本发明提供的变形轮可通过一次变形轮片和二次变形轮片的配合，使完全变形后与地面接触的二次变形轮片共圆，从而在提升越障性能的同时，保障变形轮在展开后行走的平稳性，减少轮片受到的刚性冲击。

公开(公告)号：CN118520215A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410973649.5

申请日：2024-07-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 冯朝 ,  李瑞颉 ,  陈万江 ,  李嘉鹏 ,  罗国相 ,  肖晓晖

IPC: G06F17/18 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供迟滞特性正逆向模型建模方法、系统、设备及存储介质，包括等间隔采样得到压电陶瓷的电压时序数据序列和位移时序数据序列，得到电压速率时序数据序列和位移速率时序数据序列，构建多个训练样本为训练集，每个训练样本为多个时刻的输入电压和输出位移、多个时刻的输入电压速率和输出位移速率，利用训练集构建高斯混合模型，输入为训练样本，输出为各高斯组件的权重、均值向量、协方差矩阵，根据训练的高斯混合模型构建基于高斯混合回归的迟滞正向预测模型和迟滞逆向预测模型。本发明无需分别对正逆向模型进行训练，仅需训练优化高斯混合参数，利用高斯混合回归直接构建正向和逆向预测模型，不仅求解逆模型较为容易，且具有率相关性。