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公开(公告)号：CN118894179A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411308529.X
申请日：2024-09-19
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明提供一种基于新型反作用轮自平衡双轮新能源电动车的电控系统，涉及两轮自平衡技术领域，包括车架和新型反作用轮平衡控制结构，所述车架的内部固定连接有供电装置，所述车架的上端固定连接有车把，所述车架的两端均固定连接有车轴，所述车轴的圆弧面转动连接有车轮，所述车架的内部安装有主控制器，所述车架的内部安装有行走控制器。本发明具有三个反作用轮独立控制，可同步协调工作，产生更大的恢复力矩，降低了单个电机的负载，延长使用寿命，解决反作用轮恢复力矩小，所占空间大的问题，同时噪音更轻，能耗更小。三个反作用轮可根据实际使用场景，合理分配任务目标，使其更加灵活，同时增加了系统冗余，降低故障率的优点。
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公开(公告)号：CN117445949A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311406765.0
申请日：2023-10-26
申请人： 广州高新兴机器人有限公司 , 西安建筑科技大学
IPC分类号： B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09 , B60W40/00
摘要： 本公开涉及一种机器人的跟车检测方法、装置和存储介质，该方法包括：接收测距装置输出的目标对象的相对位置、里程计输出的机器人的里程信息和图像采集装置输出的目标对象的采样图像；将相对位置输入至预设的转换算法中，得到目标对象的像素位置；根据相对位置和里程信息，确定目标对象相对于机器人的相对运动关系；在相对运动关系表示为目标对象朝向机器人移动的情况下，根据目标对象在采样图像中的图像识别位置和像素位置，判断是否控制机器人执行避让车辆的控制指令。
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公开(公告)号：CN112327625A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011264421.7
申请日：2020-11-12
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的不确定系统模型预测控制参数整定方法，包括以下步骤：1)获取系统模型预测控制的代价函数中的m维输出权重矩阵Q及n维输入权重矩阵R；2)获得输出序列及mn×L3组性能指标，其中，各组性能指标均为由输出的超调及调节时间构建的一组列向量，对于各组Q及R，分别求取最坏超调及最坏调节时间，然后将求取的最坏超调及最坏调节时间存储到矩阵F中；3)构建RBF神经网络，再利用建立的RBF神经网络计算最优性能指标；4)构建BP神经网络，然后利用BP神经网络求取性能标签；5)以性能标签作为寻优的依据，采用PSO寻优算法对不确定系统模型预测控制参数进行调节，该方法能够较为准确的实现对不确定系统模型预测控制参数的整定。
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公开(公告)号：CN112180733A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011099045.0
申请日：2020-10-14
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于模糊逻辑的建筑能耗系统预测控制参数整定方法，包括：1)构建被控建筑能耗系统，再对建筑能耗系统进行广义预测控制，并初始化广义预测控制器的被调参数λ；2)采集控制过程中被控建筑能耗系统的输出斜率yk(t)、实际输出y(t)、设定值yr(t)及预测输出值 然后将其作为模糊目标参数；3)对步骤2)中的模糊目标参数构建隶属度函数，然后使用粒子群算法对模糊隶属度函数的参数进行最优选定，得各模糊目标参数的隶属度函数参数；4)对隶属度函数参数进行模糊推理运算，并利用模糊推理运算结果对被调参数λ进行整定，该方法能够有效的提高建筑耗能系统的控制性能。
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公开(公告)号：CN103861725B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201410109213.8
申请日：2014-03-24
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： B03B7/00
摘要： 煤矸石全资源化利用的分选处理工艺，包括煤炭与硫铁矿重力分选以及煤炭与灰渣粉磨浮选，将原矿一次破碎用梯形跳汰机Ⅰ分选得到精煤Ⅰ、中矿Ⅰ和硫铁矿料；将中矿Ⅰ和硫铁矿料二次破碎经梯形跳汰机Ⅱ分选得到精硫铁矿Ⅰ、中矿Ⅱ和尾矿Ⅰ；将中矿Ⅱ精选得到精硫铁矿Ⅱ、中矿Ⅲ和尾矿Ⅱ；将尾矿Ⅰ和尾矿Ⅱ粉磨制成矿浆，粗选得到精矿Ⅰ＇和中矿Ⅰ＇，精矿Ⅰ＇精选得到精矿Ⅱ＇和中矿Ⅱ＇，中矿Ⅰ＇扫选得到最终尾渣和中矿Ⅲ＇，将中矿Ⅱ＇和中矿Ⅲ＇一起返回到出磨矿浆中，精矿Ⅱ＇精选得到浮选精煤和中矿Ⅳ＇。本发明分选产物无废弃物，硫铁矿和煤炭均达到相应指标要求，灰渣原料中炭含量、硫含量也满足火山灰质混合材技术指标要求，分选加工过程中无三废排放。
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公开(公告)号：CN103435278B
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201310299049.7
申请日：2013-07-16
申请人： 西安建筑科技大学 , 山西双良水泥有限公司
CPC分类号： Y02P40/143
摘要： 一种提高钢渣水化活性的方法，利用粉磨设备将钢渣加工成钢渣粉，然后利用重力、磁力或者静电场分选出其中的RO相；本发明的另一种方法，可以组合分选出RO相。本发明通过分选RO相来提高钢渣的水化活性，过程中不会改变钢渣活性矿物特性。原钢渣粉、分选RO相后钢渣粉，粉磨到相同粒度水平，以钢渣粉：矿渣粉：石膏粉=35:60:5的比例配制成水泥，分选RO相钢渣粉配制水泥的终凝时间缩短5.5小时，28天抗压强度提高8.5MPa。采用组合分选方式，可以使活性钢渣粉产品中RO相含量降低到5%以下，而RO相产品的纯度提高到90%以上。因此本发明可提高钢渣的水化活性，分选后得到的钢渣为作为胶凝性矿物含量较高的建材原料。
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公开(公告)号：CN115576188B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210612197.9
申请日：2022-05-31
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G05B11/42
摘要： 本发明公开了一种基于PID触发条件的事件触发模型预测控制方法及系统，通过以下步骤实现：步骤1：获得系统tτ＝t0时刻的状态值x(tτ|ts)；步骤2：对步骤1中获得的状态值是否属于鲁棒终端集区域γ(αεγ)进行判断；步骤3：当状态值不符合初始设定的鲁棒终端集区域γ(αεγ)时，根据状态值进行触发值δ判断后对状态值进行更迭计算；当状态值属于鲁棒终端集区域γ(αεγ)时，应用反馈矩阵进行状态值更迭计算。可以在减少更多的计算量和通信量的同时，提高控制性能。
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公开(公告)号：CN113177675B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110595303.2
申请日：2021-05-28
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于天牛群算法优化神经网络的空调冷负荷预测方法，选取和输出变量T时刻空调冷负荷相关性高的输入变量。根据相关性高的输入变量和T时刻空调冷负荷建立BP神经网络模型，利用天牛群算法优化建立的BP神经网络，最后用优化后的BP神经网络进行负荷预测，得出预测值。本发明利用天牛群算法的全局搜索能力找到BP神经网络的最优权值和阈值，克服了BP神经网络在权值和阈值选择上的随机性和网络收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺点，提高了BP神经网络的收敛速度和学习能力，降低了空调冷负荷预测偏差大的问题。
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公开(公告)号：CN116087780A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211014656.X
申请日：2022-08-23
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/392
摘要： 本发明公开了一种锂电池寿命预测方法及系统，包括：获取锂电池的状态参数；将所述锂电池的状态参数输入到训练后的基于GMM‑EnKF滤波器的预测模型中进行RUL的预测，得锂电池未来时刻的容量变化曲线；根据基于GMM‑EnKF滤波器的预测模型得到的锂电池未来时刻的容量变化曲线预测锂电池的RUL，该方法及系统能够避免初始参数设置对预测精度影响较大的问题，具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113364796B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110681208.4
申请日：2021-06-18
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种FDI攻击下自触发模型预测控制安全防御方法及系统，包括：对连续控制信号进行离散采样，采用自触发MPC计算原始控制样本U*；根据计算得到的原始控制样本确定待加密的控制数据；对待加密的控制数据进行加密，将加密后的数据打包发送给执行器；当网络受到FDI攻击时，执行器利用接收到的数据包获取最新控制样本，并应用所述最新控制样本，完成FDI攻击下的自触发预测控制安全，该方法及系统能够保证FDI攻击下控制系统的可行性及稳定性。
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