公开(公告)号：CN117764960A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311807137.3

申请日：2023-12-26

申请人： 重庆理工大学 ,  重庆师范大学

发明人： 余晓霞 ,  武书磊 ,  杨昊 ,  张方红 ,  张志刚 ,  马婧华

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/764 ,  G06V10/42 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供了一种基于多级特征交互融合的CT图像气胸病灶区域识别方法，采用气胸病灶区域识别网络模型识别胸部CT图像中的气胸病灶区域中的气胸病灶区域，该气胸病灶区域识别网络模型先通过对胸部CT图像进行多级下采样和交互增强处理后，分别提取各个不同下采样层级的全局特征图和局部特征图，然后采用高效注意和交叉注意的双注意力结构分别提取各个不同下采样层级的全局特征图中的全局语义特征以及局部特征图之间的交叉注意力特征，并通过加权融合得到各下采样层级的注意力加权融合特征图，最后进行逐层上采样后加以区域分割得到气胸病灶区域识别结果；该方法很好的解决了计算能效不佳、识别处理效率低、识别速度与准确性难以兼顾的问题。

公开(公告)号：CN118630360A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410520696.4

申请日：2024-04-28

申请人： 重庆理工大学

发明人： 祁文杰 ,  杨加星 ,  余兰 ,  张志刚 ,  周政 ,  徐远航 ,  于佳彤 ,  程俊杰 ,  郭盛昌

IPC分类号： H01M10/613 ,  H01M10/617 ,  H01M10/6556 ,  H01M10/6567

摘要： 本申请涉及一种电池冷却系统，用于冷却电池，电池设置有多个，多个电池形成电池组，电池冷却系统包括用于冷却液流动的冷却带，冷却带包括中间段、第一分段以及第二分段，中间段呈曲面设置且贴合电池组的一侧面，中间段设置在电池组的中部；第一分段呈曲面设置且贴合电池组的另一侧面，第一分段位于电池组沿高度方向的一端，第一分段的一端与中间段连接；第二分段呈曲面设置且贴合电池组的另一侧面，第二分段位于电池组沿高度方向远离第一分段的另一端，第二分段的一端与中间段连接。本申请通过中间段、第一分段以及第二分段的设置可对电池的中间以及电池的两端均进行了降温，提高了散热效果。

公开(公告)号：CN118300461A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410343920.7

申请日：2024-03-25

申请人： 重庆理工大学

发明人： 葛帅帅 ,  赵家银 ,  张志刚 ,  石晓辉 ,  郭栋 ,  祁文杰 ,  谢正邱 ,  王欢

IPC分类号： H02P6/34 ,  H02P21/14 ,  H02P21/18 ,  H02P25/022

摘要： 本发明公开了一种基于等效磁网络的永磁同步电机电磁热动态耦合建模方法，属于电机仿真建模技术领域，该方法包括获取永磁同步电机的材料特性和拓扑结构；根据永磁同步电机的材料特性和拓扑结构，得到电机电磁模型；根据永磁同步电机的材料特性和拓扑结构，将电机内部温度场等效为多个热阻单元，得到电机等效热阻结构；基于电机电磁模型得到电机损耗，并根据电机损耗，利用电机等效热阻结构对电机电磁模型的铁芯磁导率进行更新，实现双向耦合，完成永磁同步电机电磁热动态耦合建模。本发明将电机等效磁路模型和电机热网络模型双向耦合，通过磁导率和磁通随温度的迭代更新，可以连续求解电机电磁热耦合，实现电机电磁参数和电机温度的实时交互。

公开(公告)号：CN113868884B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202111177546.0

申请日：2021-10-09

申请人： 重庆理工大学

发明人： 汤爱华 ,  张东阳 ,  张志刚 ,  龚鹏 ,  谢燚

IPC分类号： G06F30/20

摘要： 本发明提供了一种基于证据理论的动力电池多模型容错融合建模方法，通过选用三种以上的等效电路分别对锂离子动力电池进行初步建模，相对现有的只采用单一模型的方法，在所需先验信息较少的前提下，使模型的融合效果和鲁棒性得到了显著提高，依托于适合的参数辨识方法对各模型分别完成参数辨识，并在城市道路工况下分析不同模型精度。最后，基于D–S证据理论融合多个电池模型端电压预测值与实测值之间的偏差和方差，分配基本可信度并确定各模型信度函数，进而确定各模型不同时刻的不同SOC区间段加权值进行融合计算，相对于现有技术大大提高了锂离子动力电池建模的准确度。

公开(公告)号：CN117148162A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311106779.0

申请日：2023-08-30

申请人： 重庆理工大学 ,  哈尔滨工业大学(威海)

发明人： 汤爱华 ,  黄渝坤 ,  金鑫 ,  于全庆 ,  张志刚

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/392 ,  G06F30/27 ,  G06N3/045

摘要： 本发明具体涉及基于数据与模型融合的动力电池SOC和SOH估计方法，包括：构建动力电池的变阶次分数阶模型；基于变阶次分数阶模型估计动力电池的解析模型估计SOC；通过深度学习模型构建动力电池的SOC估计模型；基于SOC估计模型估计动力电池的数据驱动估计SOC；通过高斯融合原理对解析模型估计SOC和数据驱动估计SOC进行融合，得到融合SOC值；获取动力电池的容量先验估计值，通过融合SOC值修正容量先验估计值得到修正容量值；将融合估计SOC值和修正容量值作为SOC和SOH的估计结果。本发明能够将数据驱动模型和解析模型的SOC估计结果进行有效融合，并且能够利用准确估计的SOC来修正容量值(SOH)，从而提高电池SOC和SOH联合估计的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117093000A

公开(公告)日：2023-11-21

申请号：CN202311039389.6

申请日：2023-08-17

申请人： 重庆理工大学

发明人： 张志刚 ,  杨昊 ,  陈止戈 ,  葛帅帅 ,  祁文杰 ,  王欢 ,  余晓霞

IPC分类号： G05D1/02

摘要： 本发明公开了一种用于机器人的目标柔性跟随控制方法，先基于实际跟随距离获取人机距离差：在目标丢失时通过基于新息自适应卡尔曼滤波器得到当前时刻的预测值，基于预测值来确定实际跟随距离。再根据人机距离差计算期望的线速度和角速度，并与实际的线速度和角速度相减，得到误差函数输出给PID控制器；PID控制器输出需要补偿的线速度和角速度给差速运动模型，差速运动模型通过分解，得到机器人驱动电机相应的转速，然后对机器人各行走轮轮速进行计算分配，从而驱动机器人按分配后的轮速行走，实现柔性跟随。本发明能够在各种路面实现良好的柔性跟随，能够避免跟随的顿挫感，鲁棒性更好，且在目标丢失后能够快速准确地找回。

公开(公告)号：CN117081448A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311122479.1

申请日：2023-08-31

申请人： 重庆理工大学

发明人： 葛帅帅 ,  张东方 ,  邱龙辉 ,  石晓辉 ,  张志刚 ,  郝建军 ,  王欢 ,  祁文杰

IPC分类号： H02P21/14 ,  H02P21/18 ,  H02P21/22 ,  H02P21/00 ,  H02P25/022 ,  H02P27/12

摘要： 本发明公开了一种内置式永磁同步电机高精度动态建模方法，属于内置式永磁同步电机建模技术领域，该方法包括根据内置式永磁同步电机的二维有限元仿真模型，得到不同转子位置角下不同电流工作点的电磁参数；分别构建矢量控制系统和内置式永磁同步电机本体非线性模型；利用矢量控制系统得到控制三相逆变器IGBT开关启停的脉冲信号；利用内置式永磁同步电机本体非线性模型得到当前时刻的非线性模型的输出数据；将当前时刻的非线性模型的输出数据作为下一时刻矢量控制系统和内置式永磁同步电机本体非线性模型的输入，完成内置式永磁同步电机高精度动态建模。本发明解决了现有技术电机建模精度低、不能准确反映电机实际动态运行特性的问题。

公开(公告)号：CN115982920A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202111202384.1

申请日：2021-10-15

申请人： 重庆理工大学

发明人： 李文礼 ,  刘永康 ,  陆宇 ,  张志刚

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F30/17 ,  G06F111/10 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了一种考虑时变刚度的伺服驱动系统建模方法，包括如下步骤：1)基于理论计算方法分别对伺服驱动系统中三个传动机构的刚度进行计算，从而达到建模的要求；2)运用达朗贝尔原理和拉格朗日动力学方法对伺服驱动系统进行建模并考虑齿轮传动机构和传动轴柔性的影响，建立考虑齿轮时变啮合刚度的电机‑齿轮‑负载四惯量数学模型；3)将所建立的四惯量数学模型和理论计算得到的刚度值添加至Matlab数值计算软件中，从而计算得到齿轮传动机构的时变啮合刚度值对伺服驱动系统的影响。本发明考虑了中间传动环节(传动轴、齿轮传动机构)的影响，使建立的模型更加准确，为伺服驱动系统机械谐振抑制方法打下基础。

公开(公告)号：CN115219937A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210861733.9

申请日：2022-07-20

申请人： 重庆理工大学

发明人： 汤爱华 ,  蒋依汗 ,  张志刚 ,  伍心雨 ,  黄渝坤

IPC分类号： G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F119/04

摘要： 本发明具体涉及基于深度学习的不同老化路径储能电池健康状态估计方法，包括：获取储能电池不同工况下的电池充电电压数据，并输入电池健康估计模型中，输出对应工况下的电池健康状态估计值；电池健康估计模型基于深度神经网络构建并进行两次训练；第一次训练：通过某一工况下的电池老化实验数据训练电池健康估计模型；第二次训练：冻结预训练估计模型的核网络层参数并调用其模型参数；然后通过不同工况下的电池老化实验数据训练优化估计模型以调整其全连接输出层的参数，得到训练后的电池健康估计模型。本发明能够适用于多种工况下的电池健康状态估计且无需大规模的训练数据，进而能够降低估计模型的训练难度和成本、提高估计模型的适用范围。

公开(公告)号：CN114924192A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210556458.X

申请日：2022-05-20

申请人： 重庆理工大学 ,  哈尔滨工业大学(威海)

发明人： 汤爱华 ,  于全庆 ,  龙胜文 ,  伍心雨 ,  张志刚

IPC分类号： G01R31/367 ,  G01R31/396 ,  G01R31/385 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明具体涉及基于神经网络的并联电池组安全预警方法，包括：构建支路电流预测模型，包括具有稀疏概率多头自注意力层的编码器和解码器；稀疏概率多头自注意力层具有自注意力蒸馏机制；编码器和解码器的输入相互独立，且编码器的输出连接至解码器中；采集并联电池组的实测数据，构建支路电流预测模型的训练数据集；通过训练数据集训练支路电流预测模型；将待测并联电池组的电池组特征数据输入经过训练的支路电流预测模型中，输出两条支路的预测电流，基于两条支路的预测电流判断并联电池组是否存在安全风险。本发明能够在面对大量训练数据时提高预测模型的训练效率和预测准确性，从而能够提高并联电池组的安全预警效果。