重庆理工大学

本发明公开了一种基于三相激励的电容角位移传感器及角位移测量的方法，包括定子和与定子同轴的转子，定子的基体上表面设置有一圈激励电极，包括A激励相、B激励相和C激励相，三个激励相分别用于施加三路相位依次相差120°的交流激励信号；转子的基体下表面设置有一圈感应电极，包括第一感应组、第二感应组、第三感应组和第四感应组，其中第一感应组与第三感应组差动输出第一路行波信号，第二感应组与第四感应组差动输出第二路行波信号；还包括信号处理单元，用于对第一路行波信号和第二路行波信号进行数据融合与位移解算，得到角位移值。本发明相对于现有技术分辨率更高，硬件更简单，且差动结构抑制了共模干扰，提高了信噪比和测量精度。

本发明涉具体涉及基于轻量化目标检测的多点同步振动位移测量方法，包括：S1：获取原始振动视频序列；S2：生成一系列包括若干振动测点的振动图像帧；S3：将各振动图像帧分别输入训练好的振动测点检索模型中，得到各振动图像帧中所有被检测到的振动测点的预测边界框以及对应的瞬时像素坐标；S4：将属于同一个振动测点在所有振动图像帧中的瞬时像素坐标按时间顺序依次连接；S5：对各振动测点的原始像素坐标时程序列进行滤波处理和像素位移计算，得到各振动测点的像素位移时程序列；S6：通过像素‑物理尺度转换因子将各振动测点的像素位移时程序列转换为随时间变化的振动位移时程信号。本发明保证了多点同步振动位移测量的系统性与可靠性。

本申请涉及精密位移测量技术领域，公开了一种绝对式平面二维时栅传感器及其测量方法，传感器包括定尺基体和动尺基体，定尺基体上设置有沿X方向和Y方向周期阵列分布的两层激励电极，且两层具有不同周期结构；动尺基体上设置有与各层激励电极对应的差动感应电极。测量时通过模拟开关实现激励电极的分时通断：在第一时段内，仅对其中一层施加激励信号并采集输出；在第二时段内切换至另一层施加激励信号并采集输出。分别对各时段获取的信号进行相位检测与解算，并基于两层周期数差异进行联合处理，获得X、Y方向的绝对位移。本发明在单一测量结构下无需额外增设码道，实现了平面二维绝对位置定位，降低了系统复杂度并提升了整体集成性能。

本发明涉及智能制造与工业大数据分析交叉领域，具体涉及一种面向小样本装配场景的物理约束多模态工时预测方法，包括：S1 采集装配工时多模态数据，基于三角模糊层次分析法构建核心物理特征子集并完成编码、归一化与向量重构，同时对装配工艺文本语义特征提取；S2 基于物理约束修正策略进行多模态数据增广，对关键工艺实体免掩码保护并对增广数值特征作双重边界约束修正；S3 构建麻雀搜索算法优化的深度混合注意力网络，实现文本语义特征与结构化物理特征跨模态融合并输出工时预测值；S4 对增广样本及训练后模型进行验证和调整。本发明可解决小样本装配场景下数据增广易破坏工艺逻辑、多模态特征耦合不足及预测精度低的问题。

本发明涉及智能制造与设备健康管理技术领域，具体涉及基于云边端协同的电子油泵健康状态及剩余寿命预测方法，包括：S1：通过云端训练退化感知复合编码网络和通道自适应时序预测网络，并下发至边缘节点；S2：通过设备端采集目标部件X轴和Y轴的振动加速度信号，并传输至边缘节点；S3：通过边缘节点的退化感知复合编码网络输出目标部件各个时间步的健康指标；S4：通过边缘节点的通道自适应时序预测网络输出目标部件未来若干个时间步的健康指标预测值作为剩余寿命预测结果；S5：基于电子油泵产线上各个目标部件的剩余寿命预测结果调整电子油泵产线的生产任务分配。本发明实现了高精度的剩余寿命预测与生产任务的动态优化调度。

本发明公开了一种意图感知与证据评分的细粒度多模态谣言检测方法，属于自然语言处理与计算机视觉技术领域。该方法包括：对帖子文本、帖子图像及外部证据进行特征提取；利用多门控混合专家网络对文本特征和图像特征进行精炼；对文本证据和图像证据进行质量评分并动态加权聚合；构建细粒度文本特征与图像区域之间的细粒度语义关联，实现跨模态双向对齐；从文本情感波动、修辞特征及视觉情感线索中挖掘传播意图并经门控融合；通过自适应特征融合动态分配各特征权重；最后将融合表示输入分类器获得真实性类别预测结果。本发明实现了内容语义、证据信息与传播意图的协同推理，提高了多模态谣言检测的准确性与鲁棒性。

本发明公开了一种运用多头编码器共享模型的情感支持车端交互方法，涉及智能驾驶技术领域。本发明通过多头编码器共享模型模块的设计，即加入了专门针对驾驶者情感和意图理解的模块，该模型可以通过驾驶者和车端的对话历史，生成包含驾驶者情感和意图的对话摘要。更好地理解驾驶者的情感和意图，是更深层次的人车交互的基础，通过多头编码器共享模型，使得车端可以更好地理解驾驶者的意图和情感，提升人车交互体验。

本发明公开了一种用于提高深度学习模型训练效率的动态优化方法，涉及智能化识别技术领域。本发明的方法，结合自适应混合优化器与动态周期性学习率调整策略，优化器初期采用Adam优化器加速收敛，后期根据梯度变化切换至SGD优化器，并通过动态调整学习率实现周期性波动，确保模型平稳收敛，学习率从较大值开始，在训练过程中逐步减小，并根据误差波动动态调整波动周期，从而提升训练效率，避免过拟合，该方法适用于大规模数据集和多任务学习，有效提高模型性能，即通过动态优化方法有效提高了深度学习模型的训练效率，通过自适应混合优化器与动态学习率调整策略，能够快速收敛并灵活调整训练过程中的学习率，提升了模型的训练效果和泛化能力。

本发明公开了基于CLIP语义协同引导的DRAEM工件表面异常检测方法，涉及工业视觉检测与无监督异常检测技术领域。本发明提升合成异常的真实分布匹配度，通过CLIP语义先验约束异常生成区域，使合成异常集中于工件主体及关键结构部位，与真实工业缺陷的空间分布高度一致，减少背景伪异常对模型的干扰，显著提升模型对真实缺陷的泛化能力；本发明增强高层异常感知能力，通过重建感知的全局‑局部语义差分建模，突破了传统DRAEM仅依赖像素视觉差异的局限，能够有效捕捉结构性缺损、语义不协调等高层异常，提升复杂缺陷的检测与定位精度；本发明兼顾细粒度定位与语义引导，采用语义门控的融合方式，CLIP先验仅作为高层补充引导。

本发明涉及计算机视觉与图像处理技术领域，提出一种基于可靠伪标签的半监督多标签图像分类方法，步骤包括：构建初始模型，并基于标签相关性与预测不确定性主动筛选高价值样本进行人工标注。构建K‑NN样本图，利用图卷积网络进行信息传播以增强预测。针对每个类别独立确定动态阈值并结合容差机制，生成高置信度的正负伪标签，避免模糊样本干扰。最后，联合监督损失与伪标签损失迭代更新模型参数，并将图传播与伪标签筛选联合优化，持续提升多标签分类精度。本发明通过标签相关不确定性评估，能够优先选出在相关类别上具有高不确定性的样本进行人工标注，将自适应图传播与高置信度伪标签筛选进行迭代联合优化，进而改善预测结果。

本发明公开了一种内嵌机会约束的大型风电场站内并行分布式电压优化方法。针对风电不确定性引起的节点电压波动，首先构建以节点电压偏差和网络损耗最小为目标的站内确定性优化模型；然后，基于风机预测误差的相关性，推导其引起的节点电压随机扰动关系，将节点电压机会约束等价转化为确定性收紧边界约束；接着，以公共连接点PCC母线为耦合边界，将模型解耦划分为并网侧和若干集电侧子系统，并构建边界有功、无功和电压平方的一致性约束；最后，在各子系统目标函数中引入限制相邻迭代变量变化的二次辅助协调项，通过并行交替求解和一致性约束迭代至收敛。本发明能有效协调场站运行状态，显著提升并行分布式求解的收敛性能。

本发明公开了一种髓过氧化物酶响应型近红外荧光探针及其制备方法和应用，所述荧光探针为化合物Cy‑Probe‑MPO，其化学结构式如式（I）所示该探针以七甲川花菁为近红外荧光母核、二甲氨基硫代甲酸酯为响应基团，可被髓过氧化物酶催化生成的次氯酸特异性激活，释放近红外荧光团Cy‑NH，实现荧光“开启”响应（λem≈810 nm），具有高选择性和灵敏度（检测限10.3 nM），在三种急性肝损伤小鼠模型中实现了髓过氧化物酶活性的实时动态成像，可用于炎症性疾病的诊断和疗效评估。

本发明公开了一种压缩应变量控制机构及霍普金森杆试验装置，所述压缩应变量控制机构包括底座、限位套、柔性支撑环及调距螺杆。底座设有大于霍普金森杆直径的导向孔；限位套滑动配合于导向孔内，其内部两端分别设有限位孔和调距螺纹孔，限位孔直径为霍普金森杆直径的0.5～0.7倍；柔性支撑环套设在待测试件上并配合于限位孔内；调距螺杆旋入调距螺纹孔且内端伸入限位孔，其两端均具平整传力平面；限位套前端位于导向孔内形成防护空间。本发明通过调距螺杆实现了试件塑性变形量的精确调节；并通过防护空间有效阻挡了试样碎屑的飞溅，大幅提升了实验的精度与安全性。

本发明公开了一种基于TiC‑MXene增敏的多锥形多模光纤SPR生物传感器及其应用，通过周期性多锥形结构与TiC‑MXene材料的协同增敏作用，显著提升了传感器的折射率灵敏度；成功构建了用于弓形虫抗体检测的光纤SPR生物传感器，实现了对弓形虫抗体的高灵敏度免疫检测，检测限低至28.96 fg/mL；通过临床血清样本实验验证了传感器在实际应用中的特异性与实用性，为弓形虫病的早期诊断提供了一种新型、高效的技术手段，也为MXene材料在光纤SPR生物传感领域的应用拓展了新的方向。

本发明公开了一种电驱动系统机电控多参数协同优化的抑振方法，属于电驱动系统抑振领域，该方法包括选择相关性大于相关性阈值的参数作为协同优化参数；得到若干仿真样本；基于各仿真样本，对电驱动系统进行仿真，计算各仿真样本对应的指标数据；基于各仿真样本对应的指标数据，利用BBD响应面法拟合参数‑性能模型；确定各协同优化参数的取值范围，以参数‑性能模型为代理模型，利用多目标遗传算法迭代寻优，得到协同优化参数最优的帕累托解集。本发明解决了现有方法未充分考虑电驱动系统中复杂的非线性机电耦合特性，以及电机、控制系统与传动系统参数之间的协同作用，因而难以准确表征系统整体振动特性，抑振效果有限的问题。

本发明公开了一种混凝土徐变诱导下超重型机床时变‑空间几何误差建模方法，属于高端数控机床精度保持性技术领域。针对混凝土徐变引发基础不均匀沉降，导致机床加工精度退化问题，本发明引入龄期调整的有效模量法表征混凝土基础徐变，联合多体系统运动学与齐次变换矩阵理论，提出超重型机床‑地基基础系统时变‑空间几何误差建模方法，研究揭示基础不均匀沉降诱导床身、立柱等部件位姿变化，并逐级放大至刀尖点空间偏移的误差映射规律，阐明超重型机床时空几何精度退化机理，为提升超重型机床精度保持性奠定理论基础。

本发明公开了一种自动驾驶风格迁移技术中的细长目标结构保持方法，涉及自动驾驶图像风格迁移技术领域。本发明先通过DDIM反演获取参考潜特征，结合场景提示词由扩散模型生成当前潜特征；依次搭建频域对齐、多尺度语义对齐、连通性检测三大约束模块，频域模块分离高低频特征并根据目标尺寸、长宽比构建自适应权重，多尺度模块分层采用KPCA与PCA完成语义约束，连通模块借助可微分形态运算提取软骨架、基于端点构造单侧拓扑损失；融合三类损失迭代修正扩散预测噪声，在完成雨雪等场景风格转换的同时，从频域、语义、拓扑多维度同步维持行人、自行车细长目标轮廓完整与骨架连通，有效抑制形变断裂缺陷，提升恶劣工况下生成样本的可用性。

本发明涉及电能传输技术领域，具体公开了一种具备恒流恒压输出特性的复合型双向WPT系统，包括E#类单管电路、耦合谐振网络和Class E类单管电路；E#类单管电路与Class E类单管电路均采用NMOS管且两开关管源极对接；系统正向传输时E#类电路逆变、Class E类电路整流，输出恒压；反向传输时Class E类电路逆变、E#类电路整流，输出恒流。系统通过采集线圈电压或电流经比较器过零检测实现同步整流，并依据开关管漏源电压在驱动信号上升沿前的归零状态判断硬开关或欠谐振，相应调节移相角以实现零电压导通，同时对功率和效率进行双闭环串级控制，功率外环调整移相角满足功率需求，效率内环搜索最优效率点。本发明在不增加额外变换器的前提下实现了双向恒流恒压输出。

本发明公开了一种退役动力电池移动机器人分选方法、系统及存储介质；该方法包括：获取退役动力电池的电压和电流时间序列并与电池编号绑定；对所述时间序列进行预处理以形成固定长度的输入片段；构建人工统计特征向量；利用一维卷积神经网络对输入片段进行特征提取，输出深层动态响应特征向量；将深层动态响应特征向量与人工统计特征向量融合生成融合特征向量；利用XGBoost模型对融合特征向量进行分级决策，输出分选等级和分选置信度；根据分选等级映射目标分选区域并生成机器人分选任务；控制移动分选机器人执行取料、转运和卸载动作；本发明实现了从数据分析、智能分级到自动化执行的精准分选闭环。

本发明公开了一种电机热耦合与局域热致形变分析方法，包括：构建水冷电机的有限元仿真模型，将水冷电机按照定子侧和转子侧划分热损耗区域；整合热源节点向量矩阵；构建水冷电机的边界对流热导矩阵和内部热导矩阵；计算各扇区冷却水入口的流体温度，构建动态环境边界温度向量；求解各温度节点的温度矩阵，进而计算水冷电机的定子、转子的稳态工作温度；根据稳态工作温度计算水冷电机定子、转子的热膨胀位移，构建动态气隙分布函数，将热位移和机械位移进行空间角度上的矢量叠加，计算定子和转子不同时间的动态气隙厚度，得到定子和转子的气隙形变。