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[发明专利]一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法-CN202011358714.1有效
发明人：郑太雄;刘星;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： B60W10/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种并联式混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法，属于并联式混合动力汽车控制技术领域。该方法以并联式混合动力汽车电量SOC的偏差ΔSOC及其变化率ΔSOC'为输入，以等效因子s的值为输出，建立模糊控制器和ECMS瞬时优化控制算法，通过模糊控制器对ECMS瞬时优化控制算法中的等效因子进行动态调节。本发明解决了并联式混合动力汽车不能外接电网充电的情况下，难以对电量SOC进行自我管理的问题。同时，相比传统基于规则的控制算法，能使并联式混合动力汽车获得更好的燃油经济性，实现了对并联式混合动力汽车的模糊自适应能量管理控制。
一种并联混合动力汽车模糊自适应能量管理控制方法

[发明专利]一种纯电动汽车综合热能利用热管理系统及其控制方法-CN202110075760.9有效
发明人：郑太雄;吴泽林;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： B60L58/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种纯电动汽车综合热能利用热管理系统，属于纯电动汽车电池热管理领域，包括热泵回路、电池组热管理回路和电机热管理回路；所述热泵回路用于加热或冷却电池组热管理回路中的冷却液；所述电池组热管理回路用于加热或冷却电池组和辅助回收电机冷却热；所述电机热管理回路用于回收电机冷却热和冷却电机。本发明还提供一种纯电动汽车综合热能利用热管理系统的控制方法。本发明的换热效率得到提高，能够极大地降低电池组内的电池单体温差，提升了系统的换热效率和能耗，解决了极端情况下电池组热管理回路不足以加热电池组的问题，能够极大地节省电能，使得系统能够更快的响应各种变化，具备较好的稳定性和鲁棒性。
一种电动汽车综合热能利用管理系统及其控制方法

[发明专利]基于SVR_Adaboost改进算法的商用货车质量估计方法-CN201810907913.X有效
发明人：郑太雄;田云浪;杨新琴;汪涛;褚良宇;陈云坤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-08-10 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于SVR_Adaboost改进算法的商用货车质量辨识方法，在车辆起步10s，采用时间序列方式在CAN总线中，采集由车辆纵向动力学模型所确定的相关变量纵向驱动力、纵向加速度、迎风阻力、轮胎滚动阻力、路面坡度，并按固定数据结构组合成一组数据。将组合数据Z‑score标准化，再PCA降维到10维，作为输入变量，利用SVR作为基学习算法，再用Adaboost提升方法反复训练，得出一系列弱SVR模型，并组合这些模型，构成最终质量辨识模型。通过Adaboost提升训练后的模型在辨识应用中比单一基学习算法泛化能力更加显著优越、辨识精度更高。
基于 svr_adaboost 改进算法商用货车质量估计方法

[发明专利]一种基于深度学习的橙子采摘机器人目标实时检测方法-CN202210874239.6在审
发明人：郑太雄;刘斯宇;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V20/68 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的橙子采摘机器人目标实时检测方法，属于目标实时检测领域，采用YOLOv5s作为橙子目标实时检测的框架，将改进的CSP‑Darknet‑s作为骨干网络对橙子图像进行特征图提取；将特征图输入空间金字塔池化网络进行最大池化，得到固定大小的最终输出特征图；采用BiFPN架构作为颈部网络，对特征图进行多尺度融合；将多尺度融合特征图输入到检测网路中，经过卷积层后，输出三个尺度的特征图；再输入Bounding Box损失函数来预测边界和原始图像中目标的类别并标记；使用非极大值抑制来处理步骤S5中重复冗余的预测框，保留置信度最高的预测框信息，得到最终预测结果。
一种基于深度学习橙子采摘机器人目标实时检测方法

[发明专利]HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法-CN202110317167.0有效
发明人：郑太雄;杨萃;杨新琴;张良斌;贺吉;刘星;吴泽林 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： F02D43/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种HCCI/SI燃烧模式切换过程控制方法，属于发动机控制技术领域，以转速、燃烧模式、空燃比、喷油量、进气门开启正时、排气门关闭正时、SI燃烧模式下的点火提前角建立切换后燃烧模式LSTM神经网络黑箱模型预测时间序列上下一时刻切换后燃烧模式输出的IMEP预测值；设计BP神经网络控制器，输入变量为转速、下一时刻燃烧模式以及IMEP期望值，通过训练神经网络得到使预测值与期望值之间误差小于误差阈值的空燃比、喷油量、进气门开启正时、排气门关闭正时、点火提前角，此时，将发动机相关参数修改至训练得到的控制变量值即可实现发动机燃烧模式平稳切换。
hcci si 燃烧模式切换过程控制方法

[发明专利]基于深度迁移学习的水果图像分类方法-CN202210524205.4在审
发明人：郑太雄;方芳;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度迁移学习的水果图像分类方法，属于农业信息化领域。该算法通过冻结低层网络参数，使低层网络结构作为特征提取器，并修改高层网络参数和结构，提出新的迁移模型TL‑VGG16、TL‑InceptionV3和TL‑ResNet50。通过对三种迁移模型分别输入图像进行小样本训练，实现对不同水果图像的准确分类。最后对三种迁移模型分别使用加权平均法和相对多数投票法进行融合，输出新的预测概率。本发明解决了传统深度网络在识别图像时层数较深、训练耗时较长、模型收敛较慢和小数据集情况下过拟合情况较严重等问题，实现了深度网络的参数轻量级，降低了训练难度，并增加了深度网络在智能农业应用中的普遍性。
基于深度迁移学习水果图像分类方法

[发明专利]一种基于小样本元学习的水果图像分类方法-CN202210457901.8在审
发明人：郑太雄;谭科;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小样本元学习的水果图像分类方法，属于水果图像分类领域，采用模型无关的元学习模型MAML作为图像分类框架，将DenseNet‑121作为骨干网络，并与特征金字塔网络FPN架构相结合进行目标特征提取，通过独特的内外循环算法进行训练，其中内循环负责模拟小样本学习中模型学习新任务的场景，外循环则负责收集内循环学习后的效果，最终实现基于小样本的水果图像分类。本发明解决了传统数字图像处理技术因果实阶段性状变化造成分类精度较低以及鲁棒性不强的问题，还克服了基于大数据的卷积神经网络所需数据集庞大、梯度消失慢、计算训练量大以及模型收敛慢等缺点。
一种基于样本学习水果图像分类方法

[发明专利]一种基于语义分割的采摘机器人非结构化道路识别方法-CN202111457637.X在审
发明人：郑太雄;张红;江明哲;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于语义分割的采摘机器人非结构化道路识别方法，属于机器人领域。首先通过RGB彩色相机获取非结构化道路图像，其次将Mobilenetv2作为主干网络对道路特征信息进行提取，并将其送入PSPnet的金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)进行分区域池化得到不同尺寸的特征图，然后通过双线性差值上采样操作对特征图进行多尺度特征信息融合，在后通过弃权进行特征优化，最后输入到预测分类层中得到最终预测结果。
一种基于语义分割采摘机器人结构道路识别方法

[发明专利]基于LSTM的混合燃料HCCI发动机燃烧正时估计方法-CN201910839035.7有效
发明人：郑太雄;贺吉;杨新琴;张良斌;杨萃;侯晓康 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-09-05 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： F02D41/14 文献下载
摘要：本发明涉及基于LSTM的混合燃料HCCI发动机燃烧正时估计方法，属于HCCI发动机燃烧正时估计领域。先对所需要的相关变量进行采样，包括：HCCI发动机在运行过程当中的进排气门关闭正时、进气歧管温度和压力、混合燃料中正庚烷及异辛烷的质量、混合燃料在气缸中燃烧所释放的热量、空燃比以及发动机转速。其次对输入数据集进行Z‑score标准化、PCA降维处理以及数据分割，得到最终输入数据集。然后将数据集输入训练好的LSTM黑箱模型当中，得到模型输出。最后将其反标准化得到最终的HCCI燃烧正时估计结果。
基于 lstm 混合燃料 hcci 发动机燃烧正时估计方法

[发明专利]一种基于滑模神经网络的智能车轨迹跟踪控制方法-CN201711455768.8有效
发明人：郑太雄;何招;杨新琴;李芳;黄帅;田云浪;汪涛 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于滑模神经网络的智能车轨迹跟踪控制方法，用于智能车轨迹跟踪控制的技术领域，以解决轨迹跟踪过程中存在的稳定性和控制精度的问题。该方法包括：设计一种基于滑模的轨迹跟踪控制器，通过控制前轮转角来实现横向跟踪控制，然后通过RBF神经网络补偿前轮转角来提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模的抖振现象。与现有技术相比，本发明在实现轨迹跟踪的同时能极大地提高轨迹跟踪控制的精度，减小滑模控制器的抖振现象，加强了控制器的稳定性和鲁棒性。
一种基于神经网络智能轨迹跟踪控制方法

[发明专利]复杂工况下HCCI发动机燃烧正时控制系统-CN201910578255.9有效
发明人：郑太雄;张良斌;杨新琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： F02D41/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种复杂工况下HCCI发动机燃烧正时控制系统，属于发动机控制技术领域。本发明首先以进气门关闭正时θIVC、发动机转速N、燃料当量比φ为输入，发动机燃烧正时估计值为输出，建立ELMAN神经网络HCCI发动机黑箱模型。利用该黑箱模型预测发动机燃烧正时。选择进气门关闭正时θIVC为控制变量，以发动机转速N和期望的燃烧正时角度为输入变量，设计BP神经网络控制器。通过燃烧正时估计值与期望的燃烧正时角度之间的误差ek来调整BP神经网络中的链接权值，让神经网络进行学习，直至误差ek小于设定误差阈值。此时，BP神经网络控制器可根据发动机转速和期望的燃烧正时角度调整进气门关闭正时，实现对复杂工况下HCCI发动机燃烧正时的控制。
复杂工况 hcci 发动机燃烧正时控制系统

[实用新型]育苗床架平衡升降装置-CN202020800946.7有效
发明人：善新民;杨新琴;何润云;善盈盈;徐芬 -专利权人：衢州中恒农业科技有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： A01G9/28 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种育苗床架平衡升降装置，包括：苗床架组件，包括竖直设置的苗床立柱、多个与苗床立柱连接的苗床架、以及与任意一个苗床立柱相连的支撑组件；灯架组件，包括竖直设置的灯架立柱、以及多个水平设置沿竖直方向依次排列且与灯架立柱连接的灯架，配重组件，设于苗床架组件的一侧；牵引绳，牵引绳的一端与灯架组件相连，另一端可滑动地绕过支撑组件与配重组件相连；灯架组件在配重组件的重力牵引作用的辅助下，相对于苗床架组件沿竖直方向移动。根据本实用新型提出的可调距式育苗床架，可以改变秧苗与植物灯之间的距离，以调整光照强度，且结构简单，操作方便，降低生产成本。
育苗床架平衡升降装置

[实用新型]可调距式育苗床架-CN202020800952.2有效
发明人：善新民;杨新琴;何润云;善盈盈;徐芬 -专利权人：衢州中恒农业科技有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： A01G9/28 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种可调距式育苗床架，包括：苗床架组件、多个苗床立柱、苗床立柱连接的苗床架；灯架组件，包括多个灯架立柱、与灯架立柱连接的多个灯架，灯架立柱可滑动地相邻苗床立柱加以安装；第一限位件、第二限位件，设于任意相邻两个苗床架之间的苗床立柱上；限位部，设于灯架组件上；第一限位件与限位部配合限制灯架组件沿纵向移动时的最高位置；第二限位件与限位部配合限制灯架组件沿纵向移动时的最低位置。根据本实用新型提出的可调距式育苗床架，可以调整灯架组件与苗床架组件的相对位置，从而改变秧苗与植物灯之间的距离，以调整光照强度，且结构简单，操作方便，降低生产成本。
可调育苗床架

[实用新型]可调距式育苗床架-CN202020800961.1有效
发明人：善新民;杨新琴;何润云;善盈盈;徐芬 -专利权人：衢州中恒农业科技有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： A01G9/28 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种可调距式育苗床架，包括：苗床架组件，苗床架组件包括多个苗床立柱；灯架组件，灯架组件包括多个与苗床立柱平行设置的灯架立柱，每个灯架立柱设于一个苗床立柱的一侧，每个灯架立柱可相对于任一个苗床立柱沿苗床立柱的长度方向移动；多个第一限位部，沿苗床立柱的长度方向依次设于苗床立柱上；第二限位部，对应第一限位部设于灯架组件上；限位件，限位件、第二限位部可以与任一个第一限位部配合，以限制灯架立柱与苗床立柱的相对移动。根据本实用新型提出的可调距式育苗床架，可以调整灯架组件与苗床架组件的相对位置，从而改变秧苗与植物灯之间的距离，以调整光照强度，且结构简单，操作方便，降低生产成本。
可调育苗床架

[发明专利]基于模型补偿的智能车辆轨迹跟踪模型预测控制方法-CN201710817776.6有效
发明人：郑太雄;李芳;杨新琴;何招;黄帅;杨斌 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-09-12 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型补偿的智能车辆轨迹跟踪模型预测控制方法，包括建立2自由度车辆动力学模型模拟智能车辆；构建由线性误差模型、预测模型和目标函数组成的模型预测控制系统，将车辆动力学模型模的微分形式进行离散线性化得到线性误差模型，将其作为模型预测控制器的预测模型，最终求取最优控制量前轮偏角δf0；将车辆当前运动轨迹和期望轨迹的误差e以及误差变化作为RBF神经网络的输入，输出δf1为自适应RBF神经网络补偿的前轮偏角；模型预测控制系统输出的最优控制量前轮偏角δf0和自适应RBF神经网络补偿的前轮偏角δf1组成最终智能车辆的输入δf。采用该方法提高智能车辆跟踪期望轨迹的精度。
基于模型补偿智能车辆轨迹跟踪预测控制方法

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