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[实用新型]一种煤矿用二维码智能门禁和称重设备-CN202120543614.X有效
发明人：吴金瑞;李荣先;柳春;齐晓平;卢正勇;王守波;高兆勇 -专利权人：郑州金恒电子技术有限公司;呼伦贝尔蒙西煤业有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G07C9/20 文献下载
摘要：本实用新型提供一种煤矿用二维码智能门禁和称重设备，包括门禁装置和称重装置，其特征在于：所述门禁装置包括信号灯、二维码采集台和升降道闸，所述信号灯和二维码采集台前后交错设置在道路两侧，所述升降道闸位于二维码采集台的正后方，所述称重装置包括地磅组件和支撑架，所述支撑架固定设置在道路的一侧，且位于地磅组件的正后方，所述地磅组件包括称重板、红外探测器、支撑柱和加固槽，所述升降道闸与地磅组件之间设置有防护墩，所述支撑架上设置有监视器和摄像头。本实用新型智能化程度高，装置实用性强，拥有不错的发展前景。
一种煤矿二维码智能门禁称重设备

[发明专利]一种基于强化学习的SDN多路径路由规划方法-CN201911183909.4有效
发明人：李传煌;方春涛;卢正勇 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： H04L12/709 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的SDN多路径路由规划方法，该方法为：将强化学习应用于SDN多路径路由规划中，使用QLearning算法作为强化学习模型，根据流量的不同QoS等级，产生不同的奖励值；根据输入的网络拓扑矩阵、当前待转发流特征矩阵，为不同的QoS等级的流设置不同的奖励函数，规划出多条路径转发该流；并在链路带宽不够用的情况下，将一条较大的流划分为多条小流量，从而提高链路带宽利用率。本发明利用强化学习与环境不断交互、调整策略的特点，相比于传统的单路径路由规划，可以实现高链路利用率，能有效减少网络拥塞。
一种基于强化学习 sdn 路径路由规划方法

[实用新型]一种受电弓磨损在线诊断监测系统及电力牵引机车-CN202022808137.3有效
发明人：李荣先;柳春;齐晓平;王守波;卢正勇;曹鲁;姜龙;刘统玉 -专利权人：山东微感光电子有限公司;呼伦贝尔蒙西煤业有限公司;呼伦贝尔呼盛矿业有限责任公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种受电弓磨损在线诊断监测系统及电力牵引机车，受电弓磨损面上开有至少两个平行凹槽，每个凹槽内均设有光纤光栅，光纤光栅通过传输光缆与光纤光栅解调仪连接；本实用新型结合光纤光栅功能特性和线径较小的特点，实现了受电弓碳滑板磨损定量监测和定位监测。
一种受电弓磨损在线诊断监测系统电力牵引机车

[实用新型]一种全光纤机电设备健康状况综合监测系统-CN202022808910.6有效
发明人：李荣先;柳春;齐晓平;王守波;卢正勇;姜龙;曹鲁;刘统玉 -专利权人：山东微感光电子有限公司;呼伦贝尔蒙西煤业有限公司;呼伦贝尔呼盛矿业有限责任公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01D5/353 文献下载
摘要：本实用新型提供了全光纤机电设备健康状况综合监测系统，它解决了传统的电子传感器易受电磁干扰及监测方式实时性差的问题，其包括第一光纤光栅、第二光纤光栅、第一准直器、第二准直器、调节架、光纤光栅解调仪和分路器；第一光纤光栅固定且耦合于机电设备的转轴上，第一光纤光栅的尾部自由端与分路器的输入端熔接；第二光纤光栅固定但不耦合于机电设备的转轴，第二光纤光栅的尾部自由端与分路器的输入端熔接；分路器的输出端与第一准直器熔接；第二准直器固定于调节架上，调节架用于调整第一准直器和第二准直器同轴，第二准直器的尾纤与光纤光栅解调仪连接。其采用光纤作为敏感元器件，实现实时在线全程无源抗电磁干扰监测。
一种光纤机电设备健康状况综合监测系统

[发明专利]一种软件定义网络中基于深度学习的网络节能装置及方法-CN201810885041.1有效
发明人：李传煌;唐豪;钱正哲;任云方;卢正勇 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件定义网络中基于深度学习的网络节能装置及方法，该装置包含：端口流量数据收集模块，周期性地收集流量数据；流量数据格式转换模块，对流量数据进行数据格式转换处理；数据归一化处理模块，将格式转换后的流量数据进行归一化处理；特征提取模块，从归一化处理后的流量数据中，提取部分特征并手动构建部分特征，再对流量特征进行维度重构获得新的流量特征；流量数据预测模块，对流量特征进行预测得到预测值；节能策略生成模块，根据得到的预测值与设定的阈值进行比较分析，生成节能策略，然后发送相应的指令到OpenFlow交换机切换端口速率、关闭冗余端口，更新流表，重新规划路由，减少能耗以实现网络节能。
一种软件定义网络基于深度学习节能装置方法

[发明专利]一种基于强化学习的SDN路由规划方法-CN201811292342.X有效
发明人：李传煌;卢正勇;吴艳;唐豪;任云方 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的SDN路由规划方法，该方法为：在SDN控制平面，采用强化学习中的Q学习构建能够产生路由的强化学习模型，设计Q学习算法中的奖励函数，根据流量的不同QoS等级，产生不同的奖励值；在强化学习模型中输入当前网络拓扑矩阵、流量特征以及流量的QoS等级进行训练，从而实现流量区分的SDN路由规划，为每条流量找到符合其QoS要求的最短转发路径。本发明利用强化学习与环境不断交互、调整策略的特点，相比于传统路由规划中常用的Dijkstra算法，其链路利用率高，能有效减少网络拥塞。
一种基于强化学习 sdn 路由规划方法

[发明专利]一种物流车焊接电极材料的制备方法-CN201911177546.3在审
发明人： 卢正勇 -专利权人：湖北恒特汽车系统有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： C22C9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种物流车焊接电极材料的制备方法，电极材料按质量比例包括铬1%‑2%、锌0.5%‑0.8%、锰0.02%‑0.08%、钴0.08%‑0.1%、钼0.002%‑0.006%、钨0.005%‑0.008%、碳1%‑3%、银0.1%‑0.5%，余量为铜，本发明制备方法简单，制得的电极材料焊接后不易变形、脱落、焊接稳定性好，有效的提高焊接质量。
一种物流焊接电极材料制备方法

[发明专利]一种物流车车身的激光焊接工艺-CN201911177547.8在审
发明人： 卢正勇 -专利权人：湖北恒特汽车系统有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： B23K26/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种物流车车身的激光焊接工艺,包括以下步骤：A、首先清洗物流车车身，清除物流车车身表面的杂质和油污；B、将物流车车身清洗处进行烘干处理；C、将物流车车身移动至激光焊接设备处并进行固定；D、开启激光焊接设备，将激光束作用到车身与焊材交接处形成激光光致等离子体和焊接熔池；E、将脉冲强磁场施加于焊接熔池及其周围区域，在焊接过程中不断通入保护气体，完成焊接，本发明采用的激光焊接工艺操作简单，焊接牢固性好，而且焊接强度高，有效的提高了车身的抗压强度。
一种物流车车激光焊接工艺

[发明专利]一种物流车身焊接用支撑架-CN201911193955.2在审
发明人： 卢正勇 -专利权人：湖北恒特汽车系统有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： B23K37/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种物流车身焊接用支撑架，包括上平台和下底座，上平台和下底座之间安装有升降机构，下底座底部两侧安装有U形支撑腿，U形支撑腿底部安装有万向轮，上平台两侧分别安装有第一支撑块和第二支撑块，第一支撑块和第二支撑块上均开有通孔，通孔内安装有调节螺杆，第一支撑块内侧安装第一支撑板，第二支撑块内侧安装第二支撑板，第一支撑板和第二支撑板之间夹持待焊接车身零部件，本发明结构原理简单，操作方便，具有快速升降的效果，同时能够夹持不同尺寸的车身零部件，提高了焊接效率。
一种物流车身焊接支撑架

[发明专利]一种物流车车身焊接用夹具-CN201911184994.6在审
发明人： 卢正勇 -专利权人：湖北恒特汽车系统有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： B23K37/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种物流车车身焊接用夹具，包括底座、支撑板、旋转平台和夹持组件，支撑板设置在底座上方，且底座与支撑板之间安装多组伸缩气缸，所述旋转平台安装在支撑板上端面，所述夹持组件安装在旋转平台上，本发明结构设计新颖，能够夹持不同的焊接零部件，同时具有升降和旋转的目的，提高了焊接效率。
一种物流车车焊接夹具

[发明专利]一种基于深度学习的流量分类方法-CN201810886695.6在审
发明人：李传煌;卢正勇;吴艳;任云方;唐豪 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的流量分类方法，包括如下步骤：(1)将流量特征数据集分为训练集和测试集，先对训练集中的少数类样本由过采样技术SMOTE产生少数类的人工样本，并判断新生成的数据是否属于该少数类，若不属于则删除，然后将训练集中每条样本进行归一化处理与末尾补0操作；(2)使用步骤(1)处理后的训练集对神经网络模型进行训练；(3)将测试集进行归一化和补0处理，处理后输入到步骤(2)训练完成后的模型中，输出流量的类别。本发明利用隐藏层自动从数据集提取特征，并不断优化的特点，相比于传统的基于机器学习流量分类方法，该方法不但具备较高的准确性还降低了模型设计的难度。
流量分类样本测试集训练集流量特征数据神经网络模型归一化处理基于机器模型设计输出流量提取特征传统的归一化过采样数据集隐藏层末尾学习删除优化

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