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[发明专利]基于4D雷达的小型旋翼无人机目标运动识别方法-CN202310925599.9在审
发明人：方鑫;何敏;肖国清;葛亮;黄大荣;张振源 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及雷达监测及信号处理领域，具体涉及基于4D雷达的小型旋翼无人机目标运动识别方法，包括：通过4D雷达对作为目标的小型旋翼无人机进行运动监测；计算4D雷达的能量信号；判断4D雷达的能量信号是否超过预设阈值：若是，则提取当前帧能量信号对应的雷达测量信息；否则，返回步骤S2；通过概率数据关联算法根据提取的多帧雷达量测信息实现目标连续跟踪，生成跟踪3D轨迹；将跟踪3D轨迹输入经过训练的基于3D投影的长短期记忆‑连接主义时序分类网络模型中，输出目标连续运动识别结果。本发明能够在杂波环境下保证小型旋翼无人机目标检测和跟踪的精度，并且能够在无需预分割的条件下对小型旋翼无人机目标进行运动识别。
基于雷达小型无人机目标运动识别方法

[发明专利]一种基于ResNet-LSTM模型的电能计量误差分析方法-CN202310647225.5在审
发明人：孙勇强;李根强;崔靳虎;那雨虹;黄大荣;厉建宾;赵光辉;潘阳;闫亚俊;高建莉;刘曼 -专利权人：国网河北省电力有限公司营销服务中心;北京南瑞捷鸿科技有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R22/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于ResNet‑LSTM模型的电能计量误差分析方法，其特征在于，包括采集影响电能计量误差因素的数据，建立数据存储和共享平台；获得影响电能计量的自身误差和附加误差；利用ResNet残差神经网络模型获得第一误差估计序列X1；利用LSTM长短时记忆人工神经网络模型获得电能计量第二误差估计值序列X2；根据第一误差估计序列X1和第二误差估计值序列X2建立样本集S，并利用基于AdaBoost算法的自适应集成学习模型构建最终电能计量误差评估模型。本发明解决了现有技术中对电能计量误差分析存在的获取的误差数据未综合考虑多种因素的影响，导致精度和可靠性低，不能准确反映电能表实际运行性能的问题。
一种基于 resnet lstm 模型电能计量误差分析方法

[发明专利]用于高速列车应对动态客流的自动驾驶控制方法-CN202111072218.4有效
发明人：徐凯;刘清山;黄大荣;吴仕勋;许仕壮;彭菲桐 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B61L27/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于高速列车应对动态客流的自动驾驶控制方法，其特征在于：首先利用Pareto支配原理、拥挤距离计算和k‑means聚类算法从人工驾驶曲线数据中获取专家驾驶曲线数据包；然后利用专家驾驶曲线数据包采用行为克隆的模仿学习方法和强化学习法获取强化节时策略网络模型、强化准点策略网络模型和强化节能策略网络模型；然后利用上述三种策略网络模型针对三种客流峰值时段生成相应的自动驾驶曲线控制列车运行。采用本发明所述的自动驾驶控制方法，高速列车的驾驶策略能根据路段的客流峰值的变化进行调整，使路段上列车运行的效率和能耗配置更合理，从而使整个路段运营的效率提高、能耗降低。
用于高速列车应对动态客流自动驾驶控制方法

[发明专利]虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法-CN202111072219.9有效
发明人：徐凯;刘乙江;吴仕勋;黄大荣;许仕壮;董莹莹 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： B61L27/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法，其特征在于：单个单列车上设置有车载控制模块、车载ATO模块、定位模块、车车通信模块和车地通信模块；还包括地面列控中心，地面列控中心包括地面控制模块和地面通信模块；各个单列车的车车通信模块相互无线通信连接，各个单列车的车地通信模块均与地面通信模块无线通信连接；所述控制方法包括：当某个单列车的车车通信模块故障时，故障车与相邻的前车或后车进行硬连挂形成组合单列车，然后组合单列车与其他单列车重新建立虚拟连挂的运行模式继续运行。上述软硬混合虚拟连挂的方式，解决了单列车出现车车通信故障无法正常按虚拟连挂方式运行的问题，且本控制方法成本低、效率高。
虚拟高速列车通信故障控制方法

[发明专利]一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法-CN202210590932.0有效
发明人：任璐;刘剑;赵冬;黄大荣 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法，所述方法包括以下步骤：步骤A：创建多机器人动力学模型，并对多机器人系统构造终端固定的有限时间输出调节优化问题；步骤B：求解步骤A中的优化问题，获得多机器人系统有限时间最优协同控制策略；步骤C：设计有限时间分布式次优协同控制策略，步骤D：构造分布式次优控制器性能评价指标；步骤E：利用步骤D中性能评价指标，设计分布式次优控制器优化算法，获得能量消耗与通信成本更低的分布式控制策略。该方法实现多机器人系统高效节能的控制目标，为实际多机器人系统分布式控制器设计，在能量消耗与通信成本间的平衡提供理论依据。
一种基于能量差异机器人分布式最优协同控制算法

[发明专利]一种静止变流器的电流传感器微小故障诊断方法-CN202310296708.5在审
发明人：许水清;王嘉欣;张云龙;黄大荣;都海波;陈立平;柴毅 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种静止变流器电流传感器微小故障诊断方法，属于故障诊断领域。该方法包括构建电压电流基本关系式，建立电流状态方程和微小故障方程并表示成增广形式，构建新型自适应滑模观测器，给定故障状态阈值和检测特征量并进行故障诊断。该方法将原系统的电流状态方程和微小故障方程表示成增广形式，以进行故障重构，让故障对系统的影响更直观的表现出来；该方法利用新型自适应滑模观测器通过合理的参数设计，可以更快的到达滑模面并减小滑模运动的抖振，从而达到更好的跟踪实际情况的效果；该方法利用自适应阈值取代传统的常数阈值，防止漏报或者误报，提高故障诊断的鲁棒性。
一种静止变流器电流传感器微小故障诊断方法

[发明专利]基于SPZN的智能网联汽车系统安全性简化验证方法-CN202310556223.5在审
发明人：刘洋;范英齐;黄大荣;米波;刘新予;杨林翰;邓昭阳;冒永逸;匡航冬;毛伟奇 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/22 文献下载
摘要：本发明涉及基于SPZN的智能网联汽车系统安全性简化验证方法，属于无人驾驶、形式化验证领域；基于汽车电子控制单元信息的特点以及汽车控制信息流传输相关约束规则的特点，根据车辆控制信息流、传输过程中相关约束规则、智能网联汽车状态、状态在某一时段内出现的概率、变迁的前置条件、后置条件，通过将Z语言形式化描述和SPN模型融合成为SPZN模型，然后对SPZN模型进行先精炼操作后抽象操作得到简化模型，保证了简化模型能够不丧失原有的描述能力，同时，简化的SPZN模型能够有效的解决SPN网因节点设备众多而带来的状态爆炸问题和Z框架动态能力和实时性不足的问题，提高系统的协同控制性能和效率。
基于 spzn 智能汽车系统安全性简化验证方法

[发明专利]基于强化学习的四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法-CN202310930078.2有效
发明人：赵冬;苏延旭;黄大荣 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了基于强化学习的四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法，包括：构建姿态跟踪误差模型；基于离散化后的姿态跟踪误差模型构造四旋翼无人机长期代价函数，形成积分强化学习的实时奖励函数；构建评价神经网络，基于评价神经网络对长期代价函数的估计值，构建积分强化学习的误差模型，结合实时奖励函数，建立评价神经网络‑动作神经网络积分强化学习控制模型；对控制模型中的评价神经网络、动作神经网络分别设计权重更新律，使用采用所述权重更新律的积分强化学习控制模型对四旋翼无人机姿态进行跟踪控制。本发明能够保证提高四旋翼无人机的瞬态性能、系统闭环稳定和输出跟踪，提高四旋翼无人机的自主性、对新场景的适应性。
基于强化学习四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法

[发明专利]基于三次相位函数的中段群目标平动补偿方法-CN202010422094.7有效
发明人：冯存前;陈帅;许旭光;黄大荣;韩立珣;刘丰恺 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：提供一种基于三次相位函数的中段群目标平动补偿方法，包括：对目标回波脉冲进行处理，得出速度估计值，对目标回波进行统一预补偿；三次相位函数通过对信号进行二阶非线性变换，在信噪比较低的情况下，对三次多项式相位信号的参数估计有较高精度；对信号的时间‑瞬时频率率图像进行峰值搜索，得出两个最大值的坐标，联立方程组解出高阶平动参数的估计值；设置补偿函数对信号进一步补偿；第四步：对第三步得到的信号进行时频分析，并求出残余速度项的估计值，设置补偿函数，完成最后的补偿。该方法可以对群目标回波信号进行快速、准确的平动补偿，为进一步的微多普勒特征提取奠定了基础。
基于三次相位函数中段目标平动补偿方法

[发明专利]目标探测方法、装置和设备-CN202110035526.3有效
发明人： 黄大荣;刘丰恺;郭新荣 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本申请提供一种目标探测方法、装置和设备，该方法包括：获取雷达的发射信号经目标反射后的回波信号，目标在雷达的成像场景内，目标包括多个散射点，成像场景包括多个距离单元和多个方位单元；基于雷达的脉冲重复频率、慢时间采样点和基准中心频率，对回波信号进行稀疏处理，得到回波信号的稀疏表示；基于稀疏表示，分别对雷达的每个距离单元的子回波信号进行信号重构，得到每个距离单元内的重构信号，重构信号包括幅度信息和方位信息；根据幅度信息和方位信息，将每个距离单元内的重构信号按照方位单元进行排列，得到目标的各散射点在成像场景内的分布信息。本申请实现了对雷达中心频率和脉冲重复频率同时捷变的回波信号进行ISAR成像。
目标探测方法装置设备

[发明专利]一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法-CN202310455763.4在审
发明人：米波;匡航冬;黄大荣;马浩宇;翁渊;邓昭阳;范英齐;冒永逸;毛伟奇 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H04W12/041 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种面向车联网隐私安全的联邦学习方法，包括：生成公私钥，将私钥分割为对应份数的子密钥分发给参加联邦学习的各个车辆；对于单个车辆：基于本地数据和全局原型向量训练本地模型，对局部原形向量进行加密生成加密局部原形向量；对各个车辆的加密局部原形向量进行同态加法运算生成加密局部原形向量之和；各个车辆基于自身的子密钥依次对加密局部原形向量之和进行部分解密直至完全解密得到局部原形向量之和；根据局部原形向量之和计算全局原型向量，并分发给参加联邦学习的各个车辆。本发明能够减少联邦学习的参数量并缓解模型异构问题，通过多密钥的半同态加密算法以及差分隐私中的高斯机制保护联邦学习参与方数据的隐私。
一种面向联网隐私安全联邦学习方法

[发明专利]一种三电平逆变器系统参数在线辨识方法-CN202310309843.9在审
发明人：许水清;俞宏艳;郑智沁;黄大荣;柴毅 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F30/36 文献下载
摘要：本发明提供一种三电平逆变器系统参数在线辨识方法，属于电气系统领域。该在线辨识方法包括建立等效电路模型和系统参数辨识误差等效模型，建立递归最小二乘算法的自适应遗忘因子模型，对迭代过程中的信息矩阵进行斜投影分解，系统参数的辨识。本发明考虑辨识过程中的参数变化情况和误差的大小对遗忘因子进行自适应调整、虑到迭代过程中数据更新并不是持续的也不是在同一方向，根据信息矩阵数据更新情况对其进行斜投影分解，使之遗忘数据更新的部分的数据，而保留数据未更新部分的数据，然后通过递归最小二乘算法对逆变器电路参数进行辨识，解决了复杂工况下的参数辨识问题，有效提高了辨识精度和鲁棒性。
一种电平逆变器系统参数在线辨识方法

[发明专利]基于DMPC的通信中断下零信任智能网联车辆队列控制方法-CN202310455766.8在审
发明人： 黄大荣;李欣蓉;朱令;米波;胡冲 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-04-25 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于DMPC的通信中断下零信任智能网联车辆队列控制方法，包括：定义初始状态下的假设输出状态序列和预测输出状态序列；建立优化目标代价函数；针对单个车辆：基于当前时刻的假设输出状态序列、预测输出状态序列和邻居假设输出状态序列求解其优化目标代价函数得到当前时刻的最优预测控制输入序列；计算最优输入状态序列并结合最优预测控制输入序列计算下一时刻的最优输入状态；计算下一时刻的假设输出状态序列并分发给与其通信的邻居车辆。本发明联合多方当前状态来预测车辆未来时刻的运动状态，并且能够基于车辆队列的通信拓扑和邻居车辆的状态来调节各个车辆的自身行驶状态，从而能够提高智能网联车辆队列纵向控制的稳定性。
基于 dmpc 通信中断信任智能车辆队列控制方法

[发明专利]基于CEEMDAN和MCKD的轴承微小故障特征提取方法-CN202310362388.9在审
发明人：赵玲;池鑫;刘洋;黄大荣;丁嘉伟;李攀;孟阳 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明涉及轴承故障特征提取领域，具体涉及基于CEEMDAN和MCKD的轴承微小故障特征提取方法，包括：通过CEEMDAN算法对轴承故障信号进行分解，得到一系列的模态分量；从所有模态分量中筛选出满足预设条件的最优模态分量，并基于最优模态分量进行重构得到对应的重构信号；通过MCKD算法对重构信号进行特征增强，得到增强信号；对增强信号进行包络分析，并提取对应轴承故障信号中的微小故障特征信息。本发明能够降低轴承故障信号中的噪声干扰，并且能够有效增强轴承故障信号中的微弱冲击成分，从而能够提高轴承微小故障特征提取的有效性和准确性，并为轴承故障分析提取提供一种新思路。
基于 ceemdan mckd 轴承微小故障特征提取方法

[发明专利]基于匹配搜索和多普勒解模糊的复杂机动群目标成像方法-CN202010600267.X有效
发明人： 黄大荣;刘丰恺;郭新荣;冯存前 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：提出一种基于匹配搜索和多普勒解模糊的复杂机动群目标成像方法，包括下列步骤：对回波脉冲进行平动补偿和Dechirp处理；第二步：对回波进行脉冲压缩，估计第i个距离单元中最大信号分量的瞬时频率，调频率，二次调频率等参数；第三步：利用估计所得参数，根据最大对比度的原则进行多普勒解模糊处理；第四步：矫正距离弯曲，实现自聚焦，利用重构信号得到高分辨无模糊的群目标ISAR像。该方法能够有效解决复杂机动群目标成像时面临的距离弯曲和多普勒模糊等问题，为群目标ISAR成像提供新的技术手段。
基于匹配搜索多普勒模糊复杂机动目标成像方法

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