本发明公开了一种MEMS加速度计非线性误差补偿方法，包括：建立MEMS加速度计温度非线性误差分数阶模型，并将模型进行离散化处理得到加速度计输出迭代方程；根据加速度计输出利用布谷鸟算法对分数阶模型进行参数辨识得到MEMS加速度计非线性误差模型；根据分数阶模型得到加速度计系统函数，在此基础上设计非线性误差校正电路，将MEMS加速度计输出减去校正电路输出，得到经过非线性误差校正后的MEMS加速度计输出，本发明既能有效降低加速度计非线性误差，又避免了复杂的数学运算，降低计算时延。
📄 2022110464187
📂 G06F17_13
👤 长江师范学院
📅 2022-08-30
本发明公开了一种基于模式识别的工程机械智能控制系统，工程机械具有履带、支撑平台、配重、驾驶室、动臂、动臂油缸、斗杆、斗杆油缸、铲斗、铲斗油缸，工程机械的动臂上设置有CCD相机，CCD相机连接传输装置，传输装置将CCD相机采集到的数据传输到CPU处理器，CPU处理器将计算后的数据传输到设置在驾驶室内的显示器上。与现有技术相比，本发明能够实现相机的位置和角度的调节，与控制器进行配合能够采集到物料最好的图片，便于CPU处理器进行处理。
📄 2018115086874
📂 E02F3_42
👤 龙岩学院
📅 2018-12-11
本发明公开了基于硅布拉格光栅F‑P腔的力反馈式MEMS加速度计及制造方法，属于微电子机械系统技术领域。该力反馈式MEMS加速度计包括硅基F‑P腔MEMS敏感结构和玻璃电极基底，硅基F‑P腔MEMS敏感结构包括柔性梁、质量块、公共锚点、外围锚点、布拉格光栅F‑P敏感腔、信号传输光纤以及驱动梳齿；玻璃电极基底包括玻璃衬底和电极；硅基F‑P腔MEMS敏感结构将水平轴输入加速度转换为质量块的位移，导致一对反向布置F‑P敏感腔的腔隙发生反向漂移，引发F‑P腔干涉光信号的反相变换，实现加速度的高精度差分检测，该力反馈式MEMS加速度计具有灵敏度高、抗共模误差能力强、动态范围大、长期稳定性好的优点。
📄 2025114405641
📂 G01P15_08
👤 南京信息工程大学
📅 2025-10-10
本发明提供了一种基于四自由度弱耦合谐振器的三轴加速度计，包括上、下双层结构，其中上层为以硅为材料构建的微机械敏感元件，下层为由二氧化硅材料加工的玻璃基座，所述玻璃基座用于提供机械支撑和电学隔离功能。其中微机械敏感元件承担信号转换功能；下层玻璃底座经湿法刻蚀与金属溅射工艺成型，用于信号输出。本发明基于正交分布的谐振单元阵列与力学放大机构协同设计，结合静电驱动与振幅比检测，使用单一敏感元件实现Y轴与X轴、Z轴加速度的同步精确感知，突破传统单轴检测模式的技术限制，减少后端信号处理电路的复杂度，提升器件空间利用率。
📄 2025114795765
📂 G01P15_125
👤 南京信息工程大学
📅 2025-10-16
本发明提供了一种Z轴敏感的MEMS耦合刚度调制式加速度计，包括上层结构和下层结构；所述上层结构是基于硅材料的硅微机械传感器，所述下层结构是基于二氧化硅的玻璃底座；所述硅微机械传感器通过锚点与玻璃底座连接，所述玻璃底座上面布有信号电极。所述硅微机械传感器包括惯性质量块，第一谐振器、第二谐振器、弹性支撑梁系统和锚点。本发明结构能够增强惯性质量块在Z轴方向的位移响应，实现对Z轴加速度的灵敏检测与信号放大，提升了加速度计的整体性能与测量精度。
📄 2025114721225
📂 G01P15_125
👤 南京信息工程大学
📅 2025-10-15
本发明提供了一种耦合刚度扰动式MEMS模态局部化加速度计，核心敏感单元采用双音叉谐振器并行排列构型，通过等效支撑刚度参数的差异设计构建失调弱耦合谐振系统。外音叉谐振器与敏感质量块直接相连接，内音叉谐振器通过基底锚点实现全约束固定，二者通过静电耦合平行板组成双音叉静电弱耦合谐振结构，从而实现谐振单元之间的能量传递。本发明在机理上区别于传统的刚度或质量扰动式模态局部化传感器，当加速度计受到外界加速度的作用时，其惯性微位移被转换为弱耦合谐振系统的耦合刚度变化，通过外接电路实现对于弱耦合谐振系统的谐振单元振幅比的检测，进而实现对于耦合刚度扰动的检测，最终实现对被测量加速度的高灵敏度检测。
📄 2025112723476
📂 G01P15_08
👤 南京信息工程大学
📅 2025-09-08
本发明提供一种基于模式识别的车载惯导安装角误差补偿方法。首先，将惯性导航设备安装于车上，读取惯性测量单元IMU的六轴数据，将陀螺仪z轴输出值投影在车体系上得到车体横摆角速度，利用IMU数据进行捷联惯导更新，对车辆运动模式进行识别；接着，利用GNSS进行观测融合；最后，通过卡尔曼滤波器对车速进行融合，实时估计安装角误差。与现有方法相比，本方法降低了GNSS/INS组合导航使用门槛，只需将惯导设备固定在车辆上，行驶过程中即可自动完成安装角度补偿；且提供精确、实时的车辆运动状态识别方法，可以针对不同车辆运动状态进行不同观测融合，确保惯性设备安装角估计不会受到错误观测量影响，提高了惯性设备安装角估计的鲁棒性和估计精度。
📄 2022106770461
📂 G01C25_00
👤 浙江工业大学
📅 2022-06-15
基于图卷积网络特征融合的交通模式识别方法，包括：(1)对原始的GPS轨迹数据进行数据预处理，包括异常数据删除、GPS轨迹分段、异常分段删除、运动学特征计算和数据归一化等操作；(2)构建交通模式识别模型；模型由双向门控循环单元、网络中的网络、膨胀卷积网络、最大互信息系数、图卷积网络和全连接层组成；(3)拆分基于步骤(1)所得的数据，生成训练数据集和测试数据集，训练交通模式识别模型；(4)根据步骤(3)的识别结果，计算各种评价指标；(5)以可视化方式展示模型的识别结果和评价指标。本发明还包括实施图卷积网络特征融合的交通模式识别方法的系统。本发明提高了交通模式识别的精度。
📄 2023104318633
📂 G06F18_24
👤 浙江工业大学
📅 2023-04-21
本发明涉及烟支生产监控技术领域，具体涉及一种基于可解释图卷积神经网络的烟支质量控制图模式识别方法。方法包括：获取多个不同模式下的烟支控制图训练样本；提取每个烟支控制图训练样本的训练特征并生成特征测试集；构建多个分类网络模型，将每个烟支控制图训练样本对应的特征测试集分别输入多个分类网络模型中，获得多个分类预测结果数据和ROC曲线图；根据ROC曲线图筛选获得最优分类网络模型并输入SHAP解释器；计算特征测试集中每个特征对分类预测结果数据的边际贡献，并根据Shapley值生成高价值特征子集；使用高价值特征子集训练并获取目标图卷积神经网络；获取实际采集的烟支控制图样本，并输入目标图卷积神经网络中，完成模式识别。
📄 2024114405971
📂 G06V20_60
👤 浙江工业大学
📅 2024-10-15
本发明公开了一种SMT生产过程控制图模式识别方法，包括：获取SMT生产过程中当前阶段工序的控制点的关键质量参数，对关键质量参数进行预处理；对预处理后的关键质量参数进行小波分解，得到关键质量参数的高频信号和低频信号；将高频信号和低频信号输入至预训练好的多分类支持向量机中进行控制图模式的识别，同时根据高频信号和低频信号绘制控制图；根据多分类支持向量机输出的控制图模式的识别结果，利用统计过程控制方法得到异常模式下对应的异常原因、以及预测下一阶段工序的控制图模式变化趋势。本发明的SMT生产过程控制图模式识别方法，有效提高了SMT生产过程控制图识别的精度和能力。
📄 2019109544263
📂 H05K13_08
👤 浙江工业大学
📅 2019-10-09
本发明涉及基于多模态传感器的疲劳步态模式识别设备及识别方法，基于多模态传感器采集多模态传感数据，预处理后进行步态分割，获得步态分割后的数据样本，包括多模态传感数据及对应的数据特征；构建改进的特征融合模型，以数据样本训练至模型稳定；采集多模态传感数据，预处理后输入训练后的模型，输出疲劳步态模式识别结果；设备包括2组采集多模态传感数据的多模态传感器，同步收发装置将配合的2组多模态传感数据对应后发送，控制器获取多模态传感数据，识别疲劳步态模式。本发明实现疲劳步态模式的高精度分类，准确率较传统单模态方法提升15%‑20%；基于动态阈值分类与多维特征分析，生成用户特异性康复建议，提升行走能力与安全性。
📄 2025111601927
📂 G06F18_2415
👤 浙江工业大学
📅 2025-08-19
基于全局和局部时空特征融合的交通模式识别方法，包括：(1)对原始的GPS轨迹数据进行分段处理；(2)计算每个GPS轨迹点的七种运动学特征；(3)对分段后的GPS轨迹数据进行数据预处理；(4)构建交通模式识别模型；模型包括时空特征提取块、时域卷积网络和注意力机制，其中时空特征提取块可以提取局部时空特征，时域卷积网络可以提取全局时空特征，注意力机制可以实现全局和局部时空特征的融合和特征重构；(5)拆分基于步骤(3)所得的数据，生成训练数据集和测试数据集，训练交通模式识别模型；(6)根据步骤(5)的识别结果，计算各种评价指标；(7)以可视化方式展示模型的识别结果和评价指标。本发明还包括实施基于全局和局部时空特征融合的交通模式识别方法的系统。本发明提高了交通模型识别精度。
📄 2023104256586
📂 G06F18_24
👤 浙江工业大学
📅 2023-04-20
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