专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种跟车状态下无人矿卡路径跟踪纵横向协同控制方法-CN202310808046.5在审
  • 叶青;黄壤;姜笑;孟孔嘉;汪若尘 - 江苏大学
  • 2023-07-03 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明公开一种跟车状态下无人矿卡路径跟踪纵横向协同控制方法,步骤1,建立无人矿卡十四自由度车辆动力学模型作为参考模型;步骤2,利用车载传感器信息和GPS卫星定位信息实时获取目标道路信息,然后将不同的道路信息进行融合。步骤3,根据步骤2获得的道路信息,无人矿卡针对不同的道路工况采取相应的控制策略;步骤4,通过纵横向耦合机理分析及工况判定获得纵向运动和横向运动的控制目标,进而设计无人矿卡纵横向协同控制器;步骤5,更新车辆状态,对控制效果进行评价,进一步对车辆进行相应控制,直至路径跟踪结束。本发明能有效提高提高跟车状态下无人矿卡在矿区道路行驶的纵‑横向运动控制性能。
  • 一种状态无人路径跟踪纵横协同控制方法
  • [发明专利]智能伺服稳定控制方法、装置、系统、控制器及存储介质-CN202310692292.9有效
  • 章双全 - 辰极智航(北京)科技有限公司
  • 2023-06-13 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本申请公开了一种智能伺服稳定控制方法、装置、系统、控制器及存储介质,涉及伺服控制技术领域。所述方法是在建立目标伺服机构的马尔可夫决策过程模型以及基于双向长短时记忆神经网络层BiLSTM构建包括有六个深度神经网络的TD3强化学习算法框架后,将TD3强化学习算法具体应用在伺服机构的稳定性控制中,实现在伺服控制参数不确定性以及工作环境未知情况下能够进行自主无监督学习的智能优化控制目的,如此不但可提高伺服机构稳定控制的静态与动态性能,还在自主学习过程中不需要人工干预与人工经验,进一步突破了PID控制器的线性特性,使得具有扰动环境的动态适应能力,从而提升伺服控制系统的控制性能以及智能性和鲁棒性。
  • 智能伺服稳定控制方法装置系统控制器存储介质
  • [发明专利]海洋平台通风系统的风量综合优化控制方法-CN202310868753.3有效
  • 崔璨;王树青;王立豪 - 中国海洋大学
  • 2023-07-17 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明提供一种海洋平台通风系统的风量综合优化控制方法。定义每个舱室分风阀为舱室风阀智能体,定义总风阀为风机智能体,并进一步定义舱室风阀智能体在当前时刻的观测量、风机智能体在当前时刻的观测量,以及舱室风阀智能体和风机智能体的动作;定义对舱室智能体惩罚和风阀智能体惩罚,在定义惩罚过程中,考虑危险气体浓度因素、人体舒适度因素。基于舱室智能体惩罚及风机智能体惩罚、风机智能体及风阀智能体总奖励函数,进行风量控制神经网络训练,采用训练好的策略网络来进行控制决策。本发明引入危险气体惩罚,可以在危险气体泄露速率较小时,有效抑制危险气体的累积和扩散,保护海洋平台上工作人员的安全与健康。
  • 海洋平台通风系统风量综合优化控制方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的四足机器人运动的控制方法-CN202310885368.X有效
  • 管菊花 - 江西机电职业技术学院
  • 2023-07-19 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明提出一种基于深度学习的四足机器人运动的控制方法包括:S1:将四足机器人第一本身状态信息和第一外部环境信息输入强化学习算法中;S2:所述强化学习算法根据四足机器人运动参考轨迹做出足端轨迹规划,控制电机转动四足机器人运动;S3:得到四足机器人第二本身状态信息和第二外部环境信息输入至强化学习算法中,输出奖励值;S4:重复上述步骤,迭代出更高的累积奖励值,优化四足机器人的运动轨迹;实现四足机器人在路况复杂环境下步态稳定问题和步态规划。运用D‑H矩阵构建仿真模型,结合策略梯度和深度强化学习算法,构建相应的深度强化学习模型,通过不断学习训练以实现四足机器人在复杂路况中稳定运动。
  • 一种基于深度学习机器人运动控制方法
  • [发明专利]执行器非对称饱和多自主体系统的分布式协同跟踪方法-CN202310893839.1有效
  • 王晓玲;钱娟;樊春霞;苏厚胜;蒋国平 - 南京邮电大学
  • 2023-07-20 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明属于自适应控制器领域,公开了一种执行器非对称饱和多自主体系统的分布式协同跟踪方法,包括:运用径向基函数神经网络估计系统过饱和和外部扰动的部分,对原来的多自主体系统模型进行转换,根据转换后的系统模型,设计出降维观测器来估计多自主体系统中各智能体不可测的状态轨迹,根据输出信息和降维观测器信息,构建该多自主体系统的基于降阶观测器的自适应协议,再根据设计出的自适应控制算法给出驱动这类执行器非对称饱和多自主体系统实现半全局鲁棒协同跟踪的充分条件。该方法将自适应神经网络控制器从单个系统扩展到多自主体系统,解决了具有非对称饱和执行器的网络多自主体系统的降维观测器设计和鲁棒分布式协同跟踪问题。
  • 执行对称饱和主体系统分布式协同跟踪方法
  • [发明专利]一种基于预设性能的空-地协同固定时间容错控制方法-CN202111403765.6有效
  • 张柯;成旺磊;姜斌;夏静萍 - 南京航空航天大学
  • 2021-11-24 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于预设性能的空‑地协同固定时间容错控制方法,包括:统一无人器的动态模型,设计有限时间预设性能函数;对外界干扰和执行器故障带来的不确定影响设计自适应律,实现对故障参数和干扰上界的实时估计;结合固定时间滑模控制技术设计控制器,保证了空‑地无人编队系统在三维空间中对预期任务的顺利完成。该方法依据预设性能函数和固定时间理论,对编队误差而言,具有可提前设计其收敛过程的暂态和稳态性能及收敛时间不依赖于系统初始状态的特性,最终使的编队控制器具有快速响应性、强鲁棒性和容错性,满足了实时编队系统对暂态、稳态和机动响应速度等的多重需求。
  • 一种基于预设性能协同固定时间容错控制方法
  • [发明专利]一种应用于污水处理的控制方法和装置-CN202111574783.0有效
  • 田楠林;马达;常文诚;李丽;肖顺利;刘秉义 - 北控(秦皇岛)水务有限责任公司
  • 2021-12-21 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本申请的实施例提供了应用于污水处理的控制方法和装置。所述方法包括基于污水处理过程大数据,训练得到污水处理曝气模型,所述曝气模型包括污水体积、污水状态、曝气功率、曝气时长占空比和单位时长个数的函数关系;基于获取的污水体积和污水状态确定包括多组曝气功率、曝气时长占空比和单位时长个数的信息集合;根据预设的单位曝气成本和单位时间成本确定消耗成本的函数式;根据所述消耗成本的函数式和所述信息集合,确定所述消耗成本最小时的曝气功率、曝气时长占空比和单位时长个数的取值。以此方式,AVS系统可以结合计算得到的曝气功率、曝气时长占空比和单位时长个数,来控制鼓风机工作,在精确曝气的同时降低消耗成本。
  • 一种应用于污水处理控制方法装置
  • [发明专利]一种基于Nadam改进FUNLMS算法的ANC优化控制方法-CN202110854676.7有效
  • 黄其柏;赵开阳;李超鹏;吴小文;肖剑锋 - 华中科技大学
  • 2021-07-28 - 2023-09-29 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于Nadam改进FUNLMS算法的ANC优化控制方法,包括如下步骤:根据控制对象的特征,对主动控制器件的位置和数量进行配置;搭建与所述控制对象匹配的FUNLMS控制算法系统,并基于Nadam方法实现优化;对次级通道进行离线辨识,获取模拟次级通道的系数加权矩阵;采集所述控制对象工作状态的噪声信号,处理传感器拾振数据,作为ANC系统的参考信号;通过MATLAB‑COMSOL联合仿真,进行模拟运行,验证控制效果。本发明所述方法通过基于振动模态的作动器和传感器配置,实现了复杂结构的主动控制最优控制点选择;改善了在面对以中低频噪声为主的噪声环境下的ANC系统收敛速率慢的情况,并有效提升了ANC系统的降噪性能及主、次级通道建模的收敛速率和精度。
  • 一种基于nadam改进funlms算法anc优化控制方法

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