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]一种非最小相位系统精确跟踪控制方法-CN202110960579.6有效
  • 施孟佶;李维豪;祝洋;陈博文;杜文涛;林伯先;秦开宇 - 电子科技大学
  • 2021-08-20 - 2023-04-04 - G05D1/12
  • 本发明公开了一种非最小相位系统精确跟踪控制方法,包括如下步骤:S1、建立非最小相位系统线性模型,基于输出重定义技术求解最小相位输出建立最小相位系统;S2、针对最小相位系统,以原始非最小相位系统的参考轨迹为基础,设计迭代解算方案,求解最小相位相位系统的参考轨迹;S3、利用S2中迭代求解的最小相位系统的参考轨迹,设计基于“反馈+前馈”结构的控制器。本发明在寻找到最小相位输出的基础上,通过迭代算法,利用稳定逆方法精确求解最小相位系统的参考轨迹,为控制系统设计提供先验信息,而后再设计“反馈+前馈”的控制结构,有效解决非最小相位系统现有输出重定义方法存在的近似精度不足问题,改善了此类系统的输出跟踪性能。
  • 一种最小相位系统精确跟踪控制方法
  • [发明专利]基于反向学习蛇算法的无人机任务分配方法-CN202211424607.3在审
  • 路嘉琪;徐源成;李维豪;孙鹏;施孟佶;林伯先;秦开宇;李志强 - 电子科技大学
  • 2022-11-15 - 2023-03-07 - G05D1/10
  • 本发明公开了一种基于反向学习蛇算法的无人机任务分配方法,包括以下步骤:S1、对任务分配场景建模;S2、设置反向学习的蛇算法初始化参数:使用基于种群的算法,设置算法的种群、迭代次数、各个环节的门限值参数;S3、对优化过程进行迭代,输出全局最优解;S4、求解得到无人机对任务的最优分配,将此分配方案输出,并计算其最终收益。本发明主要针对无人机集群这一特定物理对象,将其抽象成无人机集群解决任务分配的问题。首先,建立任务分配问题的数学模型,利用群智能算法,结合反向学习过程,对随机生成的种群进行筛选,减少了算力消耗。因此,本发明所提出的基于反向学习蛇算法的无人机任务分配方法对计算资源不富裕的系统具有明显的优势。
  • 基于反向学习算法无人机任务分配方法
  • [发明专利]一种基于神经网络的多机器人系统鲁棒蜂拥控制方法-CN202210979304.1在审
  • 施孟佶;游龙;李维豪;林伯先;岳江枫;秦开宇 - 电子科技大学
  • 2022-08-16 - 2022-11-15 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于神经网络的多机器人系统鲁棒蜂拥控制方法,首先建立多机器人动力学模型,并确定参考信号形式,利用参数化神经网络范式表达系统中具有的匹配/非匹配扰动,定义估计权值函数以及基函数形式,接着基于上述步骤中构建的参数化神经网络估计器,设计鲁棒蜂拥控制器,并采用Lyapunov稳定性定理,产生神经网络估计参数的自适应更新律,而后分析闭环误差系统的稳定性,实现受干扰情况下多机器人系统的鲁棒蜂拥控制。本发明的方法针对二阶多机器人系统,考虑了双通道受干扰的情况,使用神经网络的方法实现了多机器人的鲁棒蜂拥控制,对于非线性动力学的干扰没有利普尼茨限制,与现实情况下的干扰更接近,适用于多机器人系统的蜂拥控制领域。
  • 一种基于神经网络机器人系统蜂拥控制方法

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