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[发明专利]一种多自由度机器人的类脑学习控制方法-CN201710625866.5有效
发明人：宋永端;方觅;贾梓筠;张东;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种多自由度机器人的类脑学习控制方法，包括：步骤一、建立多自由度机器人系统动力学模型；步骤二、构建基于MSAE‑NN的智能控制器u；步骤三、将控制器u作用到步骤一)建立的机器人系统，使输出y(t)按给定精度β₀跟踪期望轨迹x_d(t)，同时确保系统跟踪误差e(t)在t≥0有界。本发明与绝大多数机器人神经网络控制方法不同的是，类脑学习控制方法完整地继承了MSAE‑NN的优质特性，网络具有结构多元化的基函数以及时变的理想权值，并且能够根据系统当前的输出偏差对神经元个数进行实时调整。这一方面避免了人工通过反复试验的方式来配置NN相关参数的繁冗过程；另一方面，有助于巩固与强化系统的自学习和自适应能力，提升其整体智能程度。
学习控制多自由度机器人多自由度机器人系统神经元神经网络控制动力学模型机器人系统结构多元化智能控制器自适应能力跟踪误差期望轨迹强化系统确保系统实时调整输出偏差相关参数整体智能控制器基函数自学习构建机器人输出跟踪试验配置继承网络

[发明专利]一种四点法的质量特性测量系统-CN201710555015.8有效
发明人：宋永端;高瑞贞;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-07-10 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G01G21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种四点法的质量特性测量系统，该系统包括底座、水平移动结构、称重结构、升降结构和控制结构；水平移动结构包括沿底座长度方向设置的两条平行滑轨和设置在平行滑轨上的滑块；称重结构包括设置在滑块上的左侧部分和设置底座上的右侧部分，左侧部分和右侧部分的结构相同，分别包括V型支撑块和设置在V型支撑块两个内侧斜面上的两个称重传感器；升降结构包括设置在滑块上的左侧部分和设置底座上的右侧部分，分别包括辅助支撑块和用于驱动辅助支撑块升降的伺服电机；控制结构包括工控机，工控机分别与伺服电机、右称重传感器连接。使用该系统测量质量、质心和质偏时，被测对象与称重传感器直接接触，测量精度高。
一种四点质量特性测量系统

[发明专利]燃气轮机发电机组的鲁棒自适应控制器-CN201710704517.2有效
发明人：宋永端;谭雪琴;高瑞贞 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： F02C9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种燃气轮机发电机组的鲁棒自适应控制器，包括如下步骤：首先建立孤岛模式下燃气轮机发电系统的数学模型，其次，当执行器故障发生时，系统设计的控制输入和实际输入不相同，因此引入健康因子；最后，设计鲁棒自适应控制器。鲁棒自适应控制器不依赖于系统模型参数，能够根据检测的系统输入输出状态确定合适的自适应规则，估计出系统不确定性的上限，继而保证做出的控制决策在系统扰动和模型包含未知的情况下依然能够保证系统稳定性，且系统变量能够在有限时间内收敛。
燃气轮机发电机组自适应控制器

[发明专利]一种基于局部权值学习及元自增减的神经自适应控制方法-CN201710625906.6在审
发明人：宋永端;贾梓筠;张东;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部权值学习及元自增减的神经自适应控制方法，包括步骤步骤一、建立n阶非仿射系统；步骤二、设计基于自增长神经元网络的控制器对n阶非仿射系统进行控制；步骤三、将步骤二设计的控制器u作用到如上非仿射系统，使系统输出y(t)按给定精度β0跟踪期望轨迹xd(t)，同时确保系统跟踪误差e(t)在t≥0有界。本发明控制方法通过与固定网络结构控制和自组织控制方法对比，具有更高的控制精度、更短的算法执行时间、更快的收敛速度以及更少的运算资源，所设计的控制器不仅结构灵活，同时有助于提升系统的整体控制性能。
一种基于局部学习增减神经自适应控制方法

[发明专利]一种仿操作性条件反射的神经网络非线性控制方法-CN201710624893.0在审
发明人：宋永端;方觅;贾梓筠;张东;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种仿操作性条件反射的神经网络非线性控制方法，包括步骤一、建立操作性条件反射仿生模型；步骤二、建立基于操作性条件反射仿生模型的一类非仿射系统步骤三利用OCBM仿生网络设计控制器u；步骤四将控制器u作用到如上非仿射系统，使输出y(t)按给定精度β0跟踪期望轨迹xd(t)，同时确保系统跟踪误差e(t)在t≥0有界。本发明从操作性条件反射的生物学原理出发，构建出一种受仿生启发的人工神经网络并将其用于处理复杂不确定系统的未知非线性项，并针对一类不确定非仿射系统设计出基于操作性条件反射模型的控制策略，提高了神经网络控制的有效性、灵活性与自适应性。
一种操作性条件反射神经网络非线性控制方法

[发明专利]一种基于多内涵自调节神经网络的仿生智能控制方法-CN201710625861.2在审
发明人：宋永端;贾梓筠;张东;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2017-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多内涵自调节神经网络的仿生智能控制方法，包括步骤步骤一、针对万能逼近定理的应用限制设计对策；步骤二、根据步骤一的方法，设计多内涵自调节型神经网络；步骤三、建立如下高阶非仿射系统；步骤四、设计基于MSAE‑NN的控制器；步骤五将控制器u作用到步骤二建立的非仿射系统，使系统状态x1在建模不确定性与外界干扰存在的情况下，能够足够精确地跟踪期望轨迹xd(t)。本发明结合脑神经系统的工作原理构建了一种具有时变理想权值，平滑自增减神经元和多元化基函数特征的多内涵自调节神经网络，并将其用于对不确定高阶非仿射跳变系统的控制，集中解决了根据万能逼近定理设计的NN控制器存在的普遍且易被忽略的问题。
一种基于内涵调节神经网络仿生智能控制方法

[发明专利]一种具有多种不确定因素非线性系统稳定跟踪控制方法-CN201710492820.0在审
发明人：宋永端;涂学海;赖俊峰 -专利权人： 青岛格莱瑞智能控制技术有限公司
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2017-08-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有多种不确定因素非线性系统稳定跟踪控制方法，包括步骤步骤一建立具有非对称非光滑饱和输入与执行器故障的高阶非线性系统的数学模型；步骤二用良好定义的软饱和函数来对非对称非光滑的硬饱和函数进行近似；步骤三定义一个滤波后的变量来表示非线性系统的广义跟踪误差信号；步骤四设计控制器对具有非对称非光滑饱和输入与执行器故障的高阶非线性系统进行控制；本发明其控制输入为非对称非光滑形式，并将控制增益当做时变函数来处理，使得更符合实际物理系统；其能处理同时具有非对称非光滑控制输入、参数不确定、控制增益有界时变、执行器故障特性等情况的非线性系统，能保证系统所有的闭环信号是全局统一有界的。
一种具有多种不确定因素非线性系统稳定跟踪控制方法

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