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[发明专利]负载参数识别方法、识别装置、可读存储介质和机器人-CN202111197596.5有效
发明人：吕雷;乔正;余芳勇 -专利权人：库卡机器人制造（上海）有限公司
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种负载参数识别方法、识别装置、可读存储介质和机器人，其中，负载参数识别方法，机器人包括本体，本体能够装载负载，本体用于带动负载运动，包括：获取机器人的第一动力学模型和第二动力学模型，其中，第一动力学模型为本体的动力学模型，第二动力学模型为装载有负载的本体的动力学模型；根据第一动力学模型和第二动力学模型，确定第三动力学模型，其中，第三动力学模型为负载的动力学模型；根据第三动力学模型中的动力学参数控制机器人运行
负载参数识别方法装置可读存储介质机器人

[发明专利]列车动力学实时仿真平台-CN202210101969.2在审
发明人：汤劲松;高常君;杨婧;周宇航;许长江;王云鹏 -专利权人：中车青岛四方车辆研究所有限公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：一种列车动力学实时仿真平台，包括多种仿真模型，每种仿真模型包括仿真动力学计算单元和接口单元，所述接口单元用于与待测试列车的列车控制系统、监控系统、屏显等通信，所述动力学计算单元用于计算每车辆承受的作用力和动力学性能指标其仿真模型包括：一维纵向动力学模型；一维半实物纵向动力学模型；多列车纵向动力学模型；基于粘着的纵向动力学模型；三维半实物动力学模型；仿真平台中的每种动力学实时仿真模型，尽可能做出符合线路和列车结构的模拟，满足列车各种仿真试验对动力学仿真环境的需求，达到通用的效果。
列车动力学实时仿真平台

[发明专利]多软件联合仿真系统-CN202010583074.8在审
发明人：田寅;付云骁;唐海川;樊玉明 -专利权人：中车工业研究院有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多软件联合仿真系统，系统包括：车辆动力学仿真模型，用于构建能够产生车辆动力学参数的一个或多个仿真模型；车辆动力学参数获取模型，用于通过对车辆动力学仿真模型的监测，获取车辆动力学仿真模型产生的车辆动力学参数，并将获取的车辆动力学参数通过数据传输接口模型传输至控制器仿真模型；控制器仿真模型，用于根据预设控制算法对输入至自身的车辆动力学参数进行仿真控制，生成控制参数，并将生成的控制参数通过数据传输接口模型传输至车辆动力学仿真模型，以使得车辆动力学仿真模型根据控制参数对一个或多个仿真模型进行控制，以实现控制结果的仿真，从而可用于检验车辆模型在仿真环境下的动力学性能。
软件联合仿真系统

[发明专利]关节动力学模型优化方法、系统、终端设备及存储介质-CN202011049983.X在审
发明人：白杰;葛利刚;刘益彰;谢铮;黄忠葵;熊友军 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种关节动力学模型优化方法、系统、终端设备及存储介质，该方法包括：指示关节动力学模型根据期望参数值对关节进行驱动控制；获取关节在关节动力学模型驱动控制下的检测参数值，根据检测参数值和期望参数值进行误差运算得到动力学误差参数值；根据动力学误差参数值对关节动力学模型中关节上电机和力矩补偿设备的动力学运算参数值进行参数优化。本申请通过根据检测参数值和期望参数值进行误差运算得到动力学误差参数值，能计算出关节动力学模型对关节的控制误差，通过根据动力学误差参数值对电机和力矩补偿设备的动力学运算参数值进行参数优化，能对关节动力学模型中动力学方程的参数进行更新，提高了关节动力学模型动力控制的精度。
关节动力学模型优化方法系统终端设备存储介质

[发明专利]基于卫星动力学模型库的卫星动力学仿真系统及仿真方法-CN201010164406.5无效
发明人：孙兆伟;邓泓;仲惟超;吴限德;王剑颖;梁海朝 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2010-05-06 - 公布日： 2010-08-25 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：基于卫星动力学模型库的卫星动力学仿真系统及仿真方法，它涉及计算机仿真技术领域。它解决了解决现有的动力学仿真系统需重复建立仿真模型来完成建模所导致的研制成本高、周期长的问题，本发明的基于卫星动力学模型库的卫星动力学仿真系统包括：卫星动力学模型库，用于提供多种轨道动力学仿真模型、多种空间环境仿真模型、多种姿态动力学仿真模型、多种敏感器测量仿真模型和多种基本算法仿真模型；模型管理系统，用于根据仿真任务对卫星动力学模型库中各类模型进行调用和控制，以实现卫星动力学仿真。
基于卫星动力学模型库仿真系统方法

[发明专利]基于动力学模型误差修正的数据挖掘方法及系统-CN202211353602.6在审
发明人：邬青;张军 -专利权人：上海德衡数据科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F8/71 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于动力学模型误差修正的数据挖掘方法及系统，通过确定动力学模型误差修正数据库中包含的与待挖掘的目标动力学数据相对应的动力学参考模型，并创建位于动力学参考模型上层业务层的模型输入控制组件，在模型输入控制组件上依次配置包含目标动力学数据的各个成分数据的模型输入特征变量，以实现目标动力学数据的模型输入特征变量输入，在实现所述目标动力学数据的模型输入特征变量输入的过程中，基于所述动力学参考模型对输入的模型输入特征变量进行数据挖掘如此，能够基于动力学模型和模型输入控制组件进行更可靠的数据特征输入，提高数据挖掘的可靠性。
基于动力学模型误差修正数据挖掘方法系统

[发明专利]一种精间苯二甲酸结晶过程的动力学模型建模方法-CN202111662750.1在审
发明人：孙伟振;王立盟;袁方;赵玲 -专利权人：华东理工大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明公开一种精间苯二甲酸结晶过程的动力学模型建模方法，包括以下步骤：设计结晶实验，采用间歇动态法测量获取结晶动力学参数；构建结晶动力学模型，并对所述结晶动力学模型中的参数进行拟合；基于所述结晶动力学参数与所述拟合后的结晶动力学模型，获取晶体成核动力学和生长动力学参数；基于所述晶体成核动力学和生长动力学参数获得晶体特征随结晶时间的变化规律，完成精间苯二甲酸的结晶动力学建模方法。本发明建立的结晶动力学模型为构建工业结晶反应器提供数学支撑，对PIA工业化发展有重要价值。
一种精间苯二甲酸结晶过程动力学模型建模方法

[发明专利]一种机器人完全零力控制方法及系统-CN202211566523.3在审
发明人：聂志华;杨德宸;曹燕杰;赵迪 -专利权人：江西省智能产业技术创新研究院
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种机器人完全零力控制方法及系统，所述方法包括：得到所述机器人的动力学模型与动力学参数；得到所述机器人的最优激励轨迹，并采集运动数据；基于所述动力学模型构建初始动态动力学模型；采集所述机器人的重力参数及动摩擦力参数，以得到最终动态动力学模型；采集所述机器人的静摩擦力参数，得到最终静态动力学模型；将所述最终动态动力学模型与所述最终静态动力学模型进行结合，以得到完全零力控制模型。本发明能够不在各个关节添加额外力矩传感器的同时，克服重力及摩擦力的影响，将动力学模型细分为动态动力学模型和静态动力学模型，实现机器人在任何时间、任何姿态下的完全零力控制，且能很好适应环境变化。
一种机器人完全控制方法系统

[发明专利]一种潜艇动力学模型参数在线估计方法及装置-CN201810731141.9有效
发明人：佘莹莹;何晋秋;张伟;王磊;万涛;余良甫;郭嵩;徐侃;赵寅;李金;管阳;唐一夫 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种潜艇动力学模型参数在线估计方法及装置，其中，所述方法包括：基于潜艇动力学模型建立潜艇动力学参数估计模型；利用有界增益遗忘估计器对潜艇动力学参数估计模型进行求解，获得潜艇动力学模型的待估计参数的在线估计结果本发明提出的一种潜艇动力学模型参数在线估计方法及装置，可以准确地估计潜艇动力学模型参数，为潜艇的自适应控制提供在线修正数学模型，大幅度提升潜艇动力学模型的准确性，进而提升对潜艇的操纵控制性能。
一种潜艇动力学模型参数在线估计方法装置

[发明专利]一种基于即时编译的神经动力学仿真方法及装置-CN202110180686.7有效
发明人：王超名;吴思 -专利权人：北京大学;北京智源人工智能研究院
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于即时编译的神经动力学仿真方法及装置。该仿真方法包括如下步骤：在高级编程语言中设置神经动力学模型所需的模型支持，并构建神经动力学模型的相关更新函数；根据神经动力学模型的相关更新函数、预设连接规则和神经元群之间突触连接的基本信息，构建神经动力学模型；使用即时编译方法对构建好的神经动力学模型进行动力学模拟，或者基于抽象语言树解析对构建好的神经动力学模型进行动力学分析，并按要求输出相应的结果。利用本发明，能够有效地满足神经动力学仿真编程中用户的易学易用、灵活透明、模拟分析一体化和运行高效的基本需求。
一种基于即时编译神经动力学仿真方法装置

[发明专利]基于神经网络和物理模型的车辆动力学模拟实现方法-CN202110944134.9有效
发明人：王亚飞;殷承良;周志松;籍庆辉 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于神经网络和物理模型的车辆动力学模拟实现方法，结合神经网络车辆参数模型与车辆动力学物理模型，将神经网络的输出作为车辆动力学模型的参数输入，得到基于神经网络和车辆动力学的混合车辆动力学模型，制定实车实验数据采集方案，经实验完成实车数据采集以训练混合车辆动力学模型，实现对车辆动力学特性的高精度建模和表征。本发明充分考虑物理规律和数据驱动优势，利用采集到的车辆状态数据用于车辆物理模型中未知参数的学习，将参数模型和动力学模型结合起来得到一个准确的混合模型用于车辆动力学表征。
基于神经网络物理模型车辆动力学模拟实现方法

[发明专利]飞行机器人动力学模型的在线建模方法-CN201310027352.1在审
发明人：韩建达;燕福龙;齐俊桐;刘刚;吴镇炜;夏泳;宋大雷;王子铭;赵碧川;杜科 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所;辽宁省电力有限公司本溪供电公司
申请日： 2013-01-22 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明涉及飞行机器人动力学模型的在线建模方法，包括以下步骤：在飞行机器人动力学模型仿真计算机中建立飞行机器人动力学参考模型；飞行机器人起飞并将飞行状态信息实时发送到飞行机器人动力学模型仿真计算机中；飞行机器人动力学模型仿真计算机实时更新动力学参考模型中所包含的飞行状态信息，并根据建模噪声得到动力学参考模型内建模参数的值，将建模参数的值实时代入到飞行机器人动力学参考模型中，实现飞行机器人动力学模型的在线建模。本发明能够实时反映飞行机器人的真实动力学，方法简便，便于计算机编程及实现，并有助于控制算法在仿真平台上的验证。
飞行机器人动力学模型在线建模方法

[发明专利]动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210120307.X在审
发明人：张永龙;谭亮;虞航仲;陈梦圆;吕华龙 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本说明书公开了动力学模型构建方法、装置、存储介质及电子设备，用于构建交通工具的动力学模型。在进行模型构建时，可基于交通工具历史上运行时的控制数据，确定交通工具产生的实际状态数据以及动力学模型所产生的仿真状态数据。之后，根据该实际状态数据与仿真状态数据之间的状态误差，通过前馈神经网络，预测动力学模型中各模型参数的补偿值。最后，基于各模型参数的补偿值，对动力学模型中的各模型参数进行调整。通过前馈神经网络预测模型参数的补偿值，进而对动力学模型进行参数调整，实现了动力学模型参数的自动化调整，缩短了动力学模型的拟合时长，提高了动力学模型的拟合效率。
动力学模型构建方法装置存储介质电子设备

[发明专利]动力学模型的接入方法和装置-CN201811287818.0在审
发明人：秦小寒;董芳芳;毛继明 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明实施例提出一种动力学模型的接入方法和装置。该方法包括：向动力学模型发送动力学参数获取请求，所述动力学参数获取请求中包括仿真运算所需要的动力学模型的各输入参数；从所述动力学模型获取各所述输入参数对应的输出参数；利用各所述输入参数及其对应的输出参数进行自动驾驶仿真运算本发明实施例将仿真运算所需要的动力学模型的各输入参数发送至动力学模型，可以直接从动力学模型获取各输入参数对应的输出参数，从而利用这些输入参数和输出参数完成自动驾驶的仿真运算，接入方式简单，便于扩展。
动力学模型接入方法装置

[发明专利]系统动力学全局稳定建模的动力学模型-CN202010771556.6在审
发明人： G·马内克;J·Z·科特勒;J·维诺格拉德斯卡 -专利权人：罗伯特·博世有限公司;卡内基梅隆大学
申请日： 2020-08-04 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：系统动力学全局稳定建模的动力学模型。提供了一种用于训练动力学模型以学习物理系统的动力学的系统和计算机实现的方法。特别地，可以学习动力学模型，以能够基于物理系统和/或其环境的当前状态来推断物理系统和/或其环境的未来状态。学习动力学模型固有地是全局稳定的。也就是说，代替于学习动力学模型并且试图单独地验证其稳定性，可学习的动力学模型包括可学习的李雅普诺夫函数，其与物理系统的标称动力学一起被联合地学习。因此，学习动力学模型高度适合于现实生活应用，在现实生活应用中，由于学习动力学模型固有地是全局稳定的，因此物理系统可以假定在训练期间未被看见的状态。
系统动力学全局稳定建模模型

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