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[发明专利]语言学习机及其控制方法-CN200610067783.0无效
发明人：刘青松 -专利权人：刘青松
申请日： 2006-03-17 - 公布日： 2007-09-19 - 主分类号： G05B19/02 文献下载
摘要：一种语言学习机及其控制方法，包括：微处理器、信息存储体、播放电路、或者还包括按键电路，或者还包括电源电路中的状态开关电路，其特征在于，还包括输出定时信号的定时控制电路与输出感应信号的感应控制电路，所述微处理器根据所述定时控制电路与所述感应控制电路的工作状态来控制开关机该学习机在预先设定的时间内，当人进入该学习机感应范围内，会自动播放，人离开该学习机感应范围后，会自动停止播放，不需要人操作；不论学习者记起或忘记学习，该学习机都能自动为学习者提供一个定时定点的语言环境，进行听力和口语训练；并且在任何时候都能手动开关机和人离开该学习机感应范围后，会自动停止播放。
语言学习机及其控制方法

[发明专利]一种变频振动自学习快速调谐吸振系统-CN202110507042.4有效
发明人：王熙;王第达;高宏力 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： F16F15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种变频振动自学习快速调谐吸振系统，包含被控振动初级系统、刚度阻尼可调谐电磁吸振和强化学习快速调谐控制系统；其中刚度阻尼可调谐电磁吸振包含永磁振子、刚度控制电磁线圈、导电铜片、阻尼控制电磁线圈和固定外框架；强化学习快速调谐控制系统包含强化学习模块、耦合动力学模块和频率辨识模块。本发明将强化学习植入吸振器的控制系统，通过使吸振与外部振动环境进行交互不断累计学习经验，学习完成后的吸振能快速调谐至最优状态并完成对初级振动系统的振动抑制。
一种变频振动自学习快速调谐系统

[发明专利]伺服控制装置-CN200510068085.8无效
发明人：前田和臣;岩下平辅 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2005-05-16 - 公布日： 2005-11-23 - 主分类号： G05B19/4155 文献下载
摘要：从外部设备利用学习控制开始指令，接通向学习控制单元输入位置偏差的输入开关，接通来自学习控制单元的校正数据的输出开关，按各周期取入位置偏差。将该位置偏差和从学习存储器取出的校正数据相加，作为校正数据存储到学习存储器。另一方面，将利用动特性补偿要素对从学习存储器取出的校正数据进行了补偿的数据与位置偏差相加，将该值作为向位置控制部的输入。当对同一形状的指令模式结束输出学习控制结束指令时，断开所述输入开关和输出开关。
伺服控制装置

[发明专利]基于分布式强化学习的优化控制系统和控制方法-CN202110415116.1在审
发明人：郑华;周江涛;尚亚飞;吴政龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-04-17 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于分布式强化学习的优化控制系统及控制方法，该方法利用分布式强化学习算法对非线性、多变量复杂控制系统直接进行优化控制，控制目标获得最佳性能。分布式强化学习利用强化学习的迭代算法、累计奖励函数和分布式的构造都提高了算法的寻优控制效果。
基于分布式强化学习优化控制系统控制方法

[发明专利]学习识别装置、学习识别方法以及学习识别程序-CN201880100081.9在审
发明人：中井网人 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：学习识别装置(200)具备：学习识别部(102)，对输入数据(101)进行学习识别处理而输出输出数据；以及时间控制部(111)，使针对输入数据(101)的学习识别部(102)的处理时间不依赖于输入数据，时间控制部(111)具备对输入数据(101)施加处理而变更学习识别部(102)的处理时间的输入控制部(112)，输入控制部(112)具有对输入数据施加随机的噪声的数据掩码部(201)。
学习识别装置方法以及程序

[发明专利]一种基于强化学习的污水处理控制方法-CN201811026163.1有效
发明人：黄孝平;文芳一;黄文哲 -专利权人：南宁学院
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于强化学习的污水处理控制方法，包括如下步骤：本发明通过三阶段在真实场景中训练强化学习模型的方式，能有效避免现有的训练强化学习模型所需要的收集数据、建立虚拟环境的过程，从而有效降低企业在应用强化学习的方式进行自动控制时所需的成本，方便用户完成从传统控制倒强化学习控制的过程。
一种基于强化学习污水处理控制方法

[发明专利]一种基于强化学习的逆变器优化控制方法-CN202110447571.X有效
发明人：孙伟;吕秋硕;黄磊;朱世睿;朱梦雨;李奇越;李帷韬 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H02M7/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的逆变器优化控制方法，其步骤包括：1、建立强化学习控制模块和逆变器数学模型；2、建立强化学习的本地奖励；3、训练进行逆变器优化控制的强化学习模块；4、应用强化学习模块进行逆变器优化控制
一种基于强化学习逆变器优化控制方法

[发明专利]轧制工艺的学习控制装置-CN201880011597.6有效
发明人：山崎之博 -专利权人：东芝三菱电机产业系统株式会社
申请日： 2018-12-19 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： B21B37/00 文献下载
摘要：目的是提供一种能够避免基于异常的实际值进行学习系数的更新的轧制工艺的学习控制装置。轧制工艺的学习控制装置基于轧制工艺的此次的实际值和现时点的预测模型计算分层学习系数此次值，基于分层学习系数此次值和在学习表中存储在与该分层学习系数此次值相同的分层中的分层学习系数前次值计算分层学习系数更新值，基于分层学习系数此次值和在学习表中存储在与该分层学习系数此次值相同的分层中的分层学习系数前次值的比较结果，判定预测模型的学习中的异常，在判定为有预测模型的学习中的异常的情况下不将分层学习系数前次值更新
轧制工艺学习控制装置

[发明专利]机器学习装置及方法、伺服控制装置、伺服控制系统-CN201810258645.3有效
发明人：园田直人;猪饲聪史;恒木亮太郎 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2019-12-06 - 主分类号： G05B19/414 文献下载
摘要：本发明提供一种机器学习装置及方法、伺服控制装置、伺服控制系统。能够简单地进行前馈控制的调整，并且能够提升指令跟踪性。机器学习装置(100)具有：标签取得单元(102)，其取得伺服控制装置(200)为了进行控制对象装置(300)的驱动控制而输出给所述控制对象装置的指令作为标签；输入数据取得单元(101)，其取得根据所述指令而驱动的控制对象装置的输出作为输入数据；学习单元(103)，其将所述标签与所述输入数据的组作为教师数据来进行监督学习，由此构筑用于校正所述指令的前馈控制有关的学习模型。
机器学习装置控制对象装置伺服控制装置伺服控制系统前馈控制标签指令输入数据取得单元输出教师数据驱动控制取得单元学习单元指令跟踪校正驱动学习构筑监督

[发明专利]机器人系统-CN201611048459.4有效
发明人：鹫头伸一;铃木元;王凯濛 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2016-11-22 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种机器人系统，该机器人系统具备通过学习使示教作业简单化以及提高动作性能，具有：检测工件的位置姿势的检测部；针对工件进行预定的动作的机器人以及控制机器人的机器人控制装置，其中机器人控制装置具有：将作业区域划分为多个区域的区域划分部；判断工件存在于哪块区域的区域判断部；针对存在工件的每个区域学习用于变更速度或加速度从而使动作高速化的动作高速化率的学习控制部；存储工件的位置以及动作高速化率的存储部；在新工件存在的区域中，动作学习完成后使用所学习的动作高速化率对新工件实施动作，在还未学习的情况下则使学习控制部学习动作高速化率的控制部。
机器人系统

[发明专利]基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统-CN202011286626.5有效
发明人：陈嘉浩;乔红 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2020-11-17 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明属于机器人控制技术领域，具体涉及了一种基于脑启发多任务学习的肌肉骨骼机器人控制方法及系统，旨在解决多任务场景下肌肉骨骼式机器人无法连续学习且控制精准度较低的问题。本发明包括：构建循环神经网络作为初始机器人控制模型；设计模型的一致集群响应模式，分析模型的权重条件；针对单个任务，通过基于奖励的学习方法实现模型的自主学习，进行模型权重修正；针对多个任务，结合基于奖励调控的学习方法和低维输入空间的正交权重修正算法，实现多个运动任务的可持续学习，进行模型循环权重修正，获得多任务学习的机器人控制模型；通过模型生成机器人的肌肉控制信号。本发明建模简单、高效，模型连续学习和泛化能力强，对噪声的鲁棒性好。
基于启发任务学习肌肉骨骼机器人控制方法系统

[发明专利]基于迭代学习控制的有源电子梯形电路的控制方法-CN201811531076.1有效
发明人：陶洪峰;魏强;周龙辉 -专利权人：江南大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迭代学习控制的有源电子梯形电路的控制方法，涉及迭代学习控制领域，该方法针对有源电子梯形电路具有周期性运行的特点，将迭代学习控制算法用于有源电子梯形电路来设计迭代学习控制律，根据重复过程稳定性条件和KYP引理在有限频域的范围内得到系统稳定和输出跟踪误差批次单调收敛的充要条件，并将该条件转换成相应LMI从而求解出迭代学习控制律，按照该迭代学习控制律确定有源电子梯形电路的输入矢量从而实现电路控制；算法简单、控制精度高、易于工程实现，不仅考虑了时间和批次维度的系统特性，而且能直接应用于更为复杂且具有额外节点维度的有源电子梯形电路，具有较好的控制精度。
基于学习控制有源电子梯形电路方法

[发明专利]智能控制装置与系统-CN201610194477.7在审
发明人：徐伟强 -专利权人：全智慧科技股份有限公司
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G05B15/02 文献下载
摘要：本发明提供一种智能控制装置，通信连接至少一智能电子装置。智能控制装置包括身份识别模块、学习记录模块以及控制模块。身份识别模块识别至少一位使用者的身份。学习记录模块电连接身份识别模块，记录及学习使用者对至少一智能电子装置的操作并产生学习结果。控制模块耦接学习记录模块，依据学习结果产生并传送控制信号以控制智能电子装置。本发明的智能控制装置根据使用者工作与休息的模式而使智能电子装置(物联网装置)有相对应不同的作动，同时提高使用者操作智能电子装置(物联网装置)时的身份识别安全性。
智能控制装置系统

[发明专利]一种基于深度学习的无人驾驶车辆控制系统-CN201710361098.7在审
发明人：刘元盛;杨建锁;韩玺;路铭;张文娟;郝天翔 -专利权人：北京联合大学
申请日： 2017-05-22 - 公布日： 2017-09-26 - 主分类号： B60W30/14 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的无人驾驶车辆控制系统，包括控制器、学习单元，其中，所述控制器，包括采集单元和更新单元，采集单元，用于采集人工驾驶模式下驾驶员的控制动作信息、车辆的环境变量信息和预定路线行驶预瞄点和车身方向夹角；学习模块，用于根据上述采集数据通过深度学习的方式来进行优化车辆控制算法更新单元，用于将深度学习得到的优化控制算法加载在控制器的嵌入式处理器中。
一种基于深度学习无人驾驶车辆控制系统

[发明专利]衰减记忆去伪控制的交通信号自适应迭代学习控制方法-CN202010746700.0在审
发明人：闫飞;仇江辰;田建艳;李浦 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G08G1/07 文献下载
摘要：本发明涉及一种衰减记忆去伪控制的交通信号自适应迭代学习控制方法，将衰减记忆去伪控制与迭代学习控制相结合，克服了传统信号控制方案的技术不足，以交通流的重复特性为切入点采用开闭环PD型迭代学习控制，针对交通流历史数据对当前实时状态的影响会随着时间的推移不断降低，提出在去伪控制性能指标函数中增加衰减记忆函数，实现闭环学习律的动态变化，提高迭代学习的准确性，从而改善路网的通行效率。
衰减记忆控制交通信号自适应学习方法