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]一种六自由度管路减振器及减振方法-CN202111101893.5在审
  • 杨铁军;吴磊;李新辉;朱明刚;胡文骁 - 苏州东菱智能减振降噪技术有限公司
  • 2021-09-18 - 2022-01-04 - F16L55/035
  • 本发明涉及一种六自由度管路减振器及减振方法,包括主动控制单元,主动控制单元包括主动控制、外壳和控制框架,外壳内设置有容纳控制框架的容纳空间,控制框架与容纳空间的形状相匹配,容纳空间的开口通过侧密封板封闭,控制框架上对称安装有两组单元,每组单元包括垂向、横向和纵向,控制框架对角设置两三向加速度传感,主动控制安装于外壳侧面,控制系统连接单元和三向加速度传感;管卡组件本发明实现管路系统振动隔离的主被动结合、传感一体化且高度集成,同时满足高低频振动的控制,提高减振效果。
  • 一种自由度管路减振器方法
  • [发明专利]一种基于在线神经预测的控制方法及控制-CN202310057037.7在审
  • 王依川;赵成成;史治国;陈积明 - 浙江大学
  • 2023-01-18 - 2023-06-27 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于在线神经预测的控制方法及控制,控制方法通过选取具有最大置信区间上界的超参数作为最优超参数,从而最大化累积奖励;通过神经网络的在线学习来辨识系统,从而学习到时变的系统动态;通过学习到时变的系统动态的神经网络来预测下一采样时间步的位移量,迭代更新获得最优控制量,从而使所获控制量能最小化位移跟踪误差。使用基于Zynq片上系统设计的控制作为控制方法的装置载体,本控制器用于对控制方法进行硬件加速与实现。本发明简化非线性系统的理论建模并减少所需的状态类型,同时基于在线学习和预测控制来适应时变的系统动态;提高在各类工业应用中对的控制性能和适用范围。
  • 一种基于在线神经预测作动器控制方法控制器

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