多输入多输出非线性微分代数子系统的镇定控制方法

    公开(公告)号:CN107203139A

    公开(公告)日:2017-09-26

    申请号:CN201710549039.2

    申请日:2017-07-06

    Abstract: 一种多输入多输出非线性微分代数子系统的镇定控制方法,包括如下步骤:建立多输入多输出非线性微分代数子系统的模型;将模型通过微分同胚和状态反馈等价转化为多输入多输出非线性常微分系统,多输入多输出非线性常微分系统包含各组常微分子系统;通过反步方法得到常微分子系统相对应的子系统控制器,各组子系统控制器和状态反馈组成得到系统镇定控制器。本发明使得被控对象的范围更广泛,反步方法更简单实用,将该模型与方法应用在电力系统中均有不错的效果,能使系统更趋于稳定。

    一种基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划

    公开(公告)号:CN115344046B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202211002713.2

    申请日:2022-08-19

    Abstract: 本发明公开一种基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划,针对现有技术中存在的问题,本发明路径规划在深度Q网络算法的动作引导策略中,引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数,有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数、提高了算法的收敛速度;本发明路径规划设计了一种分段奖励函数,其在当前位置距离目标点最近的邻近点,赋予折扣的奖励值,促使移动机器人朝目标点探索,从而使规划出来的路径更优;本发明路径规划改进采样策略,通过存放在样本经验池中所有样本的优先级,使经验池中样本被采样概率随着采样次数的增加而减小,从而提高了样本利用率,有效地解决了算法训练过程中出现损失值发散、神经网络过拟合的问题。

    一种基于多模型集成的鸟声识别方法

    公开(公告)号:CN119541504A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411437885.1

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于多模型集成的鸟声识别方法,包括以下步骤:(1)获取鸟声信号并对对数据进行预处理;(2)结合梅尔频率倒谱系数、短时傅里叶变换和分贝转换特征提取方法,从鸟声数据中提取出关键特征;(3)使用多个改进后的预训练卷积神经网络模型分别进行训练;每个卷积神经网络模型具有不同的结构或参数设置,以捕捉鸟声的不同特征;(4)使用指数平滑方法与加权平滑方法设计集成模块,将多个训练好的卷积神经网络模型进行集成;将各个模型的输出结果融合;(5)对集成后的模型进行综合性能评估;本发明显著提升了鸟声识别的总体准确率。

    一种基于环境感知的无人船编队协同作业方法

    公开(公告)号:CN118567366B

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411055461.9

    申请日:2024-08-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于环境感知的无人船编队协同作业方法,包括以下步骤:(1)多艘无人船协同构建养殖水域地图;(2)设置各艘无人船的编队初始位置和编队的拓扑结构;(3)设定领航船并规划领航轨迹;(4)跟随船计算期望位置和期望航向角;计算跟随船实际位置与期望位置之间的位置误差,以及实际航向与期望航向之间的角度误差;(5)提取回声信号的强度、频率和时间延迟计算鱼群的精确位置和密度;(6)计算每艘跟随船与设定的投喂目标点之间的欧式距离,并从小到大排序;(7)结合基于人工势场法改进的动态虚拟障碍势场法执行投喂任务;(8)跟随领航船返回编队位置;本发明提升了无人船在复杂水域环境中的任务执行能力和避障性能。

    一种健身动作教学及矫正系统及方法

    公开(公告)号:CN110478883A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910772413.4

    申请日:2019-08-21

    Abstract: 本发明涉及一种健身动作教学及矫正系统,包括服务器、摄像头、显示屏和音响,所述服务器用于构建与训练人体行为识别与循环神经网络模型,为系统提供计算能力,所述服务器与摄像头连接来获取使用者的健身动作视频,所述服务器和显示屏连接来将健身动作用虚拟人物的形式显示出来,以便使用者提高健身动作的正确性,所述服务器和音响连接来语音提醒系统连接状况,以及系统发生错误时的报警。本发明能够提供标准的健身动作,通过对比自身动作给予错误指出与修改的意见,用虚拟人物直观的体现自身动作与标准动作的差距,及时的规范自身动作,避免因错误健身造成的身体伤害,提高健身的效率。

    多输入多输出非线性微分代数系统的采样观测器的生成方法

    公开(公告)号:CN109740110A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201811608946.0

    申请日:2018-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种多输入多输出非线性微分代数系统的采样观测器生成方法,包括:S1:创建多输入多输出非线性微分代数系统;S2:计算向量相对阶,通过求取微分同胚使多输入多输出非线性微分代数系统等价转化成多输入多输出非线性常微分系统;S3:利用输出信号采样值以构建采样观测器;S4:通过构造系统观测比例误差方程和李雅普诺夫函数,以确定系统采样周期。本发明能够利用输出信号的采样值和利普希茨条件,构建多输入多输出非线性微分代数系统的采样观测器,使得系统的被控对象范围更具有广泛性,更易于数字计算机的实现,本发明所提及的多输入多输出非线性微分代数系统的采样观测器的生成方法,简单实用、计算精度高。

    一种多无人机吊挂运输系统有限时间自抗扰控制方法

    公开(公告)号:CN119717863B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510228786.0

    申请日:2025-02-28

    Abstract: 本发明公开了一种多无人机吊挂运输系统有限时间自抗扰控制方法,通过有限时间超螺旋滑模观测器对负载误差及其集总扰动进行观测补偿,构建有限时间滑模控制器,确定控制负载运动的总拉力,求解最优拉力分配方案;引入外部扰动,以负载为虚拟领导,构建领导跟随集群模型,设计有限时间降阶比例微分观测器和有限时间控制器,进行编队有限时间控制,确定每架无人机的期望轨迹;引入执行器故障模型和虚拟控制量,构建无人机动力学模型并引入集总扰动重构状态误差系统;设计有限时间降阶广义参数估计观测器和有限时间非奇异终端积分滑模容错控制器,进行无人机位置回路控制和姿态回路控制,实现多无人机吊挂运输系统有限时间自抗扰控制。

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