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公开(公告)号：CN111930008B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010497242.1
申请日：2020-06-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法，属于微纳控制技术领域。本发明的目的是采用紧格式动态线性化方法对建立的非线性模型进行转化为基于输入输出数据增量形式的数据模型，并通过最小化压电微定位平台系统误差和控制量变化率准则函数求取控制率的基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法。本发明步骤是：设计基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制器，在不依赖压电微定位平台系统物理参数和数学模型的情况下，引入改进投影算法和神经网络分别估算和预测基于实际输入输出数据的控制器参数。本发明解决了现有基于模型的控制器性能对模型结构和建模精度的依赖，仅基于系统输入输出数据实现压电微定位平台系统高精度轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114397820A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210045711.5
申请日：2022-01-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。将压电微动平台表征为带有迟滞输入的离散非仿射非线性函数的形式，在广义Lipschitz条件下，采用动态线性化方法和最优算法设计自适应控制器，然后设计Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整，该方法利用系统已知的先验知识将系统迟滞非线性描述为可公式化的Bouc‑Wen模型，避免对影响系统性能敏感因素考虑不全而导致闭环系统精度不高甚至失稳的问题。Hopfield神经网络估计器对系统输出值进行估计，直观地反应估计器性能，所设计控制器无需离线建模就能实现压电微动平台的高精度跟踪控制。
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公开(公告)号：CN114047703A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111449295.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷微定位平台的无模型自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。该方法将基于全格式动态线性化的无模型自适应控制与离散时间扩张状态观测器相结合，设计无模型自适应控制器。与现有的技术相比，本发明不需要任何压电陶瓷微定位平台的迟滞非线性模型等其他模型的信息，引入了全格式动态线性化数据模型，避免了对平台建模的复杂过程和所建模型的精确度对控制器有效性的影响；考虑系统扰动和不确定性，采用离散时间扩张状态观测器估计系统的总扰动，从而降低了未知参数估计的复杂度，提升了无模型自适应控制方法控制系统的控制精度；利用偏差原理对离散时间扩张状态观测器进行改进，对扩张状态观测器的提高了控制器的控制性能。
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公开(公告)号：CN115903493A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211430308.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种压电微动平台基于play算子的数据驱动自适应控制方法，属于控制工程技术领域。本发明方法考虑压电微动平台本身明显的迟滞非线性，并引入外生变量函数即多个play算子加权叠加表达式，描述该迟滞非线性特性，仅依靠系统的输入输出数据设计了一种基于play算子的数据驱动自适应控制方法。可以更准确地描述压电微动平台的迟滞非线性，能够避免平台本身复杂迟滞非线性和模型精度对于控制器有效性的影响；本发明在数据驱动控制方法的框架下考虑了压电微动平台典型的迟滞非线性特性，降低了伪偏导数矩阵估计的复杂度，减轻了改进投影算法的参数估计负担，进一步提高了控制器的控制精度，使压电微动平台具有良好的轨迹跟踪效果。
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公开(公告)号：CN114972959B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210894362.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06F16/532
Abstract: 深度学习中样本生成和类内排序损失的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索方法技术领域。搭建卷积神经网络模型，对原始的遥感图像数据集进行预处理和增强处理；将遥感图像数据集输入到数据加载器中，选取优化器；从数据加载器中读取遥感图像数据；对读取的遥感图像数据进行特征提取，将特征输入到损失函数中；对输入的特征进行样本生成和损失计算；对得到的损失计算梯度进行反向传播更新卷积神经网络的参数；判断训练的次数是否达到卷积神经网络参数设置的次数；将需要查询的遥感图像数据输入到训练好的卷积神经网络中得到向量，然后将向量与检索数据集中其他的向量进行比较，选出相似性高的遥感图像数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114972959A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210894362.4
申请日：2022-07-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/04 , G06F16/532
Abstract: 深度学习中样本生成和类内排序损失的遥感图像检索方法，属于遥感图像检索方法技术领域。搭建卷积神经网络模型，对原始的遥感图像数据集进行预处理和增强处理；将遥感图像数据集输入到数据加载器中，选取优化器；从数据加载器中读取遥感图像数据；对读取的遥感图像数据进行特征提取，将特征输入到损失函数中；对输入的特征进行样本生成和损失计算；对得到的损失计算梯度进行反向传播更新卷积神经网络的参数；判断训练的次数是否达到卷积神经网络参数设置的次数；将需要查询的遥感图像数据输入到训练好的卷积神经网络中得到向量，然后将向量与检索数据集中其他的向量进行比较，选出相似性高的遥感图像数据。
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公开(公告)号：CN113705761A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111048319.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 一种基于维度学习策略和莱维飞行的灰狼优化方法，属于系统辨识技术领域。本发明的目的是在三匹首领狼中使用维度学习的策略构建模范狼，结合莱维飞行解决狼群都向模范狼学习导致的全局探索能力减弱和可能产生早熟收敛问题的基于维度学习策略和莱维飞行的灰狼优化方法。本发明的步骤是：在灰狼优化方法的领导层中使用维度学习策略构建模范狼；将步骤1中的模范狼应用到狼群的更新中，并结合莱维飞行设计基于维度学习策略的灰狼优化方法。本发明极大提升了标准灰狼优化算法的性能，提高了灰狼优化算法的收敛速度和收敛精度。
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公开(公告)号：CN111914981A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010481274.2
申请日：2020-05-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于粒子群-蚁群并行交叉算法的改进PI模型辨识方法，属于系统辨识技术领域。本发明的目的是利用具有变化斜率的改进Play算子和死区算子实现了对传统PI模型的改进，使建立的模型具有描述非对称迟滞特性能力的基于粒子群-蚁群并行交叉算法的改进PI模型辨识方法。本发明步骤是：得到改进的PI模型，设计粒子群-蚁群并行交叉算法辨识改进PI模型的参数，搭建压电微定位平台采集辨识模型所需的数据，依据步骤二所述的粒子群-蚁群并行交叉算法辨识最终的模型参数并给出建模结果。本发明对于推进研究消除压电微定位平台迟滞非线性的方法，推广压电微定位平台使用，具有很大的研究意义。
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公开(公告)号：CN119326956A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411874697.5
申请日：2024-12-19
Applicant: 吉林大学
IPC: A61L27/40 , A61L27/58 , A61L27/56 , A61L27/52 , A61L27/54 , B29C35/04 , B29C35/08 , B22F10/28 , B22F10/366 , B22F5/00 , B33Y10/00
Abstract: 本发明公开了多层级锌‑水凝胶异质结构作为医用植入物的制备方法，涉及医用植入物技术领域，包括如下步骤：步骤一：基于3D建模软件完成仿生牛蹄复合结构模型建立，对仿生牛蹄复合结构模型线性阵列三次，并呈梯度地调节每个仿生牛蹄复合结构模型的孔隙率，最终得到梯度化仿生结构模型；步骤二：基于选区激光融化技术将锌粉末打印成梯度化仿生结构；步骤三：将梯度化仿生结构置于洁净模具中，将预制水凝胶辅助填充至梯度化仿生结构中，固化后得到多层级锌‑水凝胶异质结构；步骤四：将多层级锌‑水凝胶异质结构植入股骨缺损处，本发明制备的多层级锌‑水凝胶异质结构在植入后可以在人体内实现完全降解，避免了二次术后创伤的风险。
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公开(公告)号：CN117994458A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410155763.7
申请日：2024-02-04
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T17/05 , G06T5/50 , G06F30/20 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本公开提供了一种非结构化地形建模与生成方法和装置。包括：载入具有非结构化地形信息的RGB图像、灰度图像、用于信息融合的噪声图像以及用于定制化建模与生成的用户需求信息；检查载入的所述RGB图像、所述灰度图像、所述噪声图像是否合法；基于所述噪声图像进行地形图像信息融合；基于所述地形图像信息建模完整地形模型；导出所述地形模型文件并保存；将已保存的所述地形模型文件以及所述用户需求信息载入仿真器；基于所述用户需求信息生成仿真地形。本公开实现了从图像到具有物理特性的仿真地形建模与生成，降低了非结构化地形的构建成本，有效解决了可用于户外灾难救援或外太空探索等领域中的非结构化地形样本少、获取困难等问题。
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