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公开(公告)号：CN118456419B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410506968.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种机械臂自适应有限时间变力跟踪控制方法，涉及机械臂控制技术领域。根据构建的机械臂末端执行器和环境之间的交互模型，得到力跟踪误差的动态方程，然后根据基于位置的力跟踪控制思路，在动态方程的基础上设计了自适应控制算法来估计未知的环境参数，同时也设计了控制律使力跟踪误差收敛，最后通过李雅普诺夫有限时间稳定性理论，证明有限时间收敛性。根据基于位置的力跟踪控制思路，跳出传统阻抗控制的设计框架，从力跟踪误差的动态方程入手设计控制律，通过设计自适应律，实现了对未知环境刚度的估计，在此基础上，通过设计有限时间控制律，实现了对时变期望力较高精度的跟踪。
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公开(公告)号：CN117963168A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311539162.8
申请日：2023-11-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于全驱系统理论的挠性航天器姿态控制方法，所述方法利用挠性航天器的动力学模型，并考虑外部环境干扰，通过状态同胚变换将挠性航天器系统转化为全驱系统，以解决挠性航天器的姿态控制问题，采用观测器和自适应律来估计航天器的挠性模态和外部环境干扰，结合全驱系统方法的参数化设计，进一步设计得出控制律，实现挠性航天器的精确姿态控制。该方法能够将挠性航天器系统与全驱系统框架相结合，从而实现了更高精度、更灵活和更适应多样任务需求的姿态控制，通过状态变换和设计挠性观测器，为航天器任务的成功执行提供了坚实的技术支持。
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公开(公告)号：CN117262252A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311224778.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B64G1/64
Abstract: 本发明公开了一种可实现燃料优化的航天器自主交会对接控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、考虑追踪航天器运动在近圆轨道上的交会对接问题，基于CW方程建立航天器相对运动动力学方程；步骤2、考虑目标航天器发生缓慢旋转，建立目标端口运动模型；步骤3、针对航天器自主交会对接过程中的各类任务要求建立对应的任务约束；步骤4、针对步骤3中建立的视线锥约束进行优化；步骤5、设计基于变范围模型预测控制的交会对接控制器，建立相关最优控制问题；步骤6、提出交会对接任务场景下，变范围模型预测控制中最优控制问题的求解策略。本发明使交会对接过程中的燃料优化问题得到直接、有效的解决。
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公开(公告)号：CN119974007A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510348977.0
申请日：2025-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于枝梢直连的自适应多态双向RRT机械臂路径规划方法，所述方法对随机树生长状态进行区分，针对障碍密集环境和空旷环境采用不同的探索算法；引入目标导向机制，设计自适应目标采样算法，合理进行探索和目标导向；设计自适应生长步长控制器，针对空旷环境、复杂环境以及狭窄通道环境合理调整生长步长；设计枝梢连接策略，节省计算资源的同时提高路径搜索速度；此外，两棵树独立添加目标采样和生长步长控制器以充分利用双搜索树的特点。该方法针对路径搜索算法在不同环境下速度慢效率低的问题，通过设计自适应目标采样概率算法、自适应生长步长算法和枝梢直连策略等，有效提高了算法的表现。
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公开(公告)号：CN119005288B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411024024.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种具有实时性的深度强化学习方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、估计决策动作的均值：Agent从任意给定的初始估计状态开始，利用宽度学习系统从最新的数据中学习状态的增量；步骤2、选择决策动作：在以宽度学习系统的输出向量为均值，以双Q网络的输出值中的较小值为协方差的高斯分布策略上选择决策动作；步骤3、更新状态。本发明鉴于宽度学习系统能够快速训练并具有良好的泛化能力，宽度学习系统通过扩展网络的宽度而非深度，实现了对信息的快速处理与学习，通过线性方程直接求解输出权重，从而提高了深度强化学习方法的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119310904A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411431622.X
申请日：2024-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于积分变换的全驱系统状态反馈与干扰抑制方法，所述方法首先通过采用积分变换的方法，将复杂的非线性全驱系统模型转换为更简洁的状态空间模型，降低系统的耦合度。接着，设计一种基于滤波传递函数的观测器，有效地估计系统中的干扰和不确定项，提升对干扰的识别能力和抑制效果，减少外部干扰对系统性能的影响。最后，利用观测器估计出的干扰信息实时反馈调整系统输入，设计全状态反馈控制器，确保系统在存在干扰和不确定性情况下仍能保持稳定。本发明通过引入新的状态转换技术，简化系统结构，结合滤波传递函数，实现对系统中干扰和不确定项的精确估计，从而提高系统的控制精度和稳定性，为非线性系统控制提供坚实的技术支持。
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公开(公告)号：CN119005288A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411024024.0
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种具有实时性的深度强化学习方法，所述方法包括如下步骤：步骤1、估计决策动作的均值：Agent从任意给定的初始估计状态开始，利用宽度学习系统从最新的数据中学习状态的增量；步骤2、选择决策动作：在以宽度学习系统的输出向量为均值，以双Q网络的输出值中的较小值为协方差的高斯分布策略上选择决策动作；步骤3、更新状态。本发明鉴于宽度学习系统能够快速训练并具有良好的泛化能力，宽度学习系统通过扩展网络的宽度而非深度，实现了对信息的快速处理与学习，通过线性方程直接求解输出权重，从而提高了深度强化学习方法的实时性。
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公开(公告)号：CN118457945B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410506975.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B64G1/24
Abstract: 一种考虑输入饱和的航天器姿态可变性能控制方法，涉及航天器姿态控制技术领域。考虑存在外部环境干扰和输入饱和的航天器姿态控制系统建立航天器动力学模型，采用误差转换函数将航天器姿态控制系统变换为预设性能的航天器姿态模型；结合饱和限幅函数构造可变性能函数方程；结合预设性能的航天器姿态模型和可变性能函数设计控制输入，从而设计抗饱和辅助系统。基于预设性能控制，考虑外部环境干扰以及输入饱和限幅，通过引入可变性能函数，解决航天器姿态预设性能控制在饱和时的失效问题。
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公开(公告)号：CN118420186A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410875551.6
申请日：2024-07-02
Applicant: 深圳永清水务有限责任公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明涉及针对涂装车间倒槽清洗所产废水的处理系统，包括依次连接的均质调节池、电化学处理池、沉淀池、膜处理单元和MVR蒸发器，均质调节池设置进水口，用于输入倒槽清洗所产废水；电化学处理池内部设有阳极和阴极，阳极与阴极之间设有若干个平行排列的牺牲电极，阳极和阴极通电后，牺牲电极产生金属阳离子，用于对电化学处理池内的废水进行电絮凝，以除氟和有机污染物；电化学处理池的底部设有布水管和布气管，分别用于输入废水和臭氧，臭氧协助电化学作用氧化处理废水；电化学处理池的顶部设有第一导轨，转动刷滑动连接第一导轨，使得转动刷在若干个牺牲电极之间移动，清理牺牲电极表面形成的氧化层。
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公开(公告)号：CN116901061B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202310719125.9
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: B25J9/16
Abstract: 基于预设性能的机械臂轨迹跟踪控制方法，属于非线性系统控制领域。本发明针对机械臂的轨迹跟踪问题设计了一种基于指定时间预设性能函数的控制器，其控制对象为一考虑未知系统动力学和外界干扰的刚性机械臂，采用预设性能控制和转换误差的方法设计控制律，实现指定时间轨迹跟踪控制，其收敛时间可直接给定，收敛精度精确可控，系统的瞬态性能也可提前规定。同时引入径向基函数神经网络，根据系统的状态量估计机械臂的未知系统动力学，使得系统能够有效的克服未知系统动力学和外界干扰，不需要知道外界扰动的上界具体值，有利于机械臂系统在不同的老化程度下和不同环境下正常工作。
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