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公开(公告)号：CN114077196A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111352820.3
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于压电驱动器控制的技术领域，具体公开了一种基于改进Prandtl‑Ishlinskii模型的压电驱动器复合控制方法，包括步骤1：采用基于Prandtl‑Ishlinskii改进的MRAPI迟滞逆模型描述压电驱动器的迟滞非线性特性；步骤2：直接逆模型建模方式获得MRAPI迟滞逆模型；步骤3：辨识出MRAPI迟滞逆模型的参数；步骤4：辨识后的MRAPI迟滞逆模型与PID反馈控制器结合控制压电驱动器。本发明取得的有益效果：保留了Prandtl‑Ishlinskii模型的核心结构，待辨识参数少，辨识过程简单，精确地描述压电驱动器的动态迟滞过程，简化逆模型的求解过程，补偿了系统的迟滞非线性，减小建模误差和外部干扰，提高系统的鲁棒稳定性，实现压电驱动器的高精度轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN113268037A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110443516.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于时间同步的多轴协同控制方法，包括步骤1：N个轴开始运行；步骤2：采集采样周期、实际位置点及初始规划位置点；步骤3：计算单独延迟时间；步骤4：若符合精度要求，则结束，否则进入步骤5；步骤5：计算差值延迟时间；步骤6：计算补偿规划位置点；步骤7：将补偿规划位置点生产新的规划轨迹并运行，返回步骤2。本发明取得的有益效果：在不改变硬件下，改良规划位置点，将延迟时间大的点同步到延迟时间小的点，多轴协同的准确度高，并可移植性好，应用范围广，多轴耦合关系、控制结构简单，抗干扰性好，很好的解决多轴协同的问题，提高控制精度。
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公开(公告)号：CN108927806A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810921161.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供了一种应用于大批量重复性加工的工业机器人学习方法，其特征在于：该学习方法是基于学习模型进行学习，其包括如下步骤：S001、传感器采集状态信息；S002、根据采集的信息进行学习；S003、判断加工质量以及加工周期是否达到要求，若达到要求则结束学习，否则重新采集状态信息重新学习。本发明的方法根据传感器数据去学习并改进控制策略，达到在高速下的良好控制，能够简化机器人调试工作，并可实现在大批量、规模化的重复性加工中应用，并解决机器人在传统的学习方式中缺乏精确动力学模型造成的高速工作下的震荡，提高工业机器人的工作效率。
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公开(公告)号：CN106527347B
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201610966280.0
申请日：2016-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供一种数控机床自学习修正误差系统及方法，属于伺服系统控制领域。本发明系统包括轨迹生成模块、位置环迭代学习控制器、第二控制器、电机及传动模块，所述轨迹生成模块的输出端与位置环迭代学习控制器的输入端相连，所述第二控制器的输入端与所述位置环迭代学习控制器的输出端相连，所述第二控制器输出端与电机及传动模块输入端相连;还包括外层自学习速度规划器，所述外层自学习速度规划器的输入端与电机及传动模块输出端相连，所述外层自学习速度规划器与轨迹生成模块相连。本发明的有益效果为：实现数控系统在重复加工中积累误差经验、自主修正误差的自学习功能，数控机床的加工过程变为自动学习的过程，大大提高了加工的成品率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102068277A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201010587335.X
申请日：2010-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于压缩感知的单阵元多角度观测光声成像装置及方法，属于光声成像技术领域，本发明为解决现有光声技术进行生物组织的成像存在伪迹严重、图像变形、硬件成本较高并且图像横向分辨率差的问题。本发明采用脉冲激光器发出脉冲激光束，通过光学掩膜照射到生物组织上产生光声信号，通过两个成角度的单阵元超声探测器同步观测并采集光声信号，经放大后送到A/D转换器均匀采样，采用FPGA将采集到的光声图像数据输入到计算机中，在计算机上进行图像重建与融合处理。本发明采用单阵元超声探测器并行采集、基于压缩感知算法快速重建的处理机制和硬件平台，在降低采样数据和采集时间的前提下，保证了图像的高分辨率，成像装置操作简单。
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公开(公告)号：CN114609969B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210290829.4
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的数控机床轨迹误差补偿方法，可以在同一生产线上的机床大多特性比较一致的情况下，通过服务器PC收集各个机床的加工数据，从而实现更快的建立神经网络虚拟仿真模型。且可以通过一个服务器PC对多个数控系统的数据进行处理，使服务器PC完成大部分数据处理的任务。本发明可以在不改变已有硬件的条件下，通过基于云端服务器PC实时并行处理多个数控系统数据，在进行机床加工过程中对由于数控机床响应存在延迟引起轮廓误差进行补偿，且可以直接在服务器PC上可以进行数控系统代码的误差补偿，从而能够大幅度的降低数控系统的计算量，降低数控系统的性能要求，使设备的系统成本降低。
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公开(公告)号：CN110083160A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910406713.0
申请日：2019-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机器人轨迹规划方法，先通过建立机器人的运动学模型，并给机器人一个基础规划轨迹，让机器人运动起来，采集机器人的实时信息，包括位置，力矩等信息，建立机器人的动力学模型，然后，利用Q-learning强化学习得到最优的规划轨迹；该发明基于实际采集数据进行建模和学习，避免了在理想环境下建模。该套方法可以在各种复杂的环境中应用于工业机器人因为其具有参数自学习，自调整的能力。在机器人一致性较好的情况下，机器人学习到的模型可以共享给同类型机器人平台。这一研究在工业生产中，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107511718A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710823053.7
申请日：2017-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0952
Abstract: 本发明提供了一种单品大批量重复加工过程的智能刀具状态监测方法，包括以下步骤：S1、建立样本库，采集刀具处于不同寿命阶段时工件加工的特征信号样本；S2、多传感器信号融合；S3、机床加工过中影响特征信号的因素；S4、赋予刀具寿命监测算法自学习的能力；S5、在刀具前期的寿命监测中，采取每加工m件进行一次监测，其他加工期间则把监控关闭，当监控到距最后设定N还有H件时开始实时监控。本发明的有益效果是：可以较好的避免误判断的发生。
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公开(公告)号：CN102058416B
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201010586862.9
申请日：2010-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于压缩感知的微波热声成像装置及方法，属于热声成像技术领域，本发明为解决现有热声成像技术存在成像过程复杂，成像效果差别明显，图像分辨率低，图像的伪迹现象严重，系统的硬件成本高的问题。本发明采用微波发生器产生脉冲微波，通过微波掩膜照射到待测样品上产生热声信号，经由超声耦合液耦合到声探测器，通过两个成角度的单阵元超声探测器同步采集热声信号，经与处理后将采集到的热声信号传输到计算机中进行图像重建与融合处理。本发明包括微波发生器、波导、微波掩膜、支架、单阵元超声探测器、热声信号采集电路和计算机。本发明采用单阵元超声探测器多角度采集热声信号，并通过压缩感知算法进行图像重建，大大降低了系统的硬件成本。
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