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公开(公告)号：CN111474922B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010381568.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种连续非线性系统的控制器构建方法，包括以下步骤，步骤A：建立非线性系统模型，确定系统状态变量{xi|i∈[1,I]}，初始化i＝1；步骤B：对状态变量xi，求解系统的跟踪误差zi；步骤C：将状态矢量输入RBF神经网络，基于梯度下降法更新RBF神经网络的权值；步骤D：构造李雅普诺夫函数Vi，并根据李雅普诺夫稳定性定理设计使系统运行稳定的虚拟控制器αi；步骤E：如果i＜I，则输出控制器αi，令i＝i+1，返回步骤B，否则输出控制器v(t)。本发明的优点在于：综合考虑系统可能受到的内外部影响及执行器限制，基于RBF神经网络设计容错控制器，重构神经网络的逼近误差，实现了基于梯度下降法的神经网络权值更新，提高了神经网络的故障估计能力，使控制器的容错控制性能更优。
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公开(公告)号：CN119997497A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510312728.6
申请日：2025-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于深度强化学习的表面贴装路径优化方法，解决了现有贴装路径优化方法中采用人工设计规则对数据特征的提取能力较弱，影响贴片机生产效率的问题，属于电器技术及电气工程领域。本发明包括：获取贴片机参数以及电路板生产数据，构建贴装节点候选节点集；将其中每个节点的位置和是否贴装作为输入，使用基于自注意力机制与组合掩码的编码器进行高维数据特征提取，得到节点嵌入；以该节点嵌入为输入，使用基于循环神经网络与注意力机制的解码器输出贴片头‑贴装节点序号分配结果；编码器和解码器组成的策略网络；根据训练完的策略网络的输出，使用动态规划的方法确定各拾贴周期贴装元件的先后顺序，获得最终的贴装路径优化结果。
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公开(公告)号：CN118607864B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410781377.9
申请日：2024-06-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于卫星任务规划技术领域，具体涉及面向动作冲突的空间敌意目标规避区间松弛规划方法，包括以下步骤，S1：定义卫星规避威胁的任务规划问题，S2：规划算法的结构，S3：规划通过搜索来处理数值变量和扩展节点，S4：利用启发式函数，估计节点的成本，以从边界状态到达目标问题所需的动作数来衡量，S5：使用Z3来验证规划的一致性，并在其区间值中为数值变量分配最合适的值，S6：输出最终的规划结果，完成卫星规避威胁的任务规划。本发明在保证航天器安全的前提下尽可能地减小资源和时间的消耗，使系统总体性能达到最优，对于保障国家空间资产安全、提高卫星业务连续稳定运行能力、高效建设航天强国具有重大意义。
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公开(公告)号：CN118295259B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410466268.8
申请日：2024-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于多层级优化控制技术领域，具体涉及一种自适应双层结构预测优化控制方法，其特征在于：包括稳态目标优化层和动态控制层。所述稳态目标优化层采用稳态目标优化性能函数，求解得到稳态目标工作点传递给动态控制层；所述动态控制层采用自适应模型预测控制方法，设计不确定参数的自适应更新率，采用带有自适应更新率的估计模型替代原有的参数不确定性模型，设计模型预测控制策略求解最优控制输入并传递给基础控制层。本发明能够有效解决系统模型的不确定性问题，保证系统的闭环稳定性，有效提升系统的最优性能。
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公开(公告)号：CN118249704A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410187470.7
申请日：2024-02-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于抵御欺骗攻击的固定时间弹性控制方法及装置，属于弹性控制领域，该控制方法包括有以下步骤，S1：建立欺骗攻击的数学模型，进一步设计受到欺骗攻击的电机控制系统模型，S2：利用中间误差变量构建第一虚拟控制器，第二虚拟控制器和固定时间，S3：构建具有固定时间特性的非奇异终端滑模面，并设计相应的参数分配规则器，S4：根据系统状态，非奇异终端滑模面和超螺旋算法设计相应的自适应律和固定时间趋近滑模控制律，S5：利用所设计的等效和趋近滑模控制律对电机系统进行控制；S6：建立Lyapunov函数，利用Lyapunov函数第二法证明控制系统的稳定性；它可以保证电机系统在受到欺骗攻击的情况下仍能保证系统在固定时间内恢复安稳运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118112928A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410205874.4
申请日：2024-02-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于航空航天技术领域，具体涉及具有不确定性的航天器轨道威胁自主规避任务规划方法，包括以下步骤：步骤1：分析航天器轨道威胁自主规避任务规划中的一些不确定性问题；步骤2：进行任务规划时，描述航天器的资源、分系统功能、构成和需要满足的约束条件；步骤3：建立航天器轨道威胁自主规避任务规划模型；步骤4：基于自主规避轨道威胁的任务需求，采用威胁规避流程，进行星上自主任务规划，实现威胁规避动作；步骤5：采用LP求解威胁规避动作持续时间和资源约束的不确定约束边界，并检查状态中的时间和资源数值一致性。本发明能够完成航天器在具有不确定持续时间和资源需求下轨道威胁自主规避任务规划。
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公开(公告)号：CN117170392A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311049876.0
申请日：2023-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了轨道威胁环境下的启发式航天器自主规避任务规划方法，包括：对航天器进行初始化配置；建立航天器轨道威胁自主规避的任务规划模型；设计航天器自主规避架构；设置两阶段规划策略，在规划的第一阶段继续进行观测任务，如果在规避行为决策中需要通过航天器的动作来规避轨道威胁，观测任务立即中断，并进行第二阶段的规划，第二阶段的规划用于规避轨道威胁；对规划问题进行时间约束推理和包含资源变量的数字效应推理；检查每个状态下相互作用的时间约束和资源变量约束的一致性；采用时间松弛规划图启发式指导规划通过搜索空间到达目标；本发明的优点在于：实现航天器自主及时处置空间威胁。
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公开(公告)号：CN113359452A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110647891.X
申请日：2021-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种基于Barzilai Borwein智能学习算法的控制器设计方法，包括以下步骤：S1.利用神经网络构建控制器，针对某一形式的非线性离散系统，设计一代价函数，然后根据神经网络技术设计此代价函数下最优控制器；S2.利用Barzilai Borwein算法在线更新神经网络的参数ηw，ηb和ηc，S3.通过仿真验证所提方法的有效性。本发明基于不依赖系统数学模型的智能控制跟踪算法。此算法利用神经网络构造系统的控制器。鉴于神经网络的参数，例如：宽度，中心值和学习速率会影响神经网络的逼近效果，本发明提出一种在线自动调节参数的算法。整个控制器方案的实现只需要系统的状态可测量，不需要被控对象的精确数学模型，也不需要手动进行控制器参数整定。
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公开(公告)号：CN110262309B
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910368973.3
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/042 , B82B3/00 , B82Y40/00 , G01B7/02 , G01B7/28
Abstract: 本发明公开了一种适用于微纳检测加工模块的控制系统及方法，所述系统包括微纳双模检测加工模块、三坐标工作台、PZT驱动器、UMAC、电荷放大器、锁相放大器、XY压电扫描台、路由器、上位机、CCD、XY向位移传感器和Z向位移传感器。本发明选用UMAC作为控制核心，利用其高性能伺服环、可扩展性强、集成度高特点，实现宏‑微联动控制，采用模拟信号方式，保证信号处理、传输的实时性，满足设计需求。本发明通过对电容式位移传感器信号放大、锁相处理，作为闭环控制参考信号，该方式测试结果精确、对测试环境要求较低，可以实现μN级闭环控制。锁相放大器的使用排除了电容式位移传感器测试结果中的噪声信号，利于闭环精确控制。
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公开(公告)号：CN111474922A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010381568.8
申请日：2020-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供了一种连续非线性系统的控制器构建方法，包括以下步骤，步骤A：建立非线性系统模型，确定系统状态变量{xi|i∈[1,I]}，初始化i＝1；步骤B：对状态变量xi，求解系统的跟踪误差zi；步骤C：将状态矢量 输入RBF神经网络，基于梯度下降法更新RBF神经网络的权值；步骤D：构造李雅普诺夫函数Vi，并根据李雅普诺夫稳定性定理设计使系统运行稳定的虚拟控制器αi；步骤E：如果i＜I，则输出控制器αi，令i＝i+1，返回步骤B，否则输出控制器v(t)。本发明的优点在于：综合考虑系统可能受到的内外部影响及执行器限制，基于RBF神经网络设计容错控制器，重构神经网络的逼近误差，实现了基于梯度下降法的神经网络权值更新，提高了神经网络的故障估计能力，使控制器的容错控制性能更优。
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