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公开(公告)号：CN118493388A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410677163.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种面向稀疏奖励的深度强化学习机械臂抓取方法，包括首先分析机械臂抓取任务特点，将其建模为马尔可夫决策问题，设计二元稀疏奖励，减少奖励函数设计的复杂度，降低设计成本；其次，以DDPG算法为主体深度强化学习训练算法框架，搭建Actor‑Critic结构网络，对连续状态动作空间进行处理；然后，设计事后经验回放机制，使用G‑HGG算法进行辅助目标生成，使用预训练动作网络进行动作筛选并加入探索噪声与能量函数对累积经验池进行处理，增强经验利用率，提高训练效率与抓取成功率；最后，搭建机械臂模型与场景信息，利用交互数据进行优化训练，实现机械臂目标抓取，本方法能够解决稀疏奖励下机械臂的抓取学习问题。
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公开(公告)号：CN114117856B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202111411986.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/23 , B65G43/00 , G06F119/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种数字孪生驱动的长距离带式输送机运行优化方法，具体步骤为：首先，获取带式输送机的固有参数、实时运行数据和预知给料速率；然后，建立带式输送机数字孪生模型；其次，利用带式输送机实时运行数据，更新数字孪生模型参数；再次，求解稳态、暂态带速，形成优化带速设定曲线；最后，基于数字孪生模型，通过仿真评估和优化校正消除优化带速设定曲线的输送带张裂、打滑和运载物料溢出风险，形成可行带速设定曲线。本发明的特点是：本发明设定带式输送机稳态、暂态带速，仿真评估和优化校正环节能够基于数字孪生技术保证形成的带速设定曲线不存在潜在风险，从而保证带式输送机安全运行，实现带式输送机节能高效运行。
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公开(公告)号：CN117621053B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311493261.7
申请日：2023-11-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种用于带式输送机拆卸机器人的建模方法，包括针对带式输送机拆卸任务进行拆卸流程设计；对机械臂对其进行DH参数法运动学建模；对带式输送机中纵梁拆卸工序进行运动学建模；计算H架与机械臂推挤时的倾覆条件；对双机械臂拆卸H架工序进行运动学建模；将其应用于机械臂运动规划中，可准确地描述和预测带式输送机在拆卸过程中的各个部分的运动轨迹和位置，有助于规划和执行拆卸任务，确保操作的准确性和安全性，并且可以实现多个机器人之间的协作配合，通过建模和分析多方之间的通信、协作策略以及任务分配和协调方法，可以优化拆卸过程的效率和准确性，实现机器人协作和智能控制。
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公开(公告)号：CN117021101B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311074271.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种用于带式输送机拆卸机器人的多臂路径规划方法：用于解决带式输送机拆卸机器人的手臂在拆卸任务中的路径规划问题，包括对带式输送机拆卸任务进行运动学模型建立；对传统RRT算法进行改进，在传统RRT算法的节点更新过程中引入节点权重函数来引导探索过程中新节点的生成，改善路径规划过程中的避障能力和探索无方向性，有效减少无效采样点；本方法使用关节空间内的机械臂关节角度组来表示机械臂位置信息，将其应用于引入改进后的RRT算法中，避免了逆运动学求解的繁琐运算，提高了规划效率；最后提出主被动双树拓展方法，主机械臂使用路径规划算法进行主动探索，从机械臂来被动验证，探索过程和验证过程同时进行，实现了多臂协同运动。
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公开(公告)号：CN117387616A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311129203.6
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种多机器人自主探索方法及系统，系统包括单个机器人平台，每个平台具有差速轮式的机器人底盘、16线的3D机械式激光雷达、工控机、路由器；每台工控机有两个网口，激光雷达与路由器分别通过对应的网口与工控机进行数据传输，二者设置在不同网段；机器人底盘通过CAN总线与工控机连接进行数据传输。选用多个可进行Mesh组网的路由器，设定主路由器，其他路由器作为子路由加入到主路由的局域网中。本发明涉及一种基于图的多机器人自主探索算法，通过为每个小车构建局部均匀无向图与全局随机无向图来高效的覆盖环境，最终实现多机器人系统协同探索未知空间，可以实现较为快速准确的探索，且各机器人探索轨迹比较平滑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116679753A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310748224.X
申请日：2023-06-25
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种异构无人系统抗欺骗攻击的编队跟踪控制方法，包括根据通信节点建立通信拓扑结构，构建异构无人系统的动态模型，设计智能体的期望编队构型；对各智能体之间通信信道上的欺骗攻击进行建模，设计分布式异步脉冲弹性观测器,建立动态观测误差模型；设计基于异步脉冲控制的分布式时变编队跟踪控制协议，并建立动态跟踪误差系统模型；在存在欺骗攻击时，对异构无人系统编队系统进行分析，给出误差系统指数均方稳定的条件；分析异构无人系统在欺骗攻击下编队跟踪性能。本发明在欺骗攻击下保障HMASs编队控制性能的同时提高通信的可靠性。
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公开(公告)号：CN115933410B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310024334.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法，包括：将燃煤发电系统建模为双时间尺度系统；将燃煤发电最优跟踪控制问题转化为降阶增广误差系统的调节问题；引入连续单调有界奇函数，将不对称输入约束在控制范围的中值附近进行对称转换；设计不加额外惩罚项的性能指标函数，将约束控制问题转变为无约束控制问题；根据从原始燃煤发电系统采样获取的信息更新状态‑动作值函数，提出Q学习算法，利用单个评价神经网络近似Q函数，通过最小二乘法更新神经网络权值，运用策略梯度下降法设计自适应降阶控制器。本发明通过利用奇异摄动理论和系统运行数据解决了燃煤发电系统优化控制中的难以精确建模、非对称输入约束等难题。
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公开(公告)号：CN115933410A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310024334.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Q学习的双时间尺度燃煤发电系统最优跟踪控制方法，包括：将燃煤发电系统建模为双时间尺度系统；将燃煤发电最优跟踪控制问题转化为降阶增广误差系统的调节问题；引入连续单调有界奇函数，将不对称输入约束在控制范围的中值附近进行对称转换；设计不加额外惩罚项的性能指标函数，将约束控制问题转变为无约束控制问题；根据从原始燃煤发电系统采样获取的信息更新状态‑动作值函数，提出Q学习算法，利用单个评价神经网络近似Q函数，通过最小二乘法更新神经网络权值，运用策略梯度下降法设计自适应降阶控制器。本发明通过利用奇异摄动理论和系统运行数据解决了燃煤发电系统优化控制中的难以精确建模、非对称输入约束等难题。
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公开(公告)号：CN111929054B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010644592.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01M13/003 , F16K37/00 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于PRVFLN的气动调节阀并发故障诊断方法，首先，通过数据采集装置采集气动调节阀运行过程的气室压力与阀杆位移信号；然后，对过程信号进行预处理，提取相应时域与频域特征；最后，将提取的故障特征作为输入，采用基于并行随机向量函数链接网络(PRVFLN)的发故障诊断框架进行诊断。本发明能够获得较高的诊断精度，同时提高了方法的泛化性。
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公开(公告)号：CN112767343A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110053087.9
申请日：2021-01-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机上煤料堆积密度在线计算方法，其特征是在带式输送机胶带正上方安装摄像头采集煤料堆积表面图像，并传输至计算机，进行图像处理获取煤料堆积密度。具体步骤为：首先，依据开运算对煤料堆积表面图像进行形态学处理；其次，对经过开运算处理的煤料堆积表面图像进行OTSU图像二值分割处理；然后，计算煤料堆积表面二值图像所有连通区域圆形度和矩形度；最后，依据本文提出的煤料堆积密度二维模型进行煤料堆积密度在线计算。本发明的特点是：本文发明采用视觉测量带式输送机上煤料堆积密度的方法，属于非接触式在线测量，使用此方法进行可方便、快速获取煤料堆积密度，对于指导燃煤火力发电厂中带式输送机胶带转速设置以节省能源、给煤机给料量以实现燃煤火力发电工艺调控具有重要意义。
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