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公开(公告)号：CN119417979A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411429746.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种知识数据混合驱动的煤矿井下巷道信息建模方法，其步骤为：基于Workbench平台建立巷道三维模型、设定边界条件、设置时空数据输出；通过地统计学插值方法对巷道时空数据进行处理，填补巷道空间节点风速和瓦斯浓度信息的空白分布；根据物理信息神经网络特征和流体流动特性，选取合适的偏微分方程作为模型的先验知识；将偏微分方程引入损失函数当中，训练符合物理约束的物理信息神经网络模型。本方法能够解决煤矿井下巷道通风过程中流体力学微分方程求解和建模问题。
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公开(公告)号：CN118625669B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410765230.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动运行过程未知的复杂工业过程运行优化控制方法，包括以下步骤：建模复杂工业过程设备层和运行层的动力学模型；基于奇异摄动理论，分解为一对快子系统的最优调节问题和慢子系统的最优设定点跟踪问题；分别对快慢子系统进行控制器设计，基于增量系统设计一个数据/模型混合驱动的复合跟踪控制器，控制稳态输出跟踪误差收敛到零。本发明解决了运行过程慢动态难以建模的问题，实现了复杂工业过程设备层最优输出调节控制和运行层最优定点输出跟踪控制，分解组合的控制器设计方法避免了控制设计过程中潜在的维数灾难和病态数值问题。
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公开(公告)号：CN119077736A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411350590.0
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种用于工业机器人的数字孪生数字实体建模方法，包括获取机械臂的物理实体实时运行数据与期望的关节角度，并对这些数据进行预处理，确保输入数据的有效性和一致性；基于预处理后的数据，构建机械臂的深度学习模型；将深度学习模型与3D几何模型相结合，在Unity平台上构建机械臂的数字实体模型；在机械臂运行过程中，实时更新数字实体模型的数据，并对模型进行动态调整和自我完善；本发明的数字孪生建模方法能够实现对工业机器人的模拟和实时优化，适用于工业自动化、智能制造等领域，具有广泛的应用前景，能够提高作业效率和安全性，同时优化机器人之间的协作配合。
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公开(公告)号：CN118548896B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410743272.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于实时场景解析的矿井辅助运输车辆安全导航方法，首先，本发明设计图像和点云分支的特征提取模块，通过引入CBAM方法来重点提取感知信息中的关键特征；其次，针对图像和点云信息间由于模态差异导致的特征不匹配问题，设计图像特征转换模块，实现特征空间的统一与特征融合，增强对矿井环境的全局感知；再者，针对矿井巷道内GPS定位信息缺失的挑战，通过部署UWB定位模块于车辆控制的关键区域，并构建巷道的整体拓扑地图，实现了对车辆导航路径的精确规划；最后，针对巷道工况的安全稳定需求，设计了一个具有多分支的连续控制模块，通过对应的导航指令进行多步预测，并通过底层控制检测来确保井下特种辅助运输车辆执行控制的安全性。
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公开(公告)号：CN118758309A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410836862.1
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/10 , G06F17/11 , G06F17/16 , G01C21/16
Abstract: 本申请涉及一种基于运动分类的行人足绑式惯性导航方法及系统。该方法包括：获取行人运动的加速度信息、角速度信息输入到训练好的运动分类器模型进行运动分类，确定运动分类结果；根据运动分类结果，将零速检测器的零速检测阈值调整为相应运动类型对应的阈值进行零速检测，确定当前的零速检测结果；在当前的零速检测结果为零速状态时，通过基于误差状态卡尔曼滤波的线性化状态空间模型执行时间更新和量测更新，输出误差状态向量传递给惯性导航系统，当前的零速检测结果为非零速状态时执行时间更新；惯性导航系统进行惯性导航解算，获得惯性导航解算结果，并对惯性导航解算结果进行修正后输出行人惯性导航结果。提高了惯性导航的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625669A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410765230.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动运行过程未知的复杂工业过程运行优化控制方法，包括以下步骤：建模复杂工业过程设备层和运行层的动力学模型；基于奇异摄动理论，分解为一对快子系统的最优调节问题和慢子系统的最优设定点跟踪问题；分别对快慢子系统进行控制器设计，基于增量系统设计一个数据/模型混合驱动的复合跟踪控制器，控制稳态输出跟踪误差收敛到零。本发明解决了运行过程慢动态难以建模的问题，实现了复杂工业过程设备层最优输出调节控制和运行层最优定点输出跟踪控制，分解组合的控制器设计方法避免了控制设计过程中潜在的维数灾难和病态数值问题。
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公开(公告)号：CN118523928A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410573321.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开了一种多机器人系统的信息‑物理融合网络攻击检测方法，该检测方法包括：构建多机器人系统实验平台；对多机器人系统实验平台进行网络攻击；采集网络入侵后多机器人系统实验平台的网络流量信息以及物理状态信息；利用卷积神经网络构建初始检测模型，利用数据集对初始检测模型进行训练，将训练之后的初始检测模型作为目标检测模型；利用目标检测模型实现多机器人系统的攻击检测。本发明基于卷积神经网络构建的分类模块，在构建的Leader‑Follower多机器人系统受到不同类型的网络攻击时能快速的将网络数据和机器人运动状态的数据进行采集，并进行分类，该检测模型不但提升了检测效率，对异常数据检测的准确率超过90％。
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公开(公告)号：CN114454893B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210099586.6
申请日：2022-01-27
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B60W50/00 , B60W40/064
Abstract: 本发明公开了一种路面自适应矿卡轨迹跟踪预测控制方法，步骤为首先建立矿卡动力学模型；其次识别道路工况并根据突变工况切换策略选择估计初值，然后基于递推最小二乘估计，利用估计初值得出估计参数，根据估计得到的参数更新预测模型；最后基于预测模型设计预测控制器，计算出矿卡需要施加的前轮偏角，实现矿卡对给定轨迹的精确跟踪。本发明采用信息融合的路面自适应预测控制方法，易于实现，自适应强，适用于矿卡实际运行工况，对于改善突变工况下矿卡轨迹跟踪效果具有一定的借鉴意义，相对于传统AMPC在参数估计准确性和轨迹跟踪精度上有所提高。
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公开(公告)号：CN118017519A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410090156.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无模型积分强化学习算法的离网逆变器电压控制方法，包括：建立d‑q坐标系下的LC型离网逆变器的数学模型，定义逆变器输出电压参考信号与d‑q轴电压电流信号为增广系统状态，将离网逆变器电压控制问题转化为增广系统的H∞跟踪问题；基于零和博弈思想，建立跟踪Hamilton‑Jacobi‑Isaacs(HJI)方程，提出无模型IRL算法求解HJI方程；给定初始控制增益、初始扰动增益，在探测噪声作用下收集增广系统状态数据，根据测量数据计算包含状态值、控制输入值和扰动值的Kronecker积，推导出迭代逆变器电压控制策略。本发明通过利用无模型IRL解决了离网逆变器电压控制中的模型参数未知、复杂负载投切造成强扰动问题。
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公开(公告)号：CN117719559A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311660605.9
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国矿业大学
IPC: B61L15/00 , B60W60/00 , B60W30/095 , B60W30/09
Abstract: 本发明公开了多源信息融合的井下无人辅助运输车驾驶行为决策方法，利用车载传感器获得车辆在井下行驶途中的多源感知信息；根据风险程度将多源感知信息划分层级，根据车辆安全驾驶威胁程度将不同层级感知信息划分优先级；根据运行工况设计驾驶模式；根据不同层级将获得的感知信息转化成无人辅助运输车行为信息，根据无人辅助运输车行为信息和安全评估标准自主决策驾驶模式。本发明方法将多源信息进行风险层级分类实现信息融合，以避免车辆决策模块同时处理过多数据而引起决策速度减慢等问题，从而实现井下辅助运输车的智能化驾驶，根据现有感知信息和预测信息，无人辅助运输车可以进一步实现驾驶模式转换，为车辆自身安全行驶提供保障。
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