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公开(公告)号：CN115809691A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211585769.5
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 李晓敏 , 周辉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 路坤锋 , 李超然 , 谢宇嘉 , 吴敏 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 赵冠杰 , 林玉野 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 杨庆军 , 靳蕊溪
IPC: G06N3/063 , G06F17/16 , G06N3/0464
Abstract: 本公开属于神经网络加速计算技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器计算方法，包括：获取基准张量块和实时张量块；通过Winograd变换由基准张量块得到第一张量块，由实时张量块得到第二张量块；通过张量块逐点相乘由第一张量块和第二张量块得到第三张量块；沿通道方向累加所述第三张量块，得到第一矩阵；通过Winograd反变换由第一矩阵得到第二矩阵；逐点相加第二矩阵和偏执矩阵，得到过程矩阵；将所述过程矩阵输入至过程张量缓存中，遍历结束后输出。上述过程提高计算速率和计算连续性。
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公开(公告)号：CN115759220A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211584828.7
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 周辉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 路坤锋 , 李晓敏 , 李超然 , 谢宇嘉 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 徐天运 , 靳蕊溪 , 林玉野
Abstract: 本公开属于人工智能处理器技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的深度学习处理系统，包括：输入通道，与外部设备通信；输入特征加载器，与所述输入通道相连；路由模块，与所述输入层加载器相连；卷积加速器核心模块，与路由模块相连，所述卷积核加速器核心模块包括至少两个并行设置的卷积核加速器子核心模块；通道累加器，与卷积加速器核心模块相连，用于累加并行的卷积核加速器子核心模块的输出数据；特征卸载器，与通道累加器相连，将所述通道累加器的输出数据传输至处理系统外。通过多尺寸Wino‑DPU混合架构，通过核间算力的最优分配，实现Wino‑DPU灵活性和高效性的全面提升，进而有效提升深度学习算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN106595649B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201611048884.3
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种飞行中惯性初始基准偏差补偿方法，该方法利用估计得到的惯性初始基准失准角，计算飞行中当前时刻的俯仰角偏差、偏航角偏差和滚动角偏差，结合姿控修正能力采用线性规律对姿态偏差进行补偿。经数学仿真技术和搭载飞行试验验证飞行中惯性初始基准偏差补偿方法能够有效地补偿惯性基准偏差，达到提高导航系统的精度和可靠性的目的。
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公开(公告)号：CN106774379A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710137351.0
申请日：2017-03-09
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 一种智能超螺旋强鲁棒姿态控制方法，利用自适应向传播(Back Propagation，BP)神经网络结合超螺旋滑模控制算法，设计针对挠性飞行器的调姿方案。该方案能满足挠性飞行器系统快速响应、强鲁棒性等要求，将提供比标准超螺旋算法更快的收敛速度。同时，该方案实现了参数自适应调节，由高频切换行为导致的抖振被有效的抑制，自适应增益还将解决超调和控制增益选取困难的问题。
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公开(公告)号：CN106595705A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611048571.8
申请日：2016-11-22
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明提供了一种基于GPS的飞行中惯性初始基准偏差估计方法，该方法根据惯性导航误差传播机理建立惯性初始基准偏差模型，利用GPS信息作为观测量，采用标准卡尔曼滤波方法估计惯性初始基准偏差。经数学仿真技术和搭载飞行试验验证，基于GPS的飞行中惯性初始基准偏差估计方法能够有效地估计出惯性基准偏差，达到提高导航系统的精度和可靠性的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117826591A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311808632.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明一种基于长短期记忆网络的控制律自动设计方法，借鉴深度学习中网络架构搜索方法经验，利用循环神经网络在时序关联性发掘方面的优势，将控制律结构设计问题转化为有向无环图拓扑关系自动搜索问题，实现飞行控制律控制结构的自动生成，并基于遗传算法实现给定控制律结构下参数的自动整定，目的在于克服当前控制律自动优化只能针对已知控制器结构利用启发式算法对控制器参数进行自动整定的局限，降低了人工设计工作量，提升了复杂设计输入条件下的控制效果。
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公开(公告)号：CN116048782A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211589824.8
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 路坤锋 , 周辉 , 谢宇嘉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 李晓敏 , 李超然 , 吴松龄 , 林平 , 董文杰 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 李杰 , 李杨珺 , 王森 , 杨庆军 , 靳蕊溪 , 林玉野 , 徐天运
IPC: G06F9/50 , G06N3/063 , G06N3/0464
Abstract: 本公开属于人工智能处理器技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的深度学习处理器核心模组，包括：控制模块，接收外部控制单元传递的指令，并产生控制信号；d‑Buffer模块，缓存来及外部的输入特征，所述d‑Buffer模块与所述控制模块相连，所述控制模块控制d‑Buffer模块每个时钟周期的动作；和PE阵列，包括n个独立的计算单元，每个计算单元与d‑Buffer模块相连，所述计算单元计算每个输出通道的卷积，PE阵列进行n个输出通道的并行计算，所述控制模块控制PE阵列每个时钟周期的动作。本公开通过Winograd快速卷积方法解决基于FPGA的深度学习处理器的性能普遍受限于FPGA片上DSP资源数量的限制的问题，降低DSP数量对深度学习处理器性能的限制。
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公开(公告)号：CN115878956A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211584551.8
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 盖一帆 , 周辉 , 赵雄波 , 路坤锋 , 蒋彭龙 , 李晓敏 , 李超然 , 谢宇嘉 , 赵冠杰 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 黄鹂 , 吴敏 , 靳蕊溪 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 杨庆军 , 林玉野
Abstract: 本公开属于专用算法硬件电路技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器计算系统，包括：张量变换单元，包括基准图变换单元，对基准图张量块进行Winograd变换，得到第一张量块；实时图变换单元，对实时图张量块进行Winograd变换，得到第二张量块；和结果变换单元，对第一矩阵进行Winograd反变换，得到第二矩阵；逐点相乘单元，将所述第一张量块和所述第二张量块进行逐点相乘，得到第三张量块；通道累加单元，将所述第三张量块沿通道方向进行累加，得到第一矩阵；以及偏置累加单元，将所述第二矩阵与偏置矩阵逐点相加，得到过程矩阵。通过上述设置以提高计算速率和计算连续性。
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公开(公告)号：CN120010534A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411971458.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于单框架控制力矩陀螺伺服的飞行器姿态控制方法，包括：设计单框架控制力矩陀螺SGCMG操纵率，根据力矩指令得到框架角速率；根据力矩指令和框架角速率，得到单框架控制力矩陀螺作用在飞行器上的力矩；根据力矩指令得到框架角速率和单框架控制力矩陀螺作用在飞行器上的力矩，构建飞行器姿态动力学模型和姿态运动学方程模型；根据飞行器姿态动力学模型和姿态运动学方程模型，设计控制律参数并得到姿态控制律方程。本发明针对高速飞行器执行机构需承受长时耐高温、偏航/滚动通道控制力矩不足的问题，采用单框架控制力矩陀螺SGCMG作为内部执行机构，对飞行器姿态控制系统进行设计，实现了高机动飞行器姿态稳定与姿态机动。
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公开(公告)号：CN106774379B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710137351.0
申请日：2017-03-09
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 一种智能超螺旋强鲁棒姿态控制方法，利用自适应向传播(Back Propagation，BP)神经网络结合超螺旋滑模控制算法，设计针对挠性飞行器的调姿方案。该方案能满足挠性飞行器系统快速响应、强鲁棒性等要求，将提供比标准超螺旋算法更快的收敛速度。同时，该方案实现了参数自适应调节，由高频切换行为导致的抖振被有效的抑制，自适应增益还将解决超调和控制增益选取困难的问题。
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