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公开(公告)号：CN108533398A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810516524.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于无人机领域，并公开了一种对置式发电模块，包括发动机组件、主动轴组件、发电机组件，发动机组件包括气缸支架、气缸、曲轴箱和发动机输出轴，所述气缸设置有两个，这两个气缸前后设置在所述曲轴箱的两侧，这两个气缸的活塞均与曲轴箱内的曲柄连杆机构连接，曲柄连杆机构与发动机输出轴连接；主动轴组件包括主动轴和主动轮；发电机组件设置有两组，每组发电组件均包括发电支架、发电机、从动轴、从动轮、皮带和风扇；两根从动轴左右对称设置在主动轴的两侧。本发明的对置式发电模块对主动轴的拉力互相抵消，减小了主动轴所受的弯曲力，结构紧凑，布局合理；所述无人机通过该对置式发电模块获得电能，具有较长的飞行时间。
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公开(公告)号：CN108533398B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201810516524.4
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于无人机领域，并公开了一种对置式发电模块，包括发动机组件、主动轴组件、发电机组件，发动机组件包括气缸支架、气缸、曲轴箱和发动机输出轴，所述气缸设置有两个，这两个气缸前后设置在所述曲轴箱的两侧，这两个气缸的活塞均与曲轴箱内的曲柄连杆机构连接，曲柄连杆机构与发动机输出轴连接；主动轴组件包括主动轴和主动轮；发电机组件设置有两组，每组发电组件均包括发电支架、发电机、从动轴、从动轮、皮带和风扇；两根从动轴左右对称设置在主动轴的两侧。本发明的对置式发电模块对主动轴的拉力互相抵消，减小了主动轴所受的弯曲力，结构紧凑，布局合理；所述无人机通过该对置式发电模块获得电能，具有较长的飞行时间。
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公开(公告)号：CN108791843B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201810517793.2
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
Abstract: 本发明属于无人飞行器领域，并公开了一种无人机机架，包括机身、机臂组件、斜拉件、机架下板和脚架，机身包括机架上板、机架中板及位于机架上板和机架中板之间的多个机臂固定件；斜拉件设置有四个并且它们分布在四棱台的四条侧边上，每个斜拉件均包括第一固定件、斜拉杆和第二固定件；脚架设置有两个，并且这两个脚架左右对称设置，每个脚架均包括空间脚架管、第三固定件和第四固定件。本发明结构简单，装配容易；机身、斜拉件和机架下板构成上小下大的四棱台的结构型式，强度高、不易变形；机架中板、斜拉件与机架下板限定出第二空间，安装空间大，可安装无人机的譬如动力源和负载，而且安装简单、布置灵活；脚架与地面接触面积大，起降稳定。
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公开(公告)号：CN108791843A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810517793.2
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
CPC classification number: B64C27/08 , B64C25/32 , B64C2201/024 , B64C2201/042 , B64C2201/108
Abstract: 本发明属于无人飞行器领域，并公开了一种无人机机架，包括机身、机臂组件、斜拉件、机架下板和脚架，机身包括机架上板、机架中板及位于机架上板和机架中板之间的多个机臂固定件；斜拉件设置有四个并且它们分布在四棱台的四条侧边上，每个斜拉件均包括第一固定件、斜拉杆和第二固定件；脚架设置有两个，并且这两个脚架左右对称设置，每个脚架均包括空间脚架管、第三固定件和第四固定件。本发明结构简单，装配容易；机身、斜拉件和机架下板构成上小下大的四棱台的结构型式，强度高、不易变形；机架中板、斜拉件与机架下板限定出第二空间，安装空间大，可安装无人机的譬如动力源和负载，而且安装简单、布置灵活；脚架与地面接触面积大，起降稳定。
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公开(公告)号：CN208564750U
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201820793297.5
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
Abstract: 本实用新型属于无人机领域，并公开了一种对置式发电模块，包括发动机组件、主动轴组件、发电机组件，发动机组件包括气缸支架、气缸、曲轴箱和发动机输出轴，所述气缸设置有两个，这两个气缸前后设置在所述曲轴箱的两侧，这两个气缸的活塞均与曲轴箱内的曲柄连杆机构连接，曲柄连杆机构与发动机输出轴连接；主动轴组件包括主动轴和主动轮；发电机组件设置有两组，每组发电组件均包括发电支架、发电机、从动轴、从动轮、皮带和风扇；两根从动轴左右对称设置在主动轴的两侧。本实用新型的对置式发电模块对主动轴的拉力互相抵消，减小了主动轴所受的弯曲力，结构紧凑，布局合理；所述无人机通过该对置式发电模块获得电能，具有较长的飞行时间。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN208576720U
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201820794014.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 华中科技大学 , 湖北鹰特飞智能科技有限公司
Abstract: 本实用新型属于无人飞行器领域，并公开了一种无人机机架及包含其的无人机，该无人机机架包括机身、机臂组件、斜拉件、机架下板和脚架，机身包括机架上板、机架中板及多个机臂固定件；斜拉件设有四个并且它们分布在四棱台的四条侧边上，每个斜拉件均包括第一固定件、斜拉杆和第二固定件；脚架设有两个，并且这两个脚架左右对称设置，每个脚架均包括空间脚架管、第三固定件和第四固定件。本实用新型结构简单，装配容易；机身、斜拉件和机架下板构成上小下大的四棱台的结构型式，强度高、不易变形；机架中板、斜拉件与机架下板限定出第二空间，安装空间大，可安装无人机的譬如动力源和负载，且安装简单、布置灵活；脚架与地面接触面积大，起降稳定。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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公开(公告)号：CN119045326A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411121912.4
申请日：2024-08-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应动态规划的高速飞行器自抗扰复合控制优化方法，属于高速飞行器姿态控制领域，该方法所设计的复合控制器包括稳态控制器与动态控制器两部分。首先，基于标称模型设计二阶跟踪微分器与神经网络扰动观测器，分别用于获取微分指令和补偿不确定扰动；然后，根据跟踪误差及其导数构建滑模面，设计稳态控制器保障姿态系统的平衡稳定性；最后，基于动作依赖的自适应动态规划方法设计动态控制器，该控制器由动作网络和评价网络构成，用于近似哈密尔顿方程的最优解，能够保障系统能够快速跟踪动态指令并在线自适应地优化神经网络控制器参数，有效提升姿态系统的跟踪性能。
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公开(公告)号：CN118412925A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410296749.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 华中科技大学 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 一种含变速抽蓄的新能源场站容量优化配置方法及系统，该方法在高比例可再生能源接入的背景下，考虑系统的运行和投资两个阶段，通过核密度估计和Copula理论获得可用于规划的风光年出力场景，建立含100％可再生能源的风光水新能源场站联合打捆外送模式，以最大化风光新能源消纳和最小化运行成本为目标，构建考虑风险投资的含风光变速抽水蓄能的容量优化配置模型，最后通过求解模型，得到最优容量配置方案。本发明考虑风光出力的不确定性，利用变速抽水蓄能的快速启停和灵活调节作用来平抑风光新能源出力所带来的随机性和波动性，建立风险投资约束权衡风光的不确定性，在满足上级电网调度指令的同时优化新能源场站中变速抽水蓄能的运行状态和场站的外送需求。
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公开(公告)号：CN117436647B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311401102.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种互联微电网系统的能源调度和交易方法，属于多微网互联技术领域，包括：引入功率交易额，以微电网宣布的功率交易额与实际功率交易额一致为约束，将能源调度模型分为两个子模型，其中第一个子模型决策变量与能源交易模型的决策变量没有耦合关系，在第一个子模型最优的前提下，求解能源交易模型，并将能源交易模型的最优解之一作为第二个子模型的最优解。本发明实现了能源调度与交易决策之间的解耦，可以提升决策准确性；分别采用多智能体深度强化学习算法和基于P2P的纳什谈判博弈求解解耦后的模型，可以实现快速求解，满足实时决策调度的需求，并能够应对可再生能源的间歇性和不确定性，及保护微电网的隐私，确保交易公平。
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公开(公告)号：CN117436647A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311401102.X
申请日：2023-10-25
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种互联微电网系统的能源调度和交易方法，属于多微网互联技术领域，包括：引入功率交易额，以微电网宣布的功率交易额与实际功率交易额一致为约束，将能源调度模型分为两个子模型，其中第一个子模型决策变量与能源交易模型的决策变量没有耦合关系，在第一个子模型最优的前提下，求解能源交易模型，并将能源交易模型的最优解之一作为第二个子模型的最优解。本发明实现了能源调度与交易决策之间的解耦，可以提升决策准确性；分别采用多智能体深度强化学习算法和基于P2P的纳什谈判博弈求解解耦后的模型，可以实现快速求解，满足实时决策调度的需求，并能够应对可再生能源的间歇性和不确定性，及保护微电网的隐私，确保交易公平。
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