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公开(公告)号：CN117260739B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311479282.3
申请日：2023-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度强化学习和TSK‑FS模糊推理的机器人抓取方法及系统，它属于机器人视觉定位抓取技术领域。本发明解决了现有物体抓取方法无法获得最优行为指导策略且抓取效率低的问题。本发明在深度强化学习模型的行为策略训练阶段加入Gauss噪声值，可以使机械臂有机会探索到更为广泛的动作空间，进而获得最优的行为指导策略。同时本发明的模糊推理利用了与决策动作直接相关的最优推动动作价值、最优抓取动作价值、目标物体边缘物体占有率和连续抓取失败次数信息，使得决策结果综合考虑了推动动作的需求，可以根据当前工作场景中的状态信息进行推抓动作自主决策，有效提高了目标物体的抓取效率。本发明方法可以应用于对机器人的抓取任务进行控制。
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公开(公告)号：CN118963136A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411049808.9
申请日：2024-08-01
Applicant: 江淮前沿技术协同创新中心 , 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于两阶段训练强化学习的自抗扰控制器参数优化方法，它属于计算机系统控制技术领域。本发明解决了现有方法采用自抗扰控制器时存在参数调节效率低、无法保证参数最优、依赖初始参数选择的问题。本发明的基于预训练和进阶强化学习的两阶段训练方法，在预训练阶段设计了基于速度误差的奖励函数，在进阶训练过程中设计了基于误差阈值的分段式奖励机制，将电机的速度跟踪过程划分为不同的区间，在不同区间以不同的奖励指导智能体训练，解耦性能指标，有效避免参数的局部最优，实现自抗扰控制器的参数最优。本发明方法可以应用于自抗扰控制器的参数优化。
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公开(公告)号：CN116460855A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310577224.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于扩展滑模观测器的单连杆机械臂控制方法，它属于单连杆机械臂控制技术领域。本发明解决了当执行器发生故障时，采用现有方法获得的控制效果差的问题。本发明方法具体为：步骤一、建立电机驱动的单连杆机械臂的动力学模型以及电机的故障模型；步骤二、基于状态空间法，根据步骤一中的动力学模型以及电机的故障模型建立含有执行器故障的单连杆机械臂系统模型；步骤三、设计用于估计单连杆机械臂系统状态与执行器故障的滑模观测器；步骤四、基于滑模观测器的估计结果设计积分型滑模控制器，利用设计的积分型滑模控制器对单连杆机械臂进行控制。本发明方法可以应用于单连杆机械臂控制。
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公开(公告)号：CN119065389A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411209238.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 一种基于指定时间收敛的多无人系统编队控制方法，它属于无人系统控制领域。本发明解决了在任意初始状态和动态变化的环境下，多无人系统无法在指定的时刻收敛到共同目标状态的问题。本发明方法具体为：步骤一、建立包含位置、速度和控制输入信息的多无人系统运动学模型；步骤二、将每个无人系统分别作为一个跟随者，在实际跟随者‑虚拟领航者的多无人系统编队模型中，将各个跟随者相对于目标位置的跟踪误差以及各个跟随者相对于目标速度的跟踪误差作为状态量；再根据状态量和参考微分收敛函数设计编队控制器；步骤三、基于滑模控制和步骤二设计的编队控制器，设计具有扰动的多无人系统的最终编队控制器。本发明方法可以应用于多无人系统编队控制。
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公开(公告)号：CN118537646A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410670833.2
申请日：2024-05-28
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司伊春供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/774 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06T7/00
Abstract: 基于通道剪枝的Yolov4‑Tiny网络的寒地绝缘子故障视频图像检测方法，属于计算机视觉技术领域。解决了传统的绝缘子故障检测模型训练收敛速率慢、具有结构和参数冗余、以及仅能对绝缘子图像进行故障检测，无法对视频进行检测的问题。本发明先根据寒地绝缘子图像构建数据集，依次进行Yolov4‑Tiny网络基础训练、稀疏训练、通道剪枝及微调训练，得到最终故障检测模型。通过通道剪枝及所构建的多种损失函数下的模型训练，压缩了模型大小，提高了寒地绝缘子故障视频和图像的检测速。本发明主要用于寒地绝缘子故障检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115185187B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210981267.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于二型椭球型模糊神经网络的机械臂有限时间跟踪控制方法，它属于工业机械臂控制领域。本发明解决了由于来自操作环境和机械臂自身造成的系统不确定性，导致采用现有方法难以实现对机械臂的高精度控制的问题。本发明方法采取的技术方案为：步骤一、建立考虑系统不确定性的机械臂动力学模型；步骤二、采用区间二型椭球型模糊神经网络对系统不确定性进行估计，得到估计结果；步骤三、设计预定时间内收敛的非奇异终端滑模面；步骤四、基于估计结果和非奇异终端滑模面进行跟踪控制器的设计。本发明方法可以应用于对工业机械臂的控制。
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公开(公告)号：CN112821758B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011628216.4
申请日：2020-12-30
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司绥化供电公司 , 国家电网有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种针对不匹配干扰的Buck型功率变换器的分数阶滑模控制方法，属于电力电子控制技术领域，为了解决Buck型功率变换器面对不匹配扰动时的稳定性差以及鲁棒性低的问题。本发明通过建立Buck型功率变换器模型,设计高阶滑模观测器，设计分数阶滑模控制器，并利用设计的高阶滑模观测器观测建立Buck型功率变换器模型的匹配和非匹配干扰，并将高阶滑模观测器观测到的非匹配干扰引入至设计的分数阶滑模控制器中，对不匹配干扰进行补偿。有益效果为提高了Buck型功率变换器面对不匹配扰动时的稳定性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115051607A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210529616.2
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司伊春供电公司 , 哈尔滨工业大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种永磁同步电机自适应超螺旋滑模控制方法，属于电机控制技术领域。解决了现有永磁同步电机在抗干扰的自适应控制过程中存在抖振的问题。本发明建立永磁同步电机数学模型，并根据永磁同步电机数学模型建立高增益滤波观测器；利用高增益滤波观测器观测系统中的集总扰动，将观测的集总扰动前馈到模转速环自适应超螺旋滑控制器；转速环自适应超螺旋滑模控制器利用观测的集总扰动和永磁同步电机的机械转速与目标定值的误差，获得使误差收敛到0的电流参考值；电流环自适应超螺旋滑模控制器获取使电机定子电流跟踪到给定值的电压控制信号，实现永磁同步电机自适应超螺旋滑模控制。本发明适用于电机控制。
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公开(公告)号：CN115295840B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202111394217.1
申请日：2021-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H01M8/04992 , H01M8/04746
Abstract: 质子交换膜燃料电池空气供给系统的双闭环控制方法，属于燃料电池技术领域，本发明为解决现有燃料电池空气供给系统存在计算复杂、计算量大、效率低导致难以实时应用的问题。它包括：外环通过控制压缩机流量调节氧气供应量，使得空气供给系统的控制目标为：实际氧气过剩比能够跟踪当前状态最佳氧气过剩比：#imgabs0##imgabs1#表示实际氧气过剩比，#imgabs2#表示当前状态最佳氧气过剩比；所述外环的控制回路通过超螺旋算法，基于氧气过剩比误差产生参考压缩机流速；内环通过控制压缩机电流控制转矩，使得实际氧气供给量跟踪外环给定值；所述内环的控制回路通过预设时间收敛算法，根据外环给定参考压缩机流量控制实际转速。本发明用于燃料电池的空气供给系统。
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公开(公告)号：CN119652187A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411813031.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02P21/22
Abstract: 本申请涉及电机控制技术领域，公开一种可变极多相电机在极相切换时的最优电流分配方法，可实现可变极多相电机的在线平滑极相切换，并降低定子铜损。本发明基于谐波平面分解理论，提出了一种在可变极多相电机在极相切换过程中，实现转矩的保持，并优化电流分布的策略。该策略的主要优点是能够促进可变极多相电机平稳的电流转换，从而减少转矩下降，并且实现切换过程定子铜损最小化。
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