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公开(公告)号：CN117549305A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311677953.7
申请日：2023-12-07
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 一种基于滑模‑导纳的模块化机械臂自学习交互控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集模块化机械臂末端六维力/力矩传感器的状态信息；基于导纳控制理论建立力跟踪模型；构建二阶离散时间非线性最速跟踪微分器，并设计级联扩张状态观测器；搭建超螺旋滑模的外环自学习导纳控制器；建立内环积分滑模的鲁棒控制器；根据所述非线性跟踪微分器、所述级联扩张状态观测器、外环自学习导纳控制器以及内环积分滑模的鲁棒控制器构建模块化机械臂自学习交互控制器。本发明提高了模块化机械臂系统的可靠性、精确性和安全性。
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公开(公告)号：CN116117814A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310134469.3
申请日：2023-02-20
Applicant: 长春工业大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 一种基于模型补偿的机械臂交互力矩感知方法，其特征在于，该方法首先基于迭代法构建机械臂动力学模型，然后根据所述动力学模型进行参数辨识，其次针对动力学模型辨识过程中存在的误差设计径向基神经网络二次补偿算法，接下来考虑到机械臂系统常伴有外部扰动与未知内部噪声致使控制效率低下的问题，基于广义动量特性，引入自抗扰控制原理框架下的扩张状态观测器设计快速响应外力的估计方法，使机械臂得以降低生产成本，提高对交互力矩的检测能力，改变系统力控制算法供给模式，进而提升系统性能。最终，对机械臂所受外力进行算法估计实验，以验证该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN113515822B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110754182.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 长春工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法。针对张拉整体结构找形问题，结合一种改进Broyden‑Fletcher‑Goldfarb‑Shanno(BFGS)算法与抗噪型归零神经网络的技术，将张拉整体结构找形问题转化为非线性无约束优化问题，设计了一种改进抗噪型归零神经网络找形算法(MBFGS‑NTN)。这种找形算法包含以下步骤：a.输入初始信息；b.将力密度线性方程组转化为以节点坐标为变量的非线性方程组，再通过最小二乘法转化为非线性无约束优化问题并计算目标函数的梯度；c.用一种改进BFGS算法计算Hessian矩阵的近似值来代替归零神经网络模型中的Hessian矩阵；d.使用改进抗噪型归零神经网络模型在噪声条件下对张拉整体结构的节点坐标进行迭代求解；e.在目标函数梯度的2‑范数满足给定误差条件后得到节点坐标。
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公开(公告)号：CN113515822A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110754182.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 长春工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于归零神经网络的张拉整体结构找形方法。针对张拉整体结构找形问题，结合一种改进Broyden‑Fletcher‑Goldfarb‑Shanno(BFGS)算法与抗噪型归零神经网络的技术，将张拉整体结构找形问题转化为非线性无约束优化问题，设计了一种改进抗噪型归零神经网络找形算法(MBFGS‑NTN)。这种找形算法包含以下步骤：a.输入初始信息；b.将力密度线性方程组转化为以节点坐标为变量的非线性方程组，再通过最小二乘法转化为非线性无约束优化问题并计算目标函数的梯度；c.用一种改进BFGS算法计算Hessian矩阵的近似值来代替归零神经网络模型中的Hessian矩阵；d.使用改进抗噪型归零神经网络模型在噪声条件下对张拉整体结构的节点坐标进行迭代求解；e.在目标函数梯度的2‑范数满足给定误差条件后得到节点坐标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113341728A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110700910.0
申请日：2021-06-21
Applicant: 长春工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种抗噪型归零神经网络的四轮移动机械臂轨迹跟踪控制方法，其方法包括以下步骤：a.测量四轮移动机械臂的车轮及机械臂的数据；b.给定四轮移动机械臂的期望轨迹；c.结合四轮移动机械臂的运动学特性建立运动学方程；d.通过空间坐标变换得到机械臂运动学方程；e.基于移动平台与机械臂模型建立四轮移动机械臂的整体运动学方程；f.针对轨迹跟踪问题定义一个向量型误差函数；g.结合运动学方程得到抗噪型归零神经网络的动力学方程，解决四轮移动机械臂在噪声扰动下的轨迹跟踪问题。本发明基于期望轨迹与实际运动轨迹间的差值作为误差函数，设计抗噪型归零神经网络控制器，抑制四轮移动机械臂轨迹跟踪过程中噪声干扰，完成轨迹跟踪任务。
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公开(公告)号：CN111773038A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010782959.0
申请日：2020-08-06
Applicant: 长春工业大学
Abstract: 本发明公开了一种新型下肢康复外骨骼机器人，属于医疗器械技术领域，包括:躯干总成、腿部总成、电源、肌电信号采集仪和中央控制器；所述躯干总成包括：支架、腰带、三角支架和腰部垫块；所述腿部总成包括：膝关节电机、L型万向连杆、大腿支架、万向连杆电机、大腿绑带、软轴、传动蜗杆、小腿支架、伸缩支架、大腿压力传感器、大腿角度传感器、小腿压力传感器、小腿角度传感器和小腿绑带。本发明所提供的一种新型下肢康复外骨骼机器人，采用球形接头连接，同时柔性背心贴合身体，使设备更稳固而且提高了舒适性和灵活性，实现了腿部的轻量化设计，同时采用软轴传动，增加了装置柔性，提高了舒适度。
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公开(公告)号：CN104865959B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510345042.3
申请日：2015-06-19
Applicant: 长春工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种消防电源控制系统的故障自诊断方法，该方法的步骤是：获取消防电源控制系统所有状况下的故障信息；根据模糊聚类分析算法进行聚类分析，建立系统故障诊断数据库；根据电池巡检仪获取消防电源系统的故障信息；根据故障信息，计算其故障特征信息；根据故障特征信息，从故障诊断样本库查找与之匹配的故障诊断信息；显示系统故障原因或正常工作状态。本发明为消防电源控制系统的故障诊断，提供了一种基于模糊聚类分析算法的故障自诊断技术，当系统发生故障时，系统自身能够快速准确地诊断出系统故障原因，降低工作人员对系统维修的难度，提高系统的工作效率。
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公开(公告)号：CN118889421A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410911830.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 长春工业大学
IPC: H02J3/01 , G06F17/14 , G06F17/16 , H02J3/24 , H02M1/12 , H02M7/5395 , H02M7/5387
Abstract: 本发明涉及一种电网谐波条件下并网逆变器选择性谐波消除控制方法，该方法如下：利用跨接在电网上的霍尔传感器采集包含谐波的电网电压Us(t)；对电网电压Us(t)进行离散傅里叶变换得到电网电压频域信息；根据电网电压频域信息在线生成SHEPWM谐波补偿模型；求解SHEPWM谐波补偿模型得到开关角度；控制系统将开关角度作为SHEPWM控制信号产生四路控制脉冲，通过隔离驱动模块控制逆变器产生符合电网要求的并网电流。本发明可以有效的补偿电网背景谐波对并网电流的影响，降低电网电压扰动对并网输出电流的影响，使并网逆变器性能得到了显著提升。
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公开(公告)号：CN117331309A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311084668.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 长春工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本专利公开了一种基于超扭曲滑模自适应导纳控制的机器人抛光方法，涉及机器人控制技术领域。其特征在于，该方法首先将机器人控制器采集末端六维力传感器的信息进行标定处理和数字滤波，获得真实的接触力，为防止刚接触时机器人对工件的突然受力，引入自抗扰控制中的跟踪微分器，使期望力逐渐增加到设置值，减小力的冲击，接下来根据基本导纳控制模型对于复杂动态环境下力跟踪不稳定问题，引入自学习因子的更新律，对阻尼系数进行动态补偿，求得对应位置、速度、加速度的偏差量，为减少力的稳态误差，使用超扭曲滑模对接触力进行约束，最后通过六轴机器人在平面、斜面和曲面环境下实验，验证了该方法的有效性。
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