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公开(公告)号：CN116430910A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310423440.7
申请日：2023-04-20
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种无人艇双轴云台及其控制方法，包括：在无人艇上安装电滑环，将双轴云台固定在电滑环上，将工业相机和/或激光雷达安装在双轴云台上；在双轴云台平面方向上，工业相机和/或激光雷达能够旋转360°以获取信息；在双轴云台俯仰方向上，工业相机和/或激光雷达能够旋转180°以获取信息；在双轴云台上安装单片机；单片机连接陀螺仪，以获取工业相机和/或激光雷达的俯仰轴和偏航轴的加速度；单片机连接磁力计，以获取工业相机和/或激光雷达的俯仰轴和偏航轴的角速度；通过单片机主控单元使用IMU四元数姿态解算，得出工业相机和/或激光雷达的俯仰轴和偏航轴的角度。
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公开(公告)号：CN114866284B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210338174.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 上海大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/126
Abstract: 本发明提供了一种无人艇集群分布式安全控制方法，包括：将无人艇集群系统的波浪扰动模型、复合故障模型与DoS攻击模型进行关联建模，形成综合模型；根据综合模型建立无人艇集群的非周期性DoS攻击模型；以及根据非周期性DoS攻击模型划分的DoS攻击激活和休眠阶段，使得无人艇集群实施基线控制及分布式安全控制之间的切换，以及在DoS攻击休眠阶段进行基于事件触发的无人艇集群可更新控制。
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公开(公告)号：CN114866284A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210338174.3
申请日：2022-04-01
Applicant: 上海大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/126
Abstract: 本发明提供了一种无人艇集群分布式安全控制方法，包括：将无人艇集群系统的波浪扰动模型、复合故障模型与DoS攻击模型进行关联建模，形成综合模型；根据综合模型建立无人艇集群的非周期性DoS攻击模型；以及根据非周期性DoS攻击模型划分的DoS攻击激活和休眠阶段，使得无人艇集群实施基线控制及分布式安全控制之间的切换，以及在DoS攻击休眠阶段进行基于事件触发的无人艇集群可更新控制。
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公开(公告)号：CN114021285A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111362333.5
申请日：2021-11-17
Applicant: 上海大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种基于相互局部对抗迁移学习的旋转机械故障诊断方法，包括：考虑到目标域数据中隐含的标签信息没有被充分利用，设计了一种相互学习的网络结构来学习可靠的伪标签，进而使得没有标签的目标域数据得以充分利用，从而提高模型性能。相比于单个网络结构来比该模型的鲁棒性更好。考虑到忽略故障的类别信息直接从全局的角度来对齐源域与目标域数据可能会出现对齐偏差的问题，提供多个局部对抗域分类器取代全局对抗域分类器，每个局部对抗域分类器分别对齐每一个类别的源域和目标域特征，以得到更好的相似特征。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119047547A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411156648.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的节点可变围捕控制方法和系统，方法包括以下步骤：获取逃逸者当前状态信息、先验运动趋势和各个节点的当前状态信息；根据各个节点的当前状态信息和逃逸者状态信息，预测逃逸者在下一时刻的预测位置；根据预测位置、各个节点及其相邻节点的状态信息和先验运动趋势，通过决策网络模型，分别获得各个节点在下一时刻的理想位置；根据各个节点的当前状态信息、逃逸者在下一时刻的预测位置、各个节点在下一时刻的理想位置，通过方位跟踪网络解算各个节点的最佳围捕路径。与现有技术相比，本发明具有各节点独立决策、稳定性强、支持动态追踪等优点。
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公开(公告)号：CN115473210B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202211228464.9
申请日：2022-10-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种直流微电网故障和网络攻击区分检测方法及系统，包括：基于叠加原理和未知输入——Luenberger双观测器检测策略，将直流微电网执行器故障检测与直流微电网网络攻击检测分解为基于集中式未知输入观测器的网络层攻击检测、以及基于分布式Luenberger观测器的物理层执行器故障检测，以进行直流微电网物理层故障与网络层攻击的区分；所述基于叠加原理和未知输入——Luenberger双观测器检测策略包括：在分析未知输入观测器的对故障检测的结构局限性和Luenberger观测器对隐蔽攻击的不可检测性的基础上，将两种观测器组合，以利用观测器原有的性能优势达到检测目的，且使得单种观测器自身存在的局限性成为故障和攻击的差异化检测的切入点。
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公开(公告)号：CN118487831A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410670218.1
申请日：2024-05-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种针对远程状态估计窃听攻击的最优隐私保护传输调度方法和系统。调度方法包括如下步骤：提供信息物理系统的动态模型；使用智能传感器执行状态估计；提供传感器的传输模型和隐私保护方法；提供远程状态估计器和窃听者的模型；平衡系统性能和隐私保护，构建优化问题；以及求解所述优化问题，以得到最优传输调度策略。本发明通过采用最优隐私保护传输调度策略，能够有效保护传输数据的隐私性，防止未经授权的窃听攻击。传输数据经过噪声注入处理后，使得窃听者难以准确获取数据信息，从而保障了数据的安全性。本发明通过优化传输调度策略，最小化传输成本和远程状态估计误差协方差，实现传输效率的最大化，从而提高系统的性能和效率。
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公开(公告)号：CN117921738A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311629349.7
申请日：2023-11-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的柔性机械臂控制器设计方法和系统。设计方法包括如下步骤：通过传感器收集数据，并存储于服务器中；在服务器中对所述数据进行预处理，并存储于数据库中；提取数据库中的数据，在神经网络构建模块中构建神经网络；在神经网络训练模块中，将所述构建的神经网络拆分成两个子网，对所述拆分的两个子网进行离线训练和在线训练；在控制器设计模块中，将训练完成的神经网络与模型预测控制相结合，执行控制器控制策略的设计。设计系统包括数据收集模块，数据预处理模块，神经网络构建模块，神经网络训练模块，控制器设计模块。利用本发明提供的方法可保证算法的收敛性的同时提高精度，提升机械臂控制系统的适应性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117891165A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311737352.0
申请日：2023-12-15
Applicant: 上海大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于改进的结构化神经网络的控制器设计方法和系统。设计方法包括：在数据收集模块中对被控制对象的初始状态进行采样，并作为采样数据存储于数据库中；提取数据库中的采样数据，并将其用于在数据训练模块中使用PyTorch和Adam优化器执行训练；提取数据训练模块中训练完成的数据，作为次深度神经网络控制器的输入；将所述次深度神经网络控制器的输出，作为主深度神经网络控制器的权重，并在控制器优化模块中执行控制器的优化。设计系统包括数据收集模块、数据训练模块、次深度神经网络控制器模块、主深度神经网络控制器模块及控制器优化模块。本发明提出的基于改进的结构化神经网络的控制器，提高了控制器的稳定性和适应性。
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