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公开(公告)号：CN119861572A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510340687.1
申请日：2025-03-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06N5/04 , B64G1/24
Abstract: 本发明公开了一种基于隐状态和强化学习的行星际轨道转移方法，涉及航天器控制技术领域。本发明通过建立序列隐变量模型，可以显式地对不确定环境进行表示学习，提取隐藏在不确定环境观测下的隐藏信息。并通过演员网络和评论家网络组成强化学习控制器。采用序列隐变量模型和强化学习控制器构建强化学习算法框架，从而加快智能体在不确定环境中的训练，提高智能体对不确定性的处理能力。此外，本发明实施例还将基于当前观测和预期操作预测下一状态，并将预测的下一状态的质量纳入奖励结构中，使得即时奖励能够同时捕获当前和后续策略的有效性，进而提高算法的学习效率。
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公开(公告)号：CN115509249B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211302269.6
申请日：2022-10-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/10 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种火星阵风强干扰环境下四旋翼飞行器的姿态控制方法，通过构建四旋翼飞行器的姿态动力学模型，分析其内在特征，在此基础上设计双环自抗扰非线性控制器，通过内外环的扩张状态观测器，对外部扰动进行补偿，实现四旋翼飞行器对设定好的期望姿态角的精确跟踪，从而完成对四旋翼飞行器姿态的控制。
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公开(公告)号：CN118884845B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411395285.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的航天器集群分布式容错控制方法，涉及航天器控制技术领域。通过固定时间分布式估计器，保证集群内跟随者能在固定时间内获得领航者的位置与速度信息。并通过固定时间分布式估计器和反步控制方法设计近似最优虚拟控制量与近似可用控制量。在此基础上，引入径向基函数与参与者—评价者网络来处理近似最优虚拟控制量与近似可用控制量中的未知非线性项与哈密顿—雅可比—贝尔曼方程。最后通过执行机构故障处理环节优化近似可用控制量，保证航天器集群能在执行机构故障的影响下完成预定编队任务。
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公开(公告)号：CN117193287A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310925500.5
申请日：2023-07-26
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 夏元清 , 高润泽 , 周彤 , 詹玉峰 , 戴荔 , 孙中奇 , 翟弟华 , 张元 , 刘坤 , 吴楚格 , 李怡然 , 邹伟东 , 崔冰 , 杨辰 , 高寒 , 郭泽华 , 闫莉萍 , 潘振华
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种车辆轨迹跟踪云边协同控制方法，通过建立基于前馈控制、控制障碍函数及控制李雅普诺夫函数的求解过程获取到无人车辆的边缘控制量作为备份控制量，并基于提出的云边协同切换控制策略根据无人车辆接收到的信号确定当前的控制量完成对无人车辆的控制，实现了在云平台或网络出现问题时云端控制与边缘控制的协调控制，从而保证了基于轨迹跟踪的正常车辆控制。
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公开(公告)号：CN116256970A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211093134.3
申请日：2022-09-08
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 夏元清 , 高润泽 , 李启闻 , 詹玉峰 , 翟弟华 , 戴荔 , 孙中奇 , 吴楚格 , 张金会 , 闫莉萍 , 刘坤 , 郭泽华 , 崔冰 , 邹伟东 , 杨辰 , 张元 , 高寒
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动观测器的数据驱动云边协同控制方法及系统，通过在边缘系统中估计云控制系统中控制过程的总扰动，并以总扰动对云控制变量进行补偿后形成云边复合控制量，采用精确抗扰的云边复合控制量实现对被控对象的控制，消除了现有存在的由云端计算误差、云边通信时延等因素导致的扰动，提升了边缘系统计算资源的利用率，提高了数据驱动预测云控制系统的控制品质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548181A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210184944.3
申请日：2022-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种时序数据攻击检测方法及系统，涉及网络安全和攻击检测技术领域，方法包括：获取信息物理系统实际运行时刻各传感器采集的多元数据；利用时序数据处理器对所述多元数据进行处理，得到时序数据切片；利用编码器对所述时序数据切片进行特征压缩，得到特征压缩编码；利用判别器对所述特征压缩编码进行判别，得到判别得分；利用解码器对所述特征压缩编码进行重建，得到重构数据；根据所述判别得分和所述重构数据确定检测结果；所述检测结果包括数据正常和数据异常。本发明通过高效提取时序特征来提高攻击的检测效果。
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公开(公告)号：CN118963152A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448434.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络在线学习的飞行器快速机动方法，涉及高超音速飞行器控制技术领域。通过基于历史数据在线学习的神经网络处理未知的系统不确定性，并通过固定时间滤波器来估计虚拟控制的导数和一些必要的信息。基于神经网络估计的信息和固定时间反步控制器，解决了高超音速飞行器的固定时间跟踪问题。由于神经网络具有自学习功能和并行计算能力，可以快速得到最优的控制效果，因此本发明的固定时间反步控制器可以确保具有不确定性的高超音速飞行器控制系统在固定时间内使系统姿态和速度稳定到期望状态。
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公开(公告)号：CN117406774A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311452496.1
申请日：2023-11-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于有限时间状态观测器下的无人机抗扰控制方法，在基于自抗扰控制的双闭环控制框架中设计有限时间状态观测器，对误差和扰动进行估计，并在有限时间内进行消除，增加系统抗扰的能力。同时在外环中加入鲁棒控制率，提升系统的瞬态性能，避免系统出现过大超调和执行器饱和，综合提高系统的控制性能。
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公开(公告)号：CN117297592A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311305400.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS惯性传感器的人体步态检测方法，通过将传统的均值滤波、惯性滤波、零速检测算法、梯度下降算法和卡尔曼滤波算法以及创新提出的基于上述算法的姿态角线性偏移校正算法和速度校正算法有机地融合在一起，依次对数据进行滤波和校正，可以有效减少误差和噪声对数据带来的影响，使得数值积分后的位移数据保持相对稳定而不产生发散的结果，从而能够有效解决数据处理中遇到的传感器姿态角数据存在线性偏移的问题以及传感器加速度数据、速度数据和位移数据存在较大误差的问题。
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公开(公告)号：CN116596145A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310584157.2
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京理工大学
Inventor： 夏元清 , 闫媞锦 , 龚衡恒 , 詹玉峰 , 戴荔 , 孙中奇 , 翟弟华 , 郭泽华 , 吴楚格 , 李怡然 , 邹伟东 , 崔冰 , 高润泽 , 张元 , 刘坤 , 高寒 , 潘振华
IPC: G06Q10/04 , G08G1/01 , G06Q50/30 , G06F17/13 , G06F17/14 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种交通流量时空数据预测方法、系统、设备及介质，属于时空数据预测领域。该方法使用时空图神经网络建模多个传感器的交通流量数据的动态空间关系，克服了现有方法无法建模动态空间关系的问题；利用两层神经随机偏微分方程建模交通流量数据的时间依赖关系，将噪声显式得建模出来，并在化简时，通过求解频域中的常微分方程，从而同时提取时域和时域的特征；融合动态空间关系、时域特征和时域特征三种信息，能够有效提高交通流量的预测准确率。
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