公开(公告)号：CN117970817A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410372235.7

申请日：2024-03-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张斌 ,  张语琦 ,  杨辉华 ,  赵文义

IPC: G05B13/04

Abstract: 本申请提出了一种非线性机电系统在线辨识与鲁棒控制方法及装置，包括：将控制器作为最小化代价函数的参与者，将系统干扰作为最大化代价函数的参与者，建立基于二人零和微分博弈的系统描述形式；基于二人零和微分博弈的系统描述形式中引入神经网络，建立不确定模型的参数化辨识形式；利用在线的瞬时数据和离线的历史数据，采用并行学习技术来辨识不确定模型中的未知参数；基于辨识后的参数，通过求解鞍点的自适应迭代算法学习微分对策的解，得到最坏的干扰情况下系统的最优鲁棒控制器。本申请拓展了传统的庞特里亚金极大极小值原理，将参数辨识与极大极小值原理相结合，有效的提高了控制品质。

公开(公告)号：CN114489081A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210116652.6

申请日：2022-02-07

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 周子钧 ,  邵宇鹰 ,  杨辉华 ,  彭鹏 ,  楼晓东 ,  刘栋 ,  丁雷青 ,  张琪祁 ,  倪伟

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种多火源灭火最优路径规划方法，该方法包括：建立火焰检测模型，并通过火焰检测模型对火灾场景中的多个火源结点进行检测，得到各个火源结点的状态信息；在火焰检测模型中，分配蚂蚁至各个火源结点，并初始化各个火源结点之间的路径信息素浓度；根据当前火源结点的状态信息和路径信息素浓度确定当前火源结点上的蚂蚁向其搜索区域内的其它火源结点进行转移的状态转移概率；根据状态转移概率确定当前火源结点上的蚂蚁所要转移的下一个火源结点；在下一个火源结点处确定相应的状态转移概率，以得到灭火最优路径。本发明通过改进后的蚁群算法对多火源救火次序问题进行求解，得到灭火最优路径，并保证灭火最优路径的规划效率和准确性。

公开(公告)号：CN112560763B

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202011551904.5

申请日：2020-12-24

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 刘栋 ,  彭鹏 ,  杨辉华 ,  张琪祁 ,  邵宇鹰 ,  陈怡君 ,  罗潇 ,  王海峰

IPC: G06V10/80 ,  G06T5/60 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06T5/50 ,  G06T7/73 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种融合红外和可见光图像的目标检测方法，包括如下步骤：S1、将红外图像和可见光图像分别输入到密集卷积网络的输入通道，通过密集卷积网络对所述红外图像和可见光图像的特征进行提取；S2、通过门控融合机制对红外图像的特征和可见光图像的特征进行全局特征融合得到融合后的特征图；S3、采用CSP检测器对融合后的特征图进行目标检测。

公开(公告)号：CN117970817B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410372235.7

申请日：2024-03-29

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张斌 ,  张语琦 ,  杨辉华 ,  赵文义

IPC: G05B13/04

Abstract: 本申请提出了一种非线性机电系统在线辨识与鲁棒控制方法及装置，包括：将控制器作为最小化代价函数的参与者，将系统干扰作为最大化代价函数的参与者，建立基于二人零和微分博弈的系统描述形式；基于二人零和微分博弈的系统描述形式中引入神经网络，建立不确定模型的参数化辨识形式；利用在线的瞬时数据和离线的历史数据，采用并行学习技术来辨识不确定模型中的未知参数；基于辨识后的参数，通过求解鞍点的自适应迭代算法学习微分对策的解，得到最坏的干扰情况下系统的最优鲁棒控制器。本申请拓展了传统的庞特里亚金极大极小值原理，将参数辨识与极大极小值原理相结合，有效的提高了控制品质。

公开(公告)号：CN117970819A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410384266.4

申请日：2024-04-01

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张斌 ,  张语琦 ,  许晨阳 ,  杨辉华 ,  赵文义

IPC: G05B13/04

Abstract: 本申请提出一种状态约束下非线性机电系统的优化控制方法及系统，所述方法包括：获取待控制的非线性机电系统的初始数据、收敛精度阈值、初始代价函数值；确定系统输入对应的数据；判断代价函数值的差值、判断系统输入的差值的范数、系统输入对应的权重矩阵估计值的差值的范数、系统输入对应的约束条件对应的值是否均满足预设条件，若是，输出当前非线性机电系统的控制指令值，并基于所述控制指令值进行非线性机电系统的控制。本申请提出的技术方案，不需要提前获取精确的系统模型信息，仅利用在线的数据求解最优控制问题，同时可以有效避免“维度灾难”问题，进而可以简单准确的对非线性机电系统进行控制。

公开(公告)号：CN114489081B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202210116652.6

申请日：2022-02-07

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  北京邮电大学

Inventor： 周子钧 ,  邵宇鹰 ,  杨辉华 ,  彭鹏 ,  楼晓东 ,  刘栋 ,  丁雷青 ,  张琪祁 ,  倪伟

IPC: G05D1/43

Abstract: 本发明公开了一种多火源灭火最优路径规划方法，该方法包括：建立火焰检测模型，并通过火焰检测模型对火灾场景中的多个火源结点进行检测，得到各个火源结点的状态信息；在火焰检测模型中，分配蚂蚁至各个火源结点，并初始化各个火源结点之间的路径信息素浓度；根据当前火源结点的状态信息和路径信息素浓度确定当前火源结点上的蚂蚁向其搜索区域内的其它火源结点进行转移的状态转移概率；根据状态转移概率确定当前火源结点上的蚂蚁所要转移的下一个火源结点；在下一个火源结点处确定相应的状态转移概率，以得到灭火最优路径。本发明通过改进后的蚁群算法对多火源救火次序问题进行求解，得到灭火最优路径，并保证灭火最优路径的规划效率和准确性。