基于神经网络的压电驱动器的动态迟滞建模方法

    公开(公告)号:CN106980264A

    公开(公告)日:2017-07-25

    申请号:CN201710333733.0

    申请日:2017-05-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的压电驱动器的动态迟滞建模方法。其步骤为:建立一个多层前馈神经网络对迟滞特性的静态部分进行描述,建立一个多层前馈神经网络对迟滞特性的动态部分进行描述,中间通过一个缓存环节将静态部分和动态部分串联起来,实现了基于神经网络的压电驱动器的动态迟滞建模,可以准确地描述压电驱动器的迟滞曲线且建模方便。将本发明提出的基于神经网络的压电驱动器的动态迟滞建模方法可与控制器的设计相结合,用于控制系统中。

    一种压电驱动器的自适应逆控制方法

    公开(公告)号:CN106802565A

    公开(公告)日:2017-06-06

    申请号:CN201710146154.5

    申请日:2017-03-13

    CPC classification number: G05B13/042

    Abstract: 本发明涉及一种压电驱动器的自适应逆控制方法,该方法包括:针对压电驱动器的迟滞非线性关系,离线建立压电驱动器的输出位移与输入电压的非线性数学模型;根据建立的非线性数学模型,计算得压电驱动器的逆模型,作为初始逆控制器来驱动压电驱动器;压电驱动器在线运行时,测量其实际输出位移与输入电压;通过自适应算法对模型参数进行在线辨识,获得在线运行时的模型并计算其逆模型;根据计算所得逆模型参数,替换压电驱动器的控制器中原有参数进行在线更新。本发明有效地克服了模型的参数不确定性以及未知干扰等原因造成的影响,相比单纯的逆模型,控制精度有了较大的提高,适用于不同型号、不同规格的压电驱动器。

    基于知识蒸馏的联邦自监督对比学习图像分类系统及方法

    公开(公告)号:CN117893807B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410047272.0

    申请日:2024-01-12

    Abstract: 本发明公开了基于知识蒸馏的联邦自监督对比学习图像分类系统及方法,属于深度学习和计算机技术领域,具体为:中央服务器随机初始化全局模型,并下发给每个客户端,客户端动态更新本地模型;随机选取参与本次聚合的客户端,接收全局模型参数,根据发散感知方法动态更新本地模型参数,使用本地图像数据集基于SimCLR算法进行自监督对比学习并利用知识蒸馏学习全局模型的结构知识,然后客户端将参数上传至中央服务器;中央服务器针对接收到的模型参数,根据客户端数据量基于FedAvg算法进行加权平均,得到聚合后的全局模型,并下发给每个客户端;重复执行直到每个客户端得到一个收敛的全局模型,用于完成图像分类。本发明安全性好、效率高、准确性好。

    一种基于含金属芯压电纤维的风致振动能量回收装置

    公开(公告)号:CN107493036B

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201710840253.3

    申请日:2017-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于含金属芯压电纤维的风致振动能量回收装置,包括圆柱钝体、含金属芯压电纤维、底座固定台、接口电路转化模块,其中:含金属芯压电纤维为圆柱体,含金属芯压电纤维的一端连接至底座固定台中心,金属芯压电纤维的另一端与圆柱钝体的一端的中心连接;接口电路转化模块置于底座固定台内部,接口电路转化模块的输入端与含金属芯压电纤维电连接,接口电路转化模块的输出端与负载或储能装置连接。本发明提供的基于含金属芯压电纤维的风致振动能量回收装置结构简单,共振频率降低,在较低的风速下就可以达到装置共振的要求,在自然环境中能更好的回收风能。

    一种用于压电驱动器动态迟滞补偿的非线性逆控制方法

    公开(公告)号:CN106707760A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201710086341.9

    申请日:2017-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种用于压电驱动器动态迟滞补偿的非线性逆控制方法。针对动态迟滞系统存在的建模困难,大多数模型不能够准确逆解析的问题,基于Prandtl‑Ishlinskii模型进行压电驱动器的非线性逆控制;通过建立与输入频率有关的动态临界值得到速率相关的play算子,将速率相关的play算子与密度函数相结合得到速率相关的Prandtl‑Ishlinskii模型;在不同的输入频率下测得迟滞主环,用来确定模型参数;通过求解初始负载曲线的逆求得模型逆参数,进而得到速率相关的Prandtl‑Ishlinskii逆模型;将Prandtl‑Ishlinskii模型及其逆模型用于开环控制系统中,补偿压电驱动器迟滞非线性特性。经实验验证,速率相关的Prandtl‑Ishlinskii模型能准确地描述压电驱动器的迟滞非线性,速率相关的Prandtl‑Ishlinskii逆模型提高了迟滞非线性系统的定位和控制精度。

    一种可自充电式智能手环
    16.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106666941A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201611249838.X

    申请日:2016-12-29

    CPC classification number: A44C5/0007 A44C5/0015

    Abstract: 本发明提出一种可自充电式智能手环。采用压电陶瓷发电装置通过接口电路连接到可充电电池上,利用压电陶瓷的压电效应将振动的机械能转化为电能来给可充电电池供电,同时可充电电池也可以由USB接口来进行充电;通过佩戴智能手环时的晃动即可为智能手环充电,大大延长了充电电池的续航时间,带来了更好的用户体验,利于环保,同时,佩戴智能手环可以提高人们对不良生活习惯的注意,实时观察自身的健康情况。

    一种基于多项式模型的迟滞系统逆控制方法

    公开(公告)号:CN105843044A

    公开(公告)日:2016-08-10

    申请号:CN201610365477.9

    申请日:2016-05-26

    CPC classification number: G05B13/04

    Abstract: 本发明公开了一种基于多项式模型的迟滞系统逆控制方法,步骤如下:通过外部波形发生器产生变幅值的输入信号,采用传感系统采集迟滞系统的输出信号,根据输入信号形成的迟滞环,确定迟滞系统的主环所对应的输入输出;以测量的主环输入作为目标输入、输出作为目标输出,对主环上升、下降段分别进行拟合得到模型参数,获得迟滞主环的多项式模型;根据输入信号的主导极值序列,得到输入信号所形成的各迟滞次环,对于任一迟滞次环基于坐标变换的原理获取迟滞次环的多项式模型;基于主环和次环多项式模型设计开环逆控制器,实现迟滞系统的迟滞非线性补偿。本发明提高了迟滞非线性系统的定位和控制精度,适用于迟滞非线性的建模、模型参数辨识和逆控制方法。

Patent Agency Ranking