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公开(公告)号：CN116822840A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310598452.3
申请日：2023-05-25
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/04
Abstract: 针对装备制造具有研发周期长、多主体协作、技术难度大等特点，为了实现主制造商与供应商在资源、业务、流程等方面的高效协作，云平台逐渐应用于复杂产品的协同制造。在“主‑供”模式下，针对装备制造过程存在的并行设计、多方协同、供应商分级管理、供应商早期介入等特点，本发明公开了一种面向“主‑供”模式的装备协同制造云服务组合模型和资源配置方法，构建的模型考虑子任务间关联关系和多服务协作特点，建立了以服务质量最大化为目标的目标函数；为了更精确的求解装备协同制造云服务组合模型，设计了多层编码，从而能够生成具有更好服务质量的组合服务，证明了本发明在解决“主‑供”模式下装备制造服务组合问题的优越性。
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公开(公告)号：CN114280944A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111678368.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 贵州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种具有输出约束的PMSM系统有限时间动态面控制方法，引入合适的Lyapunov‑Krasovskii泛函来处理时滞问题，同时考虑非线性变换函数将输出约束问题转化为无约束问题。然后，在有限时间反演(backstepping)框架下，通过应用神经网络估计未知非线性函数和引入一阶滤波器来解决“复杂性爆炸”问题，设计了一种神经自适应有限时间动态面控制方法。此外，还证明了该系统的所有信号都是有限时间稳定的，并且在不违反输出约束的情况下，跟踪误差在有限时间内缩小到原点的一个小邻域处。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113742936A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111073156.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了基于函数型状态空间模型的复杂制造过程建模与预测方法，包括步骤：利用基函数扩展将函数时间序列的观测量表示为带有隐含变量的基函数；对于函数时间序列，建立状态空间模型；利用EM算法和卡尔曼滤波算法来估计状态空间方程中的未知参数，建立完整的函数状态空间方程基于FSSM的估计，计算前一步超前预测误差。本发明的方法不需要对数据进行降维处理，减少了信息的损失；利用过去和现在的最小信息形式对含有函数数据的系统进行完整描述；需要估计的参数较少，可以得出问题的解析解，估计的准确性更高；FSSM不仅描绘了系统的内部状态，而且可以揭示其系统内部状态与外部输出变量之间的直接联系，反映得更加全面。
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公开(公告)号：CN118783837A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410754722.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了基于时变指令滤波器的PMSM的自适应控制方法，通过引入有界时变滤波增益、固定时间非对称PPC策略和带有李雅普诺夫泛函数的扰动观测器，系统性能得到显著改善；通过在PMSM控制器设计中应用有界时变滤波增益，优化了系统的滤波能力，显著提高了控制性能；固定时间非对称预设性能控制策略的应用可将PMSM输出限制在特定的非对称区域，提供更精确的控制，而预定义的时间收敛函数可确保更快的收敛。此外，扰动观测器和李雅普诺夫泛函数的引入有助于补偿不匹配的外部负载干扰和延迟，从而提高系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116485155A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310598458.0
申请日：2023-05-25
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种电镀产线的重构调度模型，通过调整并行工位数量以对产线进行重构，同时改变生产任务的上线顺序以优化调度方案，以最小化最大完成时间和最小化重构成本为目标。本发明的还公开了一种电镀产线的重构调度方法，包括如下步骤：步骤一：构建如权利要求1所述的电镀产线的重构调度模型；步骤二：将工件作业排序X1和每道工序并行工位变化数量RE编码为pop＝[X1；RE]；步骤三：求解电镀产线的重构调度模型，得到满足最小化最大完成时间和最小化重构成本的pop*。本发明的电镀产线的重构调度模型及方法，能够实现新产品任务下电镀产线的低成本重构以及高效率生产。
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公开(公告)号：CN113064347A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110276966.8
申请日：2021-03-15
Applicant: 贵州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑非对称输入与输出约束的永磁同步电机混沌系神经网络自适应控制方法，该方法包括步骤：1)建立PMSM系统的动力学模型；2)设定控制对象；3)建立神经网络自适应控制器，分别利用Nussbaum型函数和跟踪微分器解决“复杂性爆炸”和未知的控制方向问题。此外，在不超出输入输出约束边界的前提下，可以保证所设计系统的稳定性的有界性。最后，通过仿真试验证明了我们方案的有效性；在对数障碍Lyapunov函数中嵌入转换误差和新边界，我们提出了统一的障碍Lyapunov函数，以避免与分段障碍Lyapunov函数相关的切换型非线性，且同时确保满足非对称输出约束条件。
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公开(公告)号：CN110336506A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910770168.3
申请日：2019-08-20
Applicant: 贵州大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 本发明公开了一种PMSM混沌系统神经网络反演控制方法，该方法包括步骤：1)建立PMSM系统的动力学模型；2)建立鲁棒神经网络自适应跟踪控制器；系统输出跟踪误差具有设定的性能约束，将非严格反馈控制结构与PP-TBLF相结合，用于永磁同步电机系统的控制器，采用反演技术的神经自适应跟踪控制方案，在递推过程中，分别使用切比雪夫神经网络、李雅诺夫泛函、Nussbaum泛函和微分跟踪器来处理未知非线性、时滞、未知增益符号和“复杂性爆炸”。本发明能够实现系统稳定性，增强系统的通用性和可靠性。
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