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公开(公告)号：CN113043272A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110286979.3
申请日：2021-03-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 应用于空间多自由度绳驱并联机器人的控制系统，涉及绳驱并联机器人控制技术领域。本发明是为了解决现有绳驱机器人控制方法精度低、效率低、不方便大空间部署的问题。本发明上位机用于接收期望位置坐标，主控制器用于对上位机发送的期望位置坐标进行位置与张力转换，获得绳驱并联机器人四个绕线装置绳索的张力值，四个从控制器分别与绳驱并联机器人的四个绕线装置一一对应，从控制器用于根据对应绕线装置绳索的张力值计算张力控制指令和绳长控制指令，并分别向对应绕线装置发送张力控制指令和绳长控制指令，所述张力控制指令为绳索在运动时间内每一时刻的期望张力，所述绳长控制指令为绳索在运动时间内每一时刻的期望绳长。
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公开(公告)号：CN111830905A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010795064.0
申请日：2020-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 一种基于简化牛顿法的多维系统轮廓误差估计方法，涉及数控加工技术领域，针对现有的基于牛顿极值搜索算法的轮廓误差估计方法中计算量大、求解时间长以及轨迹尖峰时的奇异性等问题，申请人所提出的基于简化牛顿轮廓误差估计算法相比经典的牛顿极值搜索算法，保证了较高的精度且不需要计算导数，在轮廓误差估计过程中既避免了奇异，同时减少了计算量。根据具体的实验效果，对多维系统轮廓误差的估计精度和效率较传统方案提高约30％-50％。传统的基于牛顿极值搜索法的轮廓估计方法为局部收敛方法，其初值的选取将决定算法的收敛性和正确率，本发明则通过采用估计值来做后次迭代的初值保证了全局收敛性。
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公开(公告)号：CN110954895A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911279180.0
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复伪谱的速度滤波检测前跟踪方法，包括：获取雷达回波的复值观测；设置滤波器的假设速度并得到预测位置；以目标在各帧出现的分辨单元位置的复值观测为峰值、以对应预测位置为中心构造复伪谱；将来自同一帧的复伪谱的复值累加得到帧内积累结果；将批处理中各帧的帧内积累结果的幅度值累加到最后一帧得到帧间积累结果；判断是否有滤波器的帧间积累结果超过预设的检测门限，否则没有检测到目标，是则选择目标所在的滤波器的假设速度为估计的目标速度，该速度滤波器所输出的积累平面的最大峰值所在位置为估计的目标位置，再进行精确估计；航迹回溯并输出。本发明保留了雷达观测的相位信息，提高了能量积累效率，改善了算法性能。
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公开(公告)号：CN108490429B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201810120330.2
申请日：2018-02-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S13/72
Abstract: 本发明涉及一种TWS雷达多目标跟踪方法及系统，其中方法包括：初步间隔计算步骤、计算目标的统计距离，并判断统计距离是否落入波门范围内，是则计算观测时间与上一时刻状态估计的时间的差值作为重访时间间隔；否则扩大波门直至观测落入波门为止；状态更新步骤、根据初步间隔计算步骤中获得的重访时间间隔重新计算目标的统计距离，并判断新的统计距离是否落入波门范围内，是则利用落入波门内的观测进行状态更新。本发明利用落入波门内的观测进一步估计重访间隔，建立了一个新的边扫描边跟踪雷达中求解重访间隔的模型，解决了TWS雷达中重访时间间隔不确定的问题，提高了TWS雷达的跟踪性能，实现了精确跟踪。
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公开(公告)号：CN108631367A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810671261.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于线性干扰观测器的并网整流器直流电压调节方法，本发明涉及基于线性干扰观测器的并网整流器直流电压调节方法。本发明为了解决现有技术中的传统的PI控制方法存在的响应速度慢、抗干扰性能较差的问题。本发明包括：一：建立三相两电平并网整流器的动态模型；二：根据建立的三相两电平并网整流器的动态模型，确定三相两电平并网整流器的控制目标；三：设计电流跟踪环，以及设计基于线性干扰观测器的电压调节环。与传统线性干扰观测器相比，本发明具有两个观测器参数，一个参数用于提升观测器的暂态响应性能，另一个用于保持其稳态性能；本发明保持了系统的简单性，使系统易于分析，便于应用于工程实践。本发明用于电力电子控制技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120068646A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510220146.5
申请日：2025-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G05B13/04 , G06N3/092 , G06N3/008 , G06N3/045 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于模型辅助强化学习的空间机器人目标捕获方法，包括：步骤1：推导出空间自由飞行机器人系统的动力学约束并搭建环境模型；步骤2：设置合适的参数和目标函数进行无模型强化学习训练；步骤3：设计深度拉格朗日神经网络框架并训练出系统动力学模型，并得出状态转移模型；步骤4：以步骤2的参数为参照，加入步骤3得到的状态转移模型进行模型生成虚拟经验来辅助完成强化学习训练过程。本发明可提升强化学习的样本效率，收敛速度和训练出抓取移动目标的控制器模型的快速性和准确性；整体逻辑与原理清晰简单，适用于不同的系统和各种工况，具有较强的泛化性；用深度拉格朗日神经网络使得状态转移模型具有可靠性。
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公开(公告)号：CN119937590A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510101836.9
申请日：2025-01-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的四旋翼无人机自主视觉导航避障方法，本发明涉及无人机自主导航技术领域，具体涉及基于深度强化学习的四旋翼无人机自主视觉导航避障方法。本发明的目的是为了解决现有无人机自主视觉导航避障准确率低的问题。过程为：构建四旋翼无人机自主视觉导航避障仿真环境，选择并初始化四旋翼无人机的动力学模型，设置无人机的起始位置并设定目标位置；在仿真环境中设置状态空间、观测空间和动作空间；构建自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型；获得训练好的自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型；基于训练好的自主视觉导航避障决策智能体的神经网络模型对待控制四旋翼无人机进行避障控制。
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公开(公告)号：CN119652187A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411813031.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02P21/22
Abstract: 本申请涉及电机控制技术领域，公开一种可变极多相电机在极相切换时的最优电流分配方法，可实现可变极多相电机的在线平滑极相切换，并降低定子铜损。本发明基于谐波平面分解理论，提出了一种在可变极多相电机在极相切换过程中，实现转矩的保持，并优化电流分布的策略。该策略的主要优点是能够促进可变极多相电机平稳的电流转换，从而减少转矩下降，并且实现切换过程定子铜损最小化。
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公开(公告)号：CN115826414B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202211712575.7
申请日：2022-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 拒绝服务攻击下基于测量数据的跟踪控制方法，涉及信息物理系统领域。解决了现有拒绝服务攻击下信息物理系统跟踪控制方法在跟踪过程需依赖于系统动态，而系统动态获取困难，不便于对参考系统动态进行有效跟踪的问题。本发明使用输入输出数据对增广系统状态ξk和二次值函数V(xk,rk)进行重建，在该基础上建立基于基于测量数据的Bellman方程，求得基于输入输出数据的安全跟踪控制策略uk的构成，再通过基于测量数据的在线迭代强化学方式，求解出控制策略uk中的最优的中间变量核矩阵#imgabs0#从而使得控制策略uk最优，实现对参考轨迹动态rk的准确跟踪。本发明主要用于参考轨迹动态进行跟踪。
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公开(公告)号：CN115903914B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202211702605.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 多智能体编队系统允许最大通信数据延迟的判定方法，解决了如何有效的判定允许最大通信数据延迟的问题，属于多智能体领域。本发明包括：S1、获取领航‑跟随多智能体编队系统的参数及迭代步长ΔT；S2、计算得到分块矩阵C、E；S3、初始化迭代次数f＝1，设置时滞变量初始值d0＝ΔT；S4、将d0代入判定条件，计算判定条件的可行解，如果有解，转入S5，如果没有解，减少迭代步长ΔT，转入S2，或更换通信拓扑的拉普拉斯矩阵及领航者与跟随者通信矩阵，转入S3；S5、更新迭代步数f＝f+1；S6、df‑1＝fΔT，将df‑1代入判定条件，计算判定条件的可行解，如果有解，转入S5，如果没有解，最大通信延迟dM为(f‑1)ΔT。
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