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公开(公告)号：CN117260696A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202310586895.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 贵州大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种具有执行器故障的柔性机械臂自适应规定性能控制方法，该方法为：首先，提出了一种改进的规定性能控制方法，以增强系统对输入扰动的鲁棒性，并确保跟踪误差在预定时间内收敛，并将约束系统转换为无约束系统。其次，构建了一个基于自适应的被动容错控制器来抵消系统中的执行器故障。然后，通过将径向基函数神经网络和自适应技术结合到固定时间反步框架中来解决柔性关节机械臂系统中的不确定性问题。之后，通过构建固定时间二阶滤波器很好的处理了“复杂性爆炸”问题，其中设计的补偿机制消除了滤波误差。
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公开(公告)号：CN116317732A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211103838.4
申请日：2022-09-09
Applicant: 贵州大学
IPC: H02P6/34 , G06F30/36 , H02P25/022 , H02P21/00
Abstract: 本发明涉及一种分数阶双向耦合永磁同步电机的模拟电路，属于永磁同步电机模拟电路实验领域。该电路由乘法器、放大器、直流电源、电阻和电容构成，具体包括：六个结构相同的分数阶积分电路、六个结构相同的反向比例运算放大电路、四个乘法器和六个积分漂移漏阻；六个积分电路用于映射积分双向耦合永磁同步电机的状态变量；六个反向比例运算放大电路的输出端分别与电源连接，对应的电压状态变量与双向耦合永磁同步发电机的状态变量有映射关系；积分漂移漏阻与单元电路并联，用来避免积分漂移造成的饱和截止现象；乘法器通过电阻与积分电路中放大器连接。本发明提高了表征双向耦合永磁同步电机状态行为的准确性。
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公开(公告)号：CN116306197A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211090794.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了基于函数型宽度学习网络的复杂制造过程建模与预测方法，该方法为：以函数作为模型的输入，利用权重函数提取输入函数的时序特征，利用积分近似方法求得特征映射节点；然后利用注意力机制提取特征映射节点间的相互关系，从而提高模型的表达能力；最后利用求解隐藏层矩阵的伪逆矩阵来计算得到网络权重。本发明降低了对预测的训练数据的采样间隔的要求，既可以实现对等间隔采样数据的预测，同时也能对非等间隔采样数据进行端到端的预测分析。同时，AFBLS利用注意力机制来对特征映射节点进行进一步的特征提取，抽取出了特征映射节点间的相关关系，更进一步的提高了预测的准确度。
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公开(公告)号：CN115600093A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211084552.6
申请日：2022-09-06
Applicant: 贵州大学(CN)
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种多深度网络融合迁移蒸馏多工况旋转机械故障诊断模型，包括特征图转化模块、多深度网络融合迁移模块和知识蒸馏模块,特征图转化模块用于将原始信号数据和负载工况数据，分别归一化后，编码转化到图像的三个通道中；多深度网络融合迁移模块根据特征图转化模块得到的数据，采用parmeter based transfer learning的方式对多个网络同时进行迁移和训练；知识蒸馏模块用于对多深度网络融合迁移模块的模型进行压缩。本发明的多深度网络融合迁移学习多工况旋转机械故障诊断模型对WideResNet模块、ResNeSt模块和ResNet152模块进行集成，降低了模型训练所需时间。
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公开(公告)号：CN112298433B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011199472.6
申请日：2020-11-02
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种三轮车后桥减震悬架，包括左侧减振钢板、右侧减振钢板、U形螺栓、减震弹簧装置和后桥转向轴，左侧减振钢板和右侧减振钢板一端均通过一U形螺栓分别固定连接在后桥转向轴左端和右端，另一端均铰接到水平架左右侧，减震弹簧装置采用两个，左侧减振钢板和右侧减振钢板均通过一减震弹簧装置连接到左斜架和右斜架上。本发明选用单个U形螺栓连接左右减震钢板与左右斜架，节约了成本，钢板上打孔数量减半，增强钢板的强度，提高使用寿命，增加经济效益，安装减震弹簧装置，能够提高三轮车的减震效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114707881A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210406935.4
申请日：2022-04-18
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的作业车间自适应调度方法，在近端策略优化算法中设计优化的动作策略和异步更新机制，形成直接高效探索和异步更新近端策略优化算法，基于直接高效探索和异步更新近端策略优化算法，将图神经网络与原始状态信息的分层非线性细化相结合，设计了一种端到端的强化学习方法，基于此，获得一个自适应调度系统。本发明的直接高效探索和异步更新近端策略优化算法具有高级鲁棒性，调度得分比近端策略优化算法提高5.6％，最小完成时间比深度Q网络算法降低8.9％。实验结果证明了所提出的自适应调度策略的有效性和通用性。
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公开(公告)号：CN114676810A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210371439.X
申请日：2022-04-11
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的混合黑猩猩优化算法，该方法为：黑猩猩算法利用佳点集进行种群的初始化，基于正切函数的非线性收敛因子来平衡算法的全局搜索能力和局部开发能力，在位置更新处采用翻筋斗觅食策略。本发明给出的一种改进的混合黑猩猩优化算法(DFSChOA)，利用佳点集进行种群的初始化，提高种群个体的多样性，为全局寻优打下基础，给出的基于正切函数因子的收敛因子来平衡算法的搜索能力和开发能力；在位置更行处提出了翻筋斗觅食策略，改善了算法陷入局部最优的可能性。
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公开(公告)号：CN114519301A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210093960.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了具有时滞的非对称输出约束PMSM系统动态面跟踪控制方法，采用非线性变换函数来将非对称输出约束系统转化为非约束系统。随后，Lyapunov‑Krasovskii泛函和径向基函数神经网络分别用于消除时间延迟和估计未知的不确定性。此外，采用一阶滤波器来解决“复杂性爆炸”的问题。此外，可以证明所有信号最终都是有界的，跟踪误差缩小到原点的一个小邻域。最后，给出了仿真比较结果，以证实所提出的控制器的优越性。
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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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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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