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公开(公告)号：CN118838179A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410959959.1
申请日：2024-07-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了无人系统协同固定时间控制方法、无人系统及存储介质，涉及无人系统控制技术领域。本发明的观测器采用事件驱动的方式，可以显著降低通信频率并提高观测速度。其次，利用历史数据来更新模糊逻辑系统的权重，可以提高学习效率和信息利用率。另外，对权重矩阵范数的平方而非权重矩阵进行更新，可以减轻计算负担和提高方案可行性。最后，通过模糊控制系统来估计跟随者最高阶状态中的不确定性，通过固定时间滤波器来处理其余状态中的不确定性，可以降低方案复杂度和计算负担，并增强控制的鲁棒性和方案适用性。
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公开(公告)号：CN118736411A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410855485.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06T7/73 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像任意朝向舰船目标检测识别方法。本发明采用单独的回归分支对角度进行预测，将角度预测分支与其他分支解耦，实现了对目标角度更加精确和灵活的估计；采用DFL中提出的积分形式表示法对角度和矩形框进行预测，有效提高了预测的准确性，并加强了模型对于目标尺寸和方向变化的敏感性，进一步提升了目标检测任务中的性能；同时，在损失函数设计中新增弧度比，可以直接最小化预测框和真实框之间的角度差异，显著提升了模型在处理旋转目标检测时的收敛速度。本发明不仅提高了模型对旋转目标检测的准确性，还增强了模型对角度变化的适应性，从而在面对复杂背景和多样姿态的目标时，能够提供更为鲁棒的检测性能。
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公开(公告)号：CN118502479A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410558948.2
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式模型预测的多无人机不可达参考编队跟踪方法，属于飞行控制技术领域；本发明实现方法为：建立无人机运动学模型，设计评价编队跟踪控制器性能的指标，并定义最优公共可达轨迹；结合交替方向乘子法与人工参考变量，设计基于分布式模型预测方法的跟踪控制律，实现不可达参考下的编队跟踪控制；设计交替方向乘子法中的参数更新方法，保证在实现编队控制同时，改善跟踪性能。
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公开(公告)号：CN114494771B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210036245.4
申请日：2022-01-10
Inventor： 翟弟华 , 王永康 , 夏元清 , 詹玉峰 , 邹伟东 , 刘坤 , 戴荔 , 吴楚格 , 郭泽华 , 李怡然 , 张元 , 张金会 , 闫莉萍 , 孙中奇 , 崔冰 , 高寒 , 杨辰 , 王力 , 史运涛 , 董哲
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114815601B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202210317746.X
申请日：2022-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种减少主动悬挂系统时延误差的修正自抗扰控制方法，能够削弱输入延迟，实现了无时滞的主动悬挂减振作用。本发明在传统自抗扰控制的基础上，先对有延迟的控制输入做时间为τ的预估，基于泰勒级数近似及Smith预估器的思想，利用跟踪微分器得到新的相位超前后的实际控制量输入主动悬挂系统；然后在新控制量与ESO之间加入τ0的延迟模块，使得整个闭环都是对当前时刻的控制效果，通过调整两个延迟模块大小，弥补延迟时间预估误差的影响，在不断循环作用下，提高系统减振效果和鲁棒性，致力于削弱时滞影响，提高整体性能。
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公开(公告)号：CN114500004A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210003869.6
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于条件扩散概率生成模型的异常检测方法，通过预处理历史时序数据；对历史时序数据进行特征提取，根据提取的特征和下一时刻观测值构建离线条件扩散概率生成模型；利用离线条件扩散概率生成模型和噪声状态转移矩阵重构新噪声序列；利用离线条件扩散概率生成模型和所述新噪声序列预测下一时刻的观测值；根据下一时刻的观测值和实际值的差值确定预设阈值，将所述离线条件扩散概率生成模型和所述预设阈值部署到线上进行实时异常检测。能够减少生成模型本身函数的约束，以及在保持表达能力的同时减少迭代次数，实现更好的异常检测效果。
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公开(公告)号：CN114494771A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210036245.4
申请日：2022-01-10
Inventor： 翟弟华 , 王永康 , 夏元清 , 詹玉峰 , 邹伟东 , 刘坤 , 戴荔 , 吴楚格 , 郭泽华 , 李怡然 , 张元 , 张金会 , 闫莉萍 , 孙中奇 , 崔冰 , 高寒 , 杨辰 , 王力 , 史运涛 , 董哲
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种可防御后门攻击的联邦学习图像分类方法，采用矩阵降维和聚类算法对Worker节点提交的梯度进行处理，最后选择正常的Worker节点提交的梯度参与聚合，从而完全避免了后门植入全局模型的可能性，此外，本发明所用的方法是一种无监督方法，适用于联邦学习场景，可广泛应用在联邦学习防御中，提高联邦学习的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118859845A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410887734.X
申请日：2024-07-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明的目的是提供一种安排位置伺服系统输入指令的过渡过程的方法，可以解决最速离散跟踪微分器规划的速度曲线超出系统最大能力速度问题；本发明得到最大下一步位置期望值的表达公式，并构造出位置指令的方程，将此方程代入最速离散跟踪微分器计算，能够满足最大加速的约束，同时能够对速度曲线产生最大速度限幅的要求，满足系统最大能力。
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公开(公告)号：CN118170163A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410266159.1
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明公开的一种基于预测器的固定时间神经网络航天器姿态控制方法，属于航天器姿态控制领域。本发明实现方法为：构建由反作用轮控制的不确定航天器俯仰角运动系统模型。构建状态预测器，将状态预测误差信号引入神经网络使得神经网络估计器与控制器的耦合程度降低，提高估计器的在估计不确定性时的学习稳定性和估计精度。在神经网络估计器中加入自适应鲁棒项，对估计误差上界进行自适应估计与补偿。基于反步法设计控制器，构建固定时间滤波器计算反步法中虚拟控制信号的导数估计值，从而解决微分爆炸的问题，基于滤波器对虚拟控制量的估计误差和当前阶补偿信号构建固定时间补偿系统，在降低补偿系统阶次并且减少耦合的同时提高控制器控制精度。
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