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公开(公告)号：CN111078008A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911226739.3
申请日：2019-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种早教机器人的控制方法，涉及人工智能技术领域。本发明先确认是否执行物体识别，若是，则获取目标图像，预处理后得到标准图像，根据卷积神经网络建立物体识别模型，标准图像输入物体识别网络中得到识别结果，采用模拟鼠标点击动作的方法调用机器人的动作控制台指挥机器人作出相应动作、声音以及3D展示；若否，则获取手势图像，建立手势识别模型，将手势图像输入到手势识别模型得到识别结果，采用模拟鼠标点击动作的方法调用机器人的动作控制台指挥机器人作出相应动作。本方法采用了基于cnn卷积网络和合cpms手势识别网络，能够快速识别图片或者手势控制下位机作出与该识别结果相对应的动作。
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公开(公告)号：CN117055353A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311144690.3
申请日：2023-09-06
Applicant: 东北大学 , 华北电力大学 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于事件触发策略和神经网络的锅炉控制方法，涉及综合能源运行控制技术领域。该方法采用基于动态事件的机制来解决具有非对称输入约束的连续时间锅炉汽轮机系统的最优跟踪问题。提出了一种新的基于事件的动态触发机制并通过引入正的内部动态变量来减少控制器的更新次数，目标是针对给定的性能指标函数，找到最优的事件触发控制策略，使系统在跟踪理想信号的同时，性能指标函数最小。通过引入跟踪误差变量，将最优跟踪问题转化为具有对称输入约束的最优稳定性问题，然后设计了三个神经网络分别逼近系统模型、值函数和控制策略，并通过Lyapunov方法证明了所提优化算法的可行性，且系统不会呈现Zeno行为。
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公开(公告)号：CN111078008B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201911226739.3
申请日：2019-12-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种早教机器人的控制方法，涉及人工智能技术领域。本发明先确认是否执行物体识别，若是，则获取目标图像，预处理后得到标准图像，根据卷积神经网络建立物体识别模型，标准图像输入物体识别网络中得到识别结果，采用模拟鼠标点击动作的方法调用机器人的动作控制台指挥机器人作出相应动作、声音以及3D展示；若否，则获取手势图像，建立手势识别模型，将手势图像输入到手势识别模型得到识别结果，采用模拟鼠标点击动作的方法调用机器人的动作控制台指挥机器人作出相应动作。本方法采用了基于cnn卷积网络和合cpms手势识别网络，能够快速识别图片或者手势控制下位机作出与该识别结果相对应的动作。
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