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公开(公告)号：CN119416495A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411508476.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种基于正态随机分布的机械臂重复定位精度指标评价方法。该方法为机械臂各关节赋予正态随机分布的重复定位误差，实现指标置信度的计算，进而完成机械臂重复定位精度指标的评价工作，包括以下步骤：首先基于改进DH法建立机械臂运动学模型，随后确定机械臂常时工况与极端工况，计算上述工况在无误差条件下的末端指向与位置。接下来，基于正态随机分布设置关节误差计算末端位姿矩阵，进而得到对应位置与姿态误差。最后，将机械臂重复定位下满足指标的比例定义为指标置信度，进而实现机械臂重复定位精度指标的评价。
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公开(公告)号：CN110442110B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810418429.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶滑模观测器的航天器故障诊断方法，采用罗德里格参数建立刚体航天器姿态数学模型，根据刚体航天器姿态数学模型建立非线性动力学方程，并将非线性动力学方程进行改写，根据改写的非线性动力学方程设计二阶滑模观测器；对二阶滑模观测器的等价注入项进行低通滤波处理，估计故障的外轮廓，将故障的估计值与设定的阈值进行比较，完成系统故障诊断。本发明使得航天器系统在发生故障后，能够及时得到故障信息及具体的故障情况，同时抑制了外部干扰对故障诊断结果的影响，因此，可以有效地提高系统故障诊断效率，提高航天器运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108134680B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201611078752.5
申请日：2016-11-30
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的系统测量节点优化配置方法，建立系统的贝叶斯网络模型；根据贝叶斯网络模型计算故障节点和测量节点间的互信息矩阵；根据故障节点和测量节点间的互信息矩阵计算测点对故障节点诊断的贡献度，确定综合诊断能力指标；根据测点对故障节点诊断的贡献度及测点成本和测点数量限制描述优化问题；应用改进的离散二进制粒子群算法进行优化处理，得出测点的优化配置结果。本发明考虑了在满足约束条件下的传感器优化配置问题，更符合实际工程应用，同时考虑了测点的故障诊断能力和测量成本问题，然后通过改进的优化算法进行优化处理，从而找到系统最佳的测量节点配置方案。
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公开(公告)号：CN110442110A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201810418429.0
申请日：2018-05-04
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于二阶滑模观测器的航天器故障诊断方法，采用罗德里格参数建立刚体航天器姿态数学模型，根据刚体航天器姿态数学模型建立非线性动力学方程，并将非线性动力学方程进行改写，根据改写的非线性动力学方程设计二阶滑模观测器；对二阶滑模观测器的等价注入项进行低通滤波处理，估计故障的外轮廓，将故障的估计值与设定的阈值进行比较，完成系统故障诊断。本发明使得航天器系统在发生故障后，能够及时得到故障信息及具体的故障情况，同时抑制了外部干扰对故障诊断结果的影响，因此，可以有效地提高系统故障诊断效率，提高航天器运行的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109753045A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201711088078.3
申请日：2017-11-08
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于BP神经网络的航天器姿控系统故障诊断方法，采集航天器姿控系统模型未发生故障时的传感器数据，并以该数据训练BP神经网络，建立故障诊断模型；将航天器姿控系统模型传感器的真实输出与故障诊断模型的输出作差，得到残差，用于故障诊断；将残差与设定阈值进行比较，对航天器姿控系统进行故障诊断。本发明采用神经网络方法处理非线性问题，相比传统的控制系统状态观测器，应用神经网络设计的状态观测器具有很强的自适应性，利用神经网络对非线性系统进观测和辨识是一种非常重要的方法，具有很高的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109522914A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201710845881.0
申请日：2017-09-19
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种改进的模型融合的神经网络结构训练方法，采集图像，形成数据集，根据图像特征确定原始神经网络结构；将数据集划分为若干个子集，并且改变原始神经网络结构，得到若干个模型，使得到的模型个数与子集个数相同；采用划分后的子集分别训练对应的模型，得到每个模型的表现值；计算每个模型的表现系数，并根据表现系数输出数据集训练结果。本发明提供了简化训练神经网络难度的新思路，综合加入物理学动量的设计方法的优势，可大幅减小训练时间，加速目标函数收敛速度，更容易获得目标函数全局最优解。同时提高泛化性能。
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公开(公告)号：CN119772915A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510061600.7
申请日：2025-01-15
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所 , 中国科学院微小卫星创新研究院
Abstract: 一种用于在轨组装的附着型变构机器人，包括工具库、机器人本体、操作臂及吸附执行器；工具库位于机器人本体上方；四条操作臂位于机器人本体侧方；四套吸附执行器均匀分布在机器人本体下方。本发明可在轨实现操作臂的构型变换，满足不同任务下的构型需求，提高操作臂灵活性，通过操作臂的多臂协同作业，可显著提高在轨工作效率和操作精度，同时进一步增加了工作可靠性和容错能力；能够在轨实现末端工具的快速更换，实现了机器人在轨功能的扩展，能够更好的适应各种在轨任务；采用电磁吸附方式实现机器人航天器之间的附着固定，能够更好的适应真空环境下的在轨任务；能够充分利用太阳能为机器人在轨任务提供电能，有效延长了机器人的在轨作业时间。
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公开(公告)号：CN111240297A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201811432461.0
申请日：2018-11-28
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于Kalman滤波器的航天器姿控系统故障诊断方法，包括以下步骤：建立刚体航天器姿控系统运动学及动力学模型，根据姿控系统运动学及动力学模型设计相应的Kalman滤波器，对Kalman滤波器进行离散化处理，设计姿控系统故障诊断方法，对故障进行定位，完成故障诊断。本发明能够准确地定位航天器姿控系统的故障情况，同时抑制了外部干扰对故障诊断结果的影响，提高系统故障诊断效率及正确率，并可以有效地提高航天器运行的安全性和可靠性，同时本发明设计简单有效，具有很高的实际工程应用的价值，其对于实际航天器姿控系统的控制具有更强的适用性。
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公开(公告)号：CN109426238A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201710768958.9
申请日：2017-08-31
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于滑模观测器的航天器姿控系统多故障诊断方法，建立航天器姿控系统动力学模型，根据姿控系统动力学模型设计滑模观测器，并根据Lyapunov稳定性原理确定滑模观测器参数；根据设计的滑模观测器构建故障重构函数，对故障进行重构，完成故障诊断。本发明能够及时得到故障信息及具体的故障情况，同时抑制了外部干扰对故障诊断结果的影响，减缓了滑模的抖振效应，因此，可以有效地提高系统故障诊断效率，提高航天器运行的安全性和可靠性，同时本发明可以很好地诊断出系统执行器的多故障情况，提高该方法在实际应用的价值，其对于实际姿控系统的控制具有更强的适用性。
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公开(公告)号：CN108134680A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201611078752.5
申请日：2016-11-30
Applicant: 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯网络的系统测量节点优化配置方法，建立系统的贝叶斯网络模型；根据贝叶斯网络模型计算故障节点和测量节点间的互信息矩阵；根据故障节点和测量节点间的互信息矩阵计算测点对故障节点诊断的贡献度，确定综合诊断能力指标；根据测点对故障节点诊断的贡献度及测点成本和测点数量限制描述优化问题；应用改进的离散二进制粒子群算法进行优化处理，得出测点的优化配置结果。本发明考虑了在满足约束条件下的传感器优化配置问题，更符合实际工程应用，同时考虑了测点的故障诊断能力和测量成本问题，然后通过改进的优化算法进行优化处理，从而找到系统最佳的测量节点配置方案。
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