-
公开(公告)号：CN113589689B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202110780669.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 南昌大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数自适应神经网络的滑模控制器设计方法，包括：1，建立n自由度旋转关节刚性机械臂动力学模型；2，将步骤1中模型系统转化为基于关节位置的二阶状态方程，并为其设计快速终端滑模面；3，利用RBF神经网络对系统未知动力学参数进行逼近；4，设计自适应非奇异快速终端滑模控制器，并基于步骤3中的动力学参数逼近结果，实现机械臂的无模型控制。本发明适用于受到模型不确定性和外部干扰的影响的机械臂的轨迹跟踪控制，减少了控制设计程序中给出的自适应设计参数的数量，使得机器人动力学的未知非线性函数在RBFNN基础上进行了近似；还提高了误差的收敛速度和跟踪精度，实现了基于李雅普诺夫定理的全局渐近稳
-
公开(公告)号：CN113589689A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110780669.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 南昌大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数自适应神经网络的滑模控制器设计方法，包括：1，建立n自由度旋转关节刚性机械臂动力学模型；2，将步骤1中模型系统转化为基于关节位置的二阶状态方程，并为其设计快速终端滑模面；3，利用RBF神经网络对系统未知动力学参数进行逼近；4，设计自适应非奇异快速终端滑模控制器，并基于步骤3中的动力学参数逼近结果，实现机械臂的无模型控制。本发明适用于受到模型不确定性和外部干扰的影响的机械臂的轨迹跟踪控制，减少了控制设计程序中给出的自适应设计参数的数量，使得机器人动力学的未知非线性函数在RBFNN基础上进行了近似；还提高了误差的收敛速度和跟踪精度，实现了基于李雅普诺夫定理的全局渐近稳定。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115919495A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211592223.2
申请日：2022-12-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种用于牙髓血液检测的医疗仪器，包括用于获取基本牙齿图像并对图像进行干涉处理的光路调整系统、用于收集干涉处理产生的散斑图像并向外传输的图像收集系统、用于保存所述散斑图像并将散斑图像衬比处理的图像处理系统，光路调整系统包括前后依次并列平行设置的激光器、光阑、显微镜物镜、双凸透镜和滤光片；图像收集系统包括工业相机。本发明用激光散斑衬比成像的方式，得到牙髓血流成像，将得到的图像进行计算机特征提取后得到衬比图，判断牙齿牙髓内有无血流，对牙齿牙髓进行诊断与观察。该装置体积较小，重量较轻，方便携带，成本较低，对检查和治疗牙齿牙髓血流状态具有重要的医用价值。
-
公开(公告)号：CN113595080B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111139215.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了基于改进缎蓝园丁鸟算法的主动配电网双层优化调度方法，包括以下步骤：建立考虑需求响应下的主动配电网整体经济性的双层优化调度模型，该模型是以配电网系统的运行成本最低为目标的双层非线性规划数学模型。上层以配电网分时电价为变量，目标函数为总运行成本，下层以主动配电网的可调度分布式电源机组出力为变量，目标函数为调度运行成本。利用改进型缎蓝园丁鸟算法对上下层进行寻优，本发明通过引入非线性的自适应机制，提高缎蓝园丁鸟算法对于复杂双层非线性规划问题的全局寻优能力，可有效提高主动配电网运行的经济性，具有实用价值。
-
公开(公告)号：CN110231915B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910455447.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 南昌大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本申请涉及一种数据管理方法、系统、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：通过集群中的主节点接收当前的数据处理请求；当数据处理请求中包括写请求时，响应于所述写请求在主节点中写入数据，并生成包括所述数据的数据记录块；向所述主节点的辅助节点分发所述数据记录块；所述数据记录块，用于被转发至与各辅助节点分别对应的从节点，以指示在各从节点中复制所述数据记录块中记录的所述数据并存储；所述辅助节点，是不参与投票和竞选的节点。本申请的方案，能够提高数据管理效率。
-
公开(公告)号：CN113595080A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202111139215.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了基于改进缎蓝园丁鸟算法的主动配电网双层优化调度方法，包括以下步骤：建立考虑需求响应下的主动配电网整体经济性的双层优化调度模型，该模型是以配电网系统的运行成本最低为目标的双层非线性规划数学模型。上层以配电网分时电价为变量，目标函数为总运行成本，下层以主动配电网的可调度分布式电源机组出力为变量，目标函数为调度运行成本。利用改进型缎蓝园丁鸟算法对上下层进行寻优，本发明通过引入非线性的自适应机制，提高缎蓝园丁鸟算法对于复杂双层非线性规划问题的全局寻优能力，可有效提高主动配电网运行的经济性，具有实用价值。
-
公开(公告)号：CN110231915A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910455447.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 南昌大学 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F3/06
Abstract: 本申请涉及一种数据管理方法、系统、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：通过集群中的主节点接收当前的数据处理请求；当数据处理请求中包括写请求时，响应于所述写请求在主节点中写入数据，并生成包括所述数据的数据记录块；向所述主节点的辅助节点分发所述数据记录块；所述数据记录块，用于被转发至与各辅助节点分别对应的从节点，以指示在各从节点中复制所述数据记录块中记录的所述数据并存储；所述辅助节点，是不参与投票和竞选的节点。本申请的方案，能够提高数据管理效率。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.032 seconds)
