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公开(公告)号：CN118769249B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410951667.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于混杂触发机制镇定单臂机器人系统的控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立连续时间下的单臂机器人系统动态模型；步骤二、基于步骤一建立的单臂机器人系统动态模型，在测量丢失情形下，设计包含时间触发机制和事件触发机制的混杂触发策略；步骤三、根据步骤二中描述的混杂触发策略，设计基于混杂触发策略的时滞反馈控制器；步骤四、基于步骤三设计的时滞反馈控制器，获得保证被控系统实现均方指数稳定的充分条件。该方法具有简单、易实施的优点，有效提高了单臂机器人系统的稳定性和整体性能。通过混杂触发机制，可以有效平衡系统网络资源的利用，确保在各种工作条件下都能实现有效的控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119167224B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411024016.6
申请日：2024-07-29
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分割模型的人类活动变化识别方法，所述方法如下：步骤S1、传感器采集到的连续活动的时序数据X＝{x1,…,xn,…,xN}；步骤S2、初始化时序数据X的分割阶数为k＝1；步骤S3、给定最大分割阶数Kmax，如果k≤Kmax，则重复执行步骤S4；步骤S4、利用高斯分割模型对连续活动的时序数据进行划分，通过最大化高斯分割模型下X的对数似然函数，得到X的分割点和不重叠的人类活动片段；步骤S5、根据对数似然函数，定义BIC准则，通过BIC的最小值确定最优的分割阶数和变化点集合。该方法可用于连续传感器数据中人类活动变化的识别，以便后续对活动数据的分类。
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公开(公告)号：CN119167224A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411024016.6
申请日：2024-07-29
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分割模型的人类活动变化识别方法，所述方法如下：步骤S1、传感器采集到的连续活动的时序数据X＝{x1,…,xn,…,xN}；步骤S2、初始化时序数据X的分割阶数为k＝1；步骤S3、给定最大分割阶数Kmax，如果k≤Kmax，则重复执行步骤S4；步骤S4、利用高斯分割模型对连续活动的时序数据进行划分，通过最大化高斯分割模型下X的对数似然函数，得到X的分割点和不重叠的人类活动片段；步骤S5、根据对数似然函数，定义BIC准则，通过BIC的最小值确定最优的分割阶数和变化点集合。该方法可用于连续传感器数据中人类活动变化的识别，以便后续对活动数据的分类。
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公开(公告)号：CN117949897A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410031123.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于时序分割和聚类的多功能雷达工作模式识别方法，属于雷达电子侦察技术领域。方法是：S1、从接收机获取的脉冲序列X＝{x1,x2,…,xN}，每个脉冲由m个PDW特征参数表征；S2、初始化脉冲序列的分割阶数为k；S3、给定脉冲序列的最大分割阶数为Kmax，若k＜Kmax，则重复执行步骤S4，并令k＝k+1；否则，执行步骤S5和S6；S4、基于信息增益作为损失函数的IGTS算法对脉冲序列进行划分，得到脉冲序列的分割点和工作模式片段；S5、根据不同分割阶数k下的损失函数，利用相邻损失函数一阶差分的比来发现其拐点所对应的k值，以确定待识别的工作模式片段；S6、基于DTW距离作为相似性度量的k‑means算法对获得的工作模式片段进行聚类，得到工作模式的聚类标签。本发明用于雷达工作模式识别。
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公开(公告)号：CN118769249A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410951667.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于混杂触发机制镇定单臂机器人系统的控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立连续时间下的单臂机器人系统动态模型；步骤二、基于步骤一建立的单臂机器人系统动态模型，在测量丢失情形下，设计包含时间触发机制和事件触发机制的混杂触发策略；步骤三、根据步骤二中描述的混杂触发策略，设计基于混杂触发策略的时滞反馈控制器；步骤四、基于步骤三设计的时滞反馈控制器，获得保证被控系统实现均方指数稳定的充分条件。该方法具有简单、易实施的优点，有效提高了单臂机器人系统的稳定性和整体性能。通过混杂触发机制，可以有效平衡系统网络资源的利用，确保在各种工作条件下都能实现有效的控制。
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公开(公告)号：CN117949897B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410031123.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于时序分割和聚类的多功能雷达工作模式识别方法，属于雷达电子侦察技术领域。方法是：S1、从接收机获取的脉冲序列X＝{x1,x2,…,xN}，每个脉冲由m个PDW特征参数表征；S2、初始化脉冲序列的分割阶数为k；S3、给定脉冲序列的最大分割阶数为Kmax，若k＜Kmax，则重复执行步骤S4，并令k＝k+1；否则，执行步骤S5和S6；S4、基于信息增益作为损失函数的IGTS算法对脉冲序列进行划分，得到脉冲序列的分割点和工作模式片段；S5、根据不同分割阶数k下的损失函数，利用相邻损失函数一阶差分的比来发现其拐点所对应的k值，以确定待识别的工作模式片段；S6、基于DTW距离作为相似性度量的k‑means算法对获得的工作模式片段进行聚类，得到工作模式的聚类标签。本发明用于雷达工作模式识别。
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