-
公开(公告)号：CN118795771B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410775703.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种电液系统自适应抗扰降阶控制方法，属于电液系统控制领域；针对电液系统，首先建立系统的全状态模型，其次基于奇异摄动理论进行降阶处理，得降阶模型；然后基于降阶模型设计出线性扩张状态观测器与滑模控制器，结合获得滑模抗扰控制器；最后通过三种自适应策略逼近滑模抗扰控制器的未知参数，获得自适应抗扰降阶控制器；本方法不需依赖关节驱动系统参数，仅需知道系统位移输出，有效降低控制参数的数量。实现了关节驱动系统位置输出高精度控制，有效观测系统输出状态速度及扰动，且对参数变化具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN119295747A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411304983.8
申请日：2024-09-19
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种3D语义场景补全方法，包括：步骤1：利用双目相机采集3D场景的RGB图像；步骤2：构建体素占用预测网络，将采集的图像输入体素占用预测网络中，获得体素网格；步骤3：构建注意力增强特征融合模块，利用注意力增强特征融合模块对体素网格进行微调，获得三维体素查询集；步骤4：从采集的图像中提取二维特征，通过可变交叉注意力机制将三维体素查询集与二维特征相关联，更新体素数据；步骤5：引入掩码标记补充体素数据，利用自注意力机制从所有体素数据中提取体素特征；步骤6：将体素特征输入到AUHead语义分割头中进行语义分割，将结果投影到输出空间获得3D场景图。本发明提高了3D语义场景补全的空间占用完整性和语义分割准确性。
-
公开(公告)号：CN118886130A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410901132.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明公开深度强化学习驱动的可移动变形杆件的拓扑优化设计方法，在MATLAB程序中指定设计域并初始化建模，计算杆件组的初始柔度、设置目标函数；搭建深度强化学习仿真环境，搭建深度强化学习智能体，然后进行训练智能体，智能体根据目标函数调整杆件组中每个杆件的相关参数，并不断与仿真环境交互获得奖励，从而输出得到最优布局；其中，采用步函数通过动作值赋予杆件组中各个杆件产生新状态，并计算新状态的当前柔度，根据当前柔度与初始柔度、当前体积与初始体积比较确定当前回合终结结果和奖励的赋予。本发明将深度强化学习和可移动变形杆件引入到拓扑优化问题的求解中，以消除设计人员主观因素的影响，得到一种轮廓清晰易于制造的优化模型。
-
公开(公告)号：CN118659694A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410741448.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步伺服系统的速度补偿控制方法，包括如下步骤：步骤1：建立PMSM数学模型，获得伺服系统运动方程；步骤2：建立电流环控制器，获得速度控制回路的闭环传递函数；步骤3：基于伺服系统运动方程建立在线负载转矩观测器，得到实际负载转矩的辨识值#imgabs0#步骤4：将所述实际负载转矩的辨识值#imgabs1#通过变系数补偿到所述电流环控制器的输入端，并与所述电流环控制器的输出一起作为电流环控制器的给定值，实现自适应速度补偿；所述变系数基于sigmoid函数获得。本发明提出了一种基于sigmoid函数补偿系数自整定的速度前馈补偿策略，可在最短的稳定时间内产生较小的超调量，从而改善了永磁同步伺服系统的动态性能且具有更强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117741891A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311567133.2
申请日：2023-11-22
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G02B7/02
Abstract: 本发明包括：镜框，镜框内部填充金属粉末颗粒阻尼；三个柔性支撑腿，三个柔性支撑腿均匀间隔连接于镜框，任意柔性支撑腿均包括两个X向阻尼、两个Y向阻尼以及依次连接的第一活动部、第二活动部、第三活动部、第四活动部和第五活动部，第一活动部、第二活动部、第三活动部、第四活动部以及第五活动部中的至少两个通过绕第一转动中心线转偏转以挤压X向阻尼和/或通过绕第二转动中心线偏转以挤压Y向阻尼。本发明能够从不同方向进行缓冲减振，确保光学透镜的六自由度运动均能够受到精确约束，以使其所夹持的透镜能够在高频率调节工作下保持较好的稳定性，由此能够克服现有技术中透镜夹持机构阻尼小、易振动、调节精度低的问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060792A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311041759.X
申请日：2023-08-17
Applicant: 苏州科技大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/05 , H02P25/024
Abstract: 本发明涉及一种基于超螺旋算法的永磁同步电机终端滑模控制方法，包括步骤1：建立永磁同步电机数学模型，得到定子电压在dq轴的表达式、转矩方程以及运动方程；步骤2：设计分段滑模面并设计滑模变结构控制律，所述滑模变结构控制律中包括改进型广义超螺旋控制器，所述改进型广义超螺旋控制器中包含线性项和终端因子；步骤3：完成控制器的稳定性证明，并获得滑模控制的到达条件和需要满足的稳定条件。本发明设计了改善的滑模面以及超螺旋控制器，通过分段滑模面的设计，可以使抖振得到明显的减小，在超螺旋控制器的设计中加入了线性项以及终端因子，使得系统的动态特性得到了进一步的提高。
-
公开(公告)号：CN116540759A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310617817.2
申请日：2023-05-29
Applicant: 苏州科技大学 , 苏州杰森电器有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于改进D*算法的无人机三维路径规划方法及系统，适用于无人机路径规划技术领域，该方法包括获取无人机当前环境地图信息，并初始化地图信息，包括起始点、目标点以及障碍物；利用改进的D*算法，根据初始化后的地图信息进行路径优化，得到最优路径；根据最优路径对无人机的三维路径进行规划。本发明可有效应用于无人机在三维环境下的路径规划，在加快算法效率和提高路径质量方面，取得了优越效果。
-
公开(公告)号：CN115664282A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211299385.7
申请日：2022-10-21
Applicant: 苏州科技大学 , 苏州杰森电器有限公司
IPC: H02P21/00 , H02P25/022 , H02P25/024 , H02P27/08 , H02P6/34
Abstract: 本发明涉及一种基于Smith预估补偿的PMSM控制方法，包括如下步骤：步骤1：建立包含扰动项的PMSM数学模型；步骤2：在所述PMSM数学模型中引入Smith预估补偿器，采用时变模型自适应预估方法估计延迟时间和被控对象模型参数，得到全参数自适应的Smith预估补偿器；所述时变模型自适应预估方法为：先加入一个时变环节，输入控制量，使两个输出量的误差趋近于0，以获得对应的自适应律；步骤3：采用基于滑模控制的前馈补偿控制器对输出进行前馈补偿。本发明采用时变模型自适应预估方法来估计延迟时间和被控对象模型参数，为Smith预估补偿提供了精确的参数；通过设计滑模前馈控制器，与Smith预估补偿相结合，确保了系统的整体稳定。
-
公开(公告)号：CN109029618B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201810756561.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 苏州科技大学
IPC: G01F17/00
Abstract: 本发明公开了一种单目视觉包装箱体积测量方法，包括：利用相机拍摄包装箱的斜侧面图像，图像中包含包装箱的底面顶点和与该底面顶点相邻的三个顶点；同时利用测距传感器测量到包装箱底面顶点的距离；在图像中自动提取包装箱的4个顶点；根据上述4个顶点构建方程组；求解方程组得到包装箱的3条棱的边长，进而求得纸箱体积。本发明只需拍摄一张斜向的包装箱图像，通过对图像进行自动处理，便可以获得包装箱的体积，满足物流领域的计费精度需求，从而避免物流公司和客户的损失，同时本发明仅利用摄像头和测距传感器组成系统，成本低廉且便于实现。
-
公开(公告)号：CN110489707A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910779567.6
申请日：2019-08-22
Applicant: 苏州科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于GAN网络的机器人逆运动学求解方法，包括如下步骤：获取机器人末端执行器的位姿数据，并建立机器人D-H模型；获取GAN网络模型，所述GAN网络模型包括生成器和判别器；将所述机器人末端执行器的位姿数据输入所述GAN网络模型中，得到该机器人对应的预测关节变量。本发明利用GAN网络模型来实现机器人逆运动学求解，利用GAN网络模型泛化能力强、训练效率高等优点，相较于其它神经网络模型，利用GAN网络模型处理机器人逆运动学，能够得到更有效率的计算过程和更精确的处理结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
98
records
(took 0.023 seconds)
