一种双边托举机器人系统高精度抗干扰连续滑模控制方法

    公开(公告)号:CN108594656A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810300473.1

    申请日:2018-04-04

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: G05B13/04

    CPC分类号: G05B13/045 G05B13/047

    摘要: 本发明公开一种双边托举机器人系统高精度抗干扰连续滑模控制方法,步骤是:获得机器人的角位置和角速度的信息,获取近端和远端接触力;建立多源干扰环境下的主从机器人系统机电模型,建立接触力与接触形变之间的动态模型;建立位置跟踪误差和接触力跟踪误差在多源干扰环境下的动态方程;将多源干扰的影响抽象为系统集总干扰,针对该集总干扰设计干扰观测器实现对集总干扰的渐近高精度估计;基于连续滑模控制方法设计复合连续滑模控制器;经过非线性变换转化为系统真实控制量。此种方法可降低多源干扰环境对双边托举机器人系统控制精度的影响,增强双边系统的环境适应能力,大大提高双边系统的位置控制精度和环境感知能力。

    一种水力旋流器的自动控制装置的控制方法

    公开(公告)号:CN102008998B

    公开(公告)日:2013-04-03

    申请号:CN201010524567.0

    申请日:2010-10-29

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B03B13/00 B03B5/34

    摘要: 本发明公开了一种水力旋流器的自动控制装置及其控制方法,包括可编程逻辑控制器、放射性浓度计、压力计、电磁流量计、超声波液位计、调节阀、变频器和监控计算机;所述的可编程逻辑控制器包括模拟量输入模块、CPU模块和模拟量输出模块,本发明能实时监测水力旋流器的入口矿浆浓度、入口管路压力、泵池液位和泵池补加水量,还能自动调节渣浆泵的泵速和泵池补加水量,实现水力旋流器的入口矿浆浓度、入口管路压力和泵池液位的自动控制,满足了产品的分离粒度要求,实现了生产现场的无人值守,保证了生产的安全有序,可以在线修改可编程逻辑控制器的工作参数、指标参数,提高了生产效率。

    一种磨矿分级过程的抗扰动控制装置及其方法

    公开(公告)号:CN101954309A

    公开(公告)日:2011-01-26

    申请号:CN201010517582.2

    申请日:2010-10-25

    申请人: 东南大学

    IPC分类号: B02C25/00 G05B13/04 G05B23/02

    摘要: 本发明公开了一种磨矿分级过程的抗扰动控制装置及其方法,包括可编程逻辑控制器、泵池出水管路流量计、泵池给水管路流量计、皮带秤、液位计、粒度分析仪、电耳、浓度计、调节阀、给矿机变频器和监控计算机;所述的可编程逻辑控制器包括模拟量输入模块、CPU模块和模拟量输出模块。本发明能有效解决一大类工业过程的扰动、耦合和模型失配等控制问题,提高自动控制系统的控制性能,有利于降低企业发展扩建、设备维护更新的费用,大大增加了企业经济效益,同时可以避免恶劣生产现场的人工操作,降低工人劳动强度,改善了劳动环境。

    基于机器学习和最大极值稳定区域的车牌识别方法

    公开(公告)号:CN110046618B

    公开(公告)日:2023-06-13

    申请号:CN201910274452.1

    申请日:2019-04-08

    申请人: 东南大学

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习和最大极值稳定区域的车牌识别方法,充分利用最大极值稳定区域具有仿射不变性和对光照的适应性,且适用于文字字符检测提取的特点,直接对原车辆图像中的字符区域进行提取,并结合机器学习和车牌排列规则去除非字符区域,无需再进行车牌定位和字符分割等一系列繁琐操作,提高了车牌识别方法的效率,且适用于复杂环境下的车牌识别,适合于智能交通系统的设计和部署。

    一种基于雷达回波图外推的短临降水预测方法

    公开(公告)号:CN115761261A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211495440.X

    申请日:2022-11-27

    摘要: 本发明公开了一种基于雷达回波图外推的短临降水预测方法,首先采用UNet网络模型框架,并在其特征编码块上进行改进,通过引入多尺度特征嵌入模块获得局部和全局的短临降水的特征信息,从而增加了模型的多尺度预测能力;引入多层级融合模块实现局部、中等、全局特征在不同层级之间的信息传递,能够充分利用CNN关注局部信息和Transformer建立全局依赖的优势,提高模型在雷达回波序列空间维度上的特征表达;并且采用跨时间的Transformer算法挖掘雷达回波序列时序上的依赖关系,学习得到短临降水的时间变化趋势,增强模型在雷达回波序列时间维度上的特征表达;改进后的模型增强了模型在雷达回波序列空间、时间维度上的特征提取能力,提升了短临降水预测的准确性。