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公开(公告)号：CN110572108B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201910864396.7
申请日：2019-09-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P25/098
Abstract: 本发明公开一种开关磁阻电机的电感模型非线性补偿与控制方法与系统，利用能体现SRM线性模型误差的转矩偏差及其变化率作为模糊推理输入信息，设计模糊推理规则，构建模糊补偿器，实现对线性电感模型的非线性前馈补偿；引入强化学习，设计回报函数，与模糊补偿器相配合，进一步实现电感模型的非线性自适应优化补偿，达到间接描述电感的强非线性特性的目的。本发明能够有效地改善控制系统动态品质，抑制了SRM转矩脉动。本发明系统可构成嵌入式系统，避免非线性特性直接建模，运算量小，方便开关磁阻电机的在线控制。
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公开(公告)号：CN111515962A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010500340.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种含有谐波减速器柔性关节的传递误差补偿控制方法，设计了一个基于类迟滞算子和在线序列极限学习机的串联结构的迟滞混合模型，用于描述谐波减速器柔性关节特殊的迟滞非线性特性。模型参数学习采用递推参数更新，可在线捕捉柔性关节的不同运行状态下的迟滞特性动态变化。串联结构的迟滞混合模型预测输出角度，通过迟滞混合模型预测输出角度与谐波减速器柔性关节理想的输出角度相减，乘以减速比，通过前馈补偿控制，实现柔性关节高速端驱动伺服电机的补偿控制，提高柔性关节传递精度。本系统可构成嵌入式系统，运算量小，从信息的角度，通过补偿控制，解决柔性关节中减速器由于制造、加工工艺瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN107294453B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710648529.8
申请日：2017-08-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P21/22 , H02P21/08 , H02P25/098 , H02P27/04
Abstract: 本发明是一种磁链与电流联合抑制开关磁阻电机转矩脉动的方法与系统通过基于偏差预处理的磁链双权值神经网络的磁链增量PID控制得到参考磁链，通过基于偏差预处理的电流双权值神经网络的电流增量PID控制得到参考电流；磁链分配与电流分配得到三相参考电流与磁链，配合输入二维滞环控制器，得到恒转矩下有效的开关量。本系统信号处理器含有相关各运算模块和电流、磁链分配模块及二维滞环控制器。信号处理器接受电流和位置传感器信号，经各模块运算，得二维滞环控制器开关量，控制功率驱动器驱动SRM运行。实现输出电流收敛到参考电流，与此同时，输出磁链收敛到参考磁链，实现开关磁阻电机总转矩脉动的有效控制。
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公开(公告)号：CN109343351A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811495606.1
申请日：2018-12-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明为一种改进PID控制的开关磁阻电机转矩控制系统，本系统在直接瞬时转矩控制系统的基础上，将单神经元PID速度控制器中的前向通道的微分计算模块移到转速的反馈通道，构成微分先行单神经元PID速度控制器。并且进一步引入经典模糊控制模块与积分计算模块并联构成积分模糊控制模块，对微分先行单神经元PID的输出增益进行实时调节，构成模糊—微分先行单神经元PID控制器。本系统控制性能较好，有效地减小了开关磁阻电机的转矩脉动，转矩脉动率小于2％，且系统动态性能良好。
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公开(公告)号：CN109333518A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811631684.X
申请日：2018-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种快速抓取灯罩的并联机器人，包括：动力装置、控制装置、操控装置及吸盘装置，所述操控装置上方连接所述动力装置、控制装置，下方连接内部包含有环带吸盘的所述吸盘装置，所述控制装置通过视频采集数据、运算后指挥所述动力装置动作带动所述操控装置动作进而通过所述环带吸盘产生的真空吸力完成抓取动作。采用本发明的技术方案可最大程度上的忽略碗状物品底部复杂结构的影响，同时能提供更大的吸力，快速、安全的移动碗状物品。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107276465A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710494319.8
申请日：2017-06-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/00 , H02P25/098
CPC classification number: H02P6/34 , H02P6/10 , H02P23/0018 , H02P25/098
Abstract: 本发明为一种转矩-电流神经网络开关磁阻电机控制方法与系统，本方法为SRM各相配置一个神经网络前馈控制器，以转矩-电流逆模型为其激活函数，以给定总转矩分配的各相参考转矩和转子位置角为输入，以PID控制器的输出实现反馈误差学习。神经网络前馈控制器的输出与PID控制器的输出叠加作为参考电流送入电流滞环控制器，结合当前电流反馈信号控制SRM运行。本系统SRM安装电流、位置和转矩传感器，信号处理器含有三个神经网络前馈控制器、转矩分配模块、PID控制模块、电流迟滞环控制模块。内环电流滞环控制器跟踪参考电流，控制SRM运行，充分考虑了SRM具有特殊强非线性，有效减小SRM的转矩脉动。
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公开(公告)号：CN106856823A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710183604.8
申请日：2017-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: A01D46/00 , B25J5/007 , B25J11/00 , G01N21/84 , G01N2021/8466
Abstract: 本发明公开了一种具有成熟度检测及计数功能的采摘机器人，包括车型移动平台、柔性机械手、装载箱、双图像采集系统、计数器，其在采摘果实过程中，通过双图像采集系统能较为精准地识别果实颜色、形状，进而自动完成采摘任务并且具有计数功能。本发明具有准确定位、精确识别、无损采摘和满足预定条件而自动返回指定地点特点，极大地提高了工作效率，节约了人力资源，降低了成本，而且装置结构简单小巧，实用性强。
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公开(公告)号：CN104714188B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510147926.8
申请日：2015-03-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明为量测噪声方差阵相匹配的电池电荷状态估计方法与系统，本法步骤为：建立电池模型、电压电流采样，最小二乘法参数辨识模型参数；自适应无迹卡尔曼滤波估计SOC；调整滤波增益的方差阵相匹配的鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波，计算系统量测噪声实际残差方差阵值和估计的理论残差方差阵，得到εk。εk大于1自适应调整因子否则调整滤波增益，求得SOC估计值本系统动力电池所接电压、电流传感器经模数转换模块连接微控制器。微控制器含模型参数辨识模块、调整因子计算模块、滤波增益自适应调整、鲁棒自适应无迹卡尔曼滤波SOC估计模块。SOC直接显示或传送到设备CAN网络。本发明动态调整滤波增益，提高了SOC估计的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106643844A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510720834.4
申请日：2015-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种通用传感器数字显示装置。该装置通过电流传感转换模块将电流型传感器输出电流信号转化为电压信号，从而将电流型传感器与电压型传感器统一起来；通过键盘或通信模块灵活设置采集量与真实物理量的关系，得到不同传感器测得的真实物理量大小，从而将其通过LCD数字显示出来，并可通过通信模块传送给上位机。装置实现了对多类传感器测得的真实物理量的实时数字显示及存储，该装置，由电源模块、通信模块、控制/显示模块、电流传感转换模块、电压传感采集模块、键盘模块组成。可根据用户的要求灵活对通信模块、电流传感转换模块、键盘模块进行精简。该装置提高了传感器数显模块的通用性、灵活性，可广泛应用到各工业现场。
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公开(公告)号：CN105785981A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610254518.7
申请日：2016-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05D1/00
CPC classification number: G05D1/0016 , G05D2201/02
Abstract: 本发明公开了一种基于二维摇杆对履带机器人运动控制方法，包括以下步骤：S1：操纵二维摇杆，并采集遥控器上二维摇杆输出的电压信号；S2：将采集的二维摇杆电压信号转换成数字信号；S3：对转换后的数字信号进行滤波；S4：对滤波后的数据进行数据标定，生成摇杆坐标数据；S5：记录步骤S4中的摇杆坐标数据变化，进行数据解析，得到控制量；S6：将得到的控制量通过遥控器发送给履带机器人；S7：履带机器人接收控制量完成在地面上的运动。本发明利用一个二维摇杆完成履带机器人所有在地面的运动方式，而且在操控摇杆控制履带机器人时，左右履带运动速度指令数据连续，在一次有效控制轨迹内机器人履带运动速度不存在跳变点，提高机器人的机动性。
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