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公开(公告)号：CN107121928A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710364373.0
申请日：2017-05-22
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于误差符号鲁棒积分的无人水面艇扰动补偿控制方法，包括以下步骤：建立无人水面艇系统的动态模型，并考虑该系统具有模型不确定性且受到风浪流外界时变干扰的影响；对系统的动态模型进行等价转换；建立跟踪误差方程和辅助误差方程；基于误差符号鲁棒积分方法设计跟踪控制器。所述方法既能补偿系统的动态模型不确定性，又能补偿外界时变扰动，解决了具有模型不确定性和外界扰动的无人水面艇系统的渐近跟踪控制问题，使无人水面艇在存在模型不确定性和风浪流外界干扰情况下系统的输出仍能渐近跟踪所期望的参考轨迹。
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公开(公告)号：CN105937047A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610509019.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: C25D11/26
CPC classification number: C25D11/26 , C25D11/024
Abstract: 本发明公开了在钛基体表面原位生长钛酸锶钡铁电薄膜的方法，包括以下步骤：(1)对钛基体进行预处理；(2)将预处理后的钛基体连接到阳极，置于微弧氧化电解液中进行微弧氧化，反应5～20min，在钛基体表面生成钛酸锶钡铁电薄膜；所述微弧氧化电解液包括以下成分：氢氧化钡0.2～0.8mol/L氢氧化锶0.2～0.8mol/L电解液添加剂：PVP0.01～0.06mol/L；EDTA 0.01～0.08mol/L(3)将步骤(2)处理后的钛基体置于蒸馏水中浸泡1～2小时，最后烘干。本发明能制备表面平整、致密，铁电性能良好的钛酸锶钡铁电薄膜，制备工艺简单，可在常温下进行,无需后续热处理，环保、无污染。
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公开(公告)号：CN105335941A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510490891.8
申请日：2015-08-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种光轴垂直度调整装置及其调整方法，圆孔标靶、图像处理系统、固定在电动角位台上的图像采集模块、设置在图像采集模块下方的工作台；圆孔标靶紧密贴合放置于工作台平面上，图像采集模块的镜头相对圆孔标靶，图像采集模块获取圆孔标靶的图像，图像处理系统通过图像计算出圆孔标靶的圆心坐标数据，根据圆心坐标数据计算垂直度，并驱动电动角位台调整光轴的角度。本装置及其调整方法具有结构简单、操作方便、效率高、精度高等优点。
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公开(公告)号：CN102277610A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110235787.6
申请日：2011-08-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: C25D11/26
Abstract: 本发明公开了一种在钛金属表面原位生长介电薄膜及其制备方法，包括如下步骤：配置电解液采用氢氧化钡或氢氧化锶或两者的混合液，其中氢氧化钡溶液的摩尔浓度在0~0.6mol/L之间，氢氧化锶溶液的摩尔浓度在0~0.3mol/L之间；采用直流脉冲电源，电流密度为100~500mA/cm2，脉冲频率为50~250Hz，占空比为60%~95%，处理时间为6~60min；将钛金属基体连接到阳极，反应时控制电解液的温度保持在50～60℃之间；反应后，取下被处理的钛金属，用蒸馏水冲洗，烘干。本发明工序简单、成膜速度快，薄膜与基体Ti的结合为冶金结合，薄膜具有优异的介电性能。
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公开(公告)号：CN119335877A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411833956.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 佛山隆深机器人有限公司 , 天津工业大学 , 华南理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请适用于预测跟踪的技术领域，提供了一种基于无人直升机的跟踪控制方法、系统、终端及其介质，其方法包括先获取目标直升机的偏航通道角速度信息和高度通道速度信息，然后生成偏航通道角速度环控制律信息和高度通道速度环控制律信息，再获取目标直升机的第一运动状态信息和目标拦截对象的第二运动状态信息，然后生成期望位置信息并进一步生成规划所得指令，最后利用规划所得指令，准确地控制目标直升机进行空中拦截目标任务。本申请能够显著地减少控制系统的收敛时间，通过高阶微分反馈控制器的控制滤波补偿未知的非线性模型与扰动，达到高精度控制的目的，提高控制系统的抗干扰性，在确保效率的前提下，实现对高机动目标的精确拦截。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118972171A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411434510.X
申请日：2024-10-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习隐私保护方法及系统，本发明在每一次联邦学习过程中，都对各个客户端上传的模型参数进行了加密处理，如此，使得在联邦学习过程中，各个客户端所上传的模型参数都是不可知的，从而避免了联邦学习场景下传输的梯度会导致隐私信息泄露的问题；同时，在服务器进行各个本地模型参数的聚合时，引入了干扰数据，并基于该干扰数据，来进行了本地模型参数的差分隐私聚合处理；基于此，可在实现全局模型参数聚合的同时，掩盖各个客户端的真实数据，使真实数据不可见，从而达到防止差分隐私攻击的目的；由此，本发明能够在联邦学习过程中，防止参与者的数据泄露，提高了联邦学习过程中各参与者数据的安全性。
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公开(公告)号：CN116512256A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310459253.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于联合学习的机器人最优人机交互阻抗控制方法、存储介质及机器人，方法包括如下步骤：构建任务空间参考回归轨迹、人机交互二阶阻抗模型与任务空间辅助轨迹，建立人机交互任务空间增广系统与对应的评价指标函数；基于积分强化算法在线更新人机交互二阶阻抗模型参数，直至得到最优参数；针对二阶阻抗模型，构建自适应神经网络阻抗控制器；基于确定学习理论获取经验知识，构建常值神经网络阻抗控制器。本方法有效解决了机器人在未知动力学信息与未知人类运动特性条件下人机交互的精确阻抗控制，运用强化学习机制实现在不同任务场景与不同交互对象条件下人机交互参数的在线最优调整。
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公开(公告)号：CN113977572A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110899746.0
申请日：2021-08-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度径向基神经网络的机械臂阻抗学习控制方法，包括如下步骤：根据机械臂结构建立机械臂的运动学模型；基于拉格朗日方程及运动学模型，在任务空间下建立机械臂的动力学模型；建立期望的任务空间回归轨迹模型以及二阶阻抗模型；构造宽度径向基神经网络以实现神经网络节点的动态调整；利用宽度径向基神经网络结合二阶阻抗模型，构建自适应神经网络阻抗控制器；基于确定学习理论获取经验知识，构建常值神经网络阻抗控制器。本方法不仅有效解决了机械臂在未知动力学信息条件下与环境交互的精确阻抗控制，而且提高了控制系统的实时性，为机械臂在与环境重复交互的情景下，提供一种新的安全可靠方法。
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公开(公告)号：CN112051733B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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公开(公告)号：CN112051733A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010817271.1
申请日：2020-08-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分类的刚性机械臂复合学习控制方法，包括以下步骤：在线训练阶段包括刚性机械臂基于确定学习方法在不同模式下的学习控制得到对应的常值神经网络控制器，构建一类利用卷积的宽度学习系统作为图像分类器，构建映射表将图像的类别和各模式下的常值神经网络控制器建立一一对应关系，离线运行阶段通过宽度学习系统分类获得图像的类别，获得映射表中该类别对应的控制模式，调用该模式的常值神经网络控制器以实现刚性机械臂的智能控制。
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