基于强化学习算法的工业机器人数字孪生模型自更新方法

    公开(公告)号:CN119670841A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411615700.1

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 一种基于强化学习算法的工业机器人数字孪生模型自更新方法,包括以下步骤:第一步、通过传感器收集工业机器人的各项实时运动参数作为数字孪生模型的训练集,在迭代训练过程后得到最优控制策略;对工业机器人不同行为进行分类,并对采集过程中的数据做平衡处理;第二步、构建工业机器人数字孪生模型、构建数字孪生系统的四元组;第三步,基于DQ‑SAC算法的参数更新过程,在SAC算法的基础上中再增加一个Q值形成双Q网络,最终构成DQ‑SAC网络。本发明过优化控制策略来修正孪生模型的故障特征参数,实现模型的自更新。

    一种电梯安全钳和电梯组件
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118850905A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410782290.3

    申请日:2024-06-18

    Abstract: 本申请提供一种电梯安全钳和电梯组件,电梯安全钳包括钳体、定位楔块、滑动楔块和磁性组件,钳体用于穿设导轨;定位楔块处于钳体内;定位楔块设有第一斜面;滑动楔块与定位楔块滑动连接;磁性组件包括电磁铁和磁性件,电磁铁安装于钳体;磁性件与电磁铁之间存在磁性作用力;磁性件连接于滑动楔块,并在磁性作用力下带动滑动楔块滑动,电磁铁和磁性件之间实现电磁式触发,并非机械式触发,提高了触发效率,缩短触发时间,滑动楔块设有第二斜面和夹持面,第二斜面与第一斜面相匹配;夹持面随着滑动楔块的滑动而夹持导轨,以便于滑动楔块制动导轨,从而电梯安全钳夹持住导轨,实现了电梯安全钳的电磁式夹持,提升电梯安全钳对导轨的制停效果。

    安全防坠型攀爬机器人
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118270143A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410276916.3

    申请日:2024-03-12

    Abstract: 本发明公开了安全防坠型攀爬机器人,包括机架、主动轮、从动轮、驱动机构、轮座、机械式电磁阻尼系统和中央控制器,所述主动轮和从动轮分别通过轮座而与机架间接连接且轮面可同时贴合所攀爬的绳体的柱面,所述主动轮由固定在机架之上的驱动机构驱动自转,所述驱动机构由中央控制器控制工作,所述机械式电磁阻尼系统包括单向棘轮机构和电磁阻尼机构,所述单向棘轮机构之中设有仅在攀爬机器人下降时随着主动轮和从动轮同步转动的棘轮,所述棘轮可在转动时带动电磁阻尼机构的导体沿着磁铁棒移动以切割磁感线并产生阻止攀爬机器人下降的阻力,能够对攀爬机器人的下降速度进行有效控制,提高攀爬机器人的使用安全性和使用可靠性。

    一种基于多尺度分布分数的点云去噪方法

    公开(公告)号:CN117372278A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202310184967.9

    申请日:2023-03-01

    Abstract: 一种基于多尺度分布分数的点云去噪方法,包括以下步骤:第一步:基于多尺度扰动与点云分布的思想,构建两层网络模型,包含提取点云特征的特征提取模块、预测噪声点位移的位移预测模块;第二步:为了提高去噪效果,并且在保留尖锐特征的同时避免降低点云数据的质量,建立点云噪声模型;第三步:将点云数据输入特征提取模块,提取全局特征h;第四步:位移预测模块根据特征提取单元获取到的特征来迭代学习噪声点的位移;第五步:定义网络训练的损失函数,当损失函数达到设定的阈值或者最大迭代次数时,收敛完成。本发明在保留点云的尖锐特征的基础上,对不同噪声程度、不同特征的噪声点云模型都有优良的去噪效果。

    一种基于全局多行为依赖的SaaS服务推荐方法

    公开(公告)号:CN117370651A

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN202311271550.2

    申请日:2023-09-28

    Abstract: 一种基于全局多行为依赖的SaaS服务推荐方法,该方法首先对服务交互数据进行挖掘,得到行为感知序列和服务划分集;其次,利用行为感知序列和服务划分集构建行为感知超图,并结合超图自注意力机制度量用户与API服务之间多行为交互的重要性差异;然后,基于谱分解理论设计了行为感知超图上的超图卷积过程,利用超图信号表示全局多行为依赖;最后,结合全局序列特征和服务嵌入向量得到API服务的推荐分数,进行服务推荐。本发明对用户复杂、异构的行为特征进行有效建模,能较好地度量多行为交互的重要性差异,使得服务推荐结果具有较高的相关性。

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