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公开(公告)号：CN111291500B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010151474.1
申请日：2020-03-06
Applicant: 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
IPC: G06F30/20 , G06N20/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于土压平衡盾构机参数数据的反演建模方法，包括如下步骤：步骤A：提取历史运行数据集data,然后提取平稳掘进段的数据形成数据集data1；步骤B：在数据集data1中选取出优质掘进环的平稳掘进段数据形成数据集data2；步骤C：将数据集data2扩充3个属性项，分别存放在各个目标参数的水平值形成数据集data3；步骤D：将数据集data3以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型超参数；步骤E：提取土压平衡盾构机的实时正常掘进段数据，代入学习的随机森林模型，计算出各个目标参数的水平值；本发明针对土压平衡盾构机原始施工数据，采用机器学习中随机森林模型的方法反演出目标参数建议水平值，为土压平衡盾构机施工的辅助掘进提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN113315272B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110663366.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 郑州大学 , 河南恺源智驱机电设备有限公司
Abstract: 本发明提供一种多输出轴式独立调压变频电机，包括N个依次嵌套设置的定转子单元，每个定转子单元具有一个输出轴；每相邻两个定转子单元的电枢绕组之间串联一个调压调频装置，第一个定转子单元的电枢绕组进线端连接驱动电源，第i个定转子单元的电枢绕组进线端通过一个调压调频装置连接第i‑1个定转子单元的电枢绕组出线端；第N个定转子单元的电枢绕组出线端通过短路装置进行短接，i∈[2，N]；所述调压调频装置，用于根据调频指令和/或调压指令利用第i‑1个定转子单元的电枢绕组出线端的输出电压向第i个定转子单元的电枢绕组进线端提供相应的驱动电源，以调节第i个定转子单元输出轴转速和/或电枢绕组进线端电压。
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公开(公告)号：CN113985277A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111244266.7
申请日：2021-10-26
Applicant: 郑州大学 , 河南理工大学 , 河南恺源智驱机电设备有限公司
Abstract: 本发明提出一种实现永磁电机退磁永磁体定位的探测线圈的布置方法，包括：在待诊断电机的连续三个磁极对应位置的定子槽槽底或槽口处布置三个相同的线圈；将布置在相邻两磁极对应位置的定子槽槽底或槽口的两个线圈正向串联分别构成第一探测线圈和第三探测线圈，将布置在相隔两个磁极对应位置的定子槽槽底或槽口的两个线圈正向串联构成第二探测线圈，在确定电机发生退磁故障之后，以电周期为基本单元分别获取第一探测线圈、第二探测线圈和第三探测线圈的空载反电势残差波形，根据空载反电势残差波形进行退磁故障类型识别，以确定多个永磁体的状态。由此，可在不增加电机体积和成本的情况下实现对退磁故障类型的识别，进而实现对退磁永磁体的定位。
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公开(公告)号：CN110000781B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910255732.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明属于机器人智能控制技术领域，公开一种基于发育网络的移动机器人运动方向预先决策方法，包括以下步骤：1)发育网络的创建、训练和测试；2)在每次执行任务后的非工作状态下，由动作输出层激活次数最高的某个神经元触发发育网络中间层神经元的侧向激励机制，实现机器人运动方向的预先决策：计算Z层神经元的激活概率pi：其中，按照激活概率大小排序，激活前几个概率不为0的Z层神经元；激活每个Z层神经元时，依次执行如下过程：由Z层向Y层输入数据→激活Y层神经元→侧向激励→在新激活的神经元中保存新知识→建立保存有新知识的Y层神经元与Z层对应的神经元之间的权值连接。本发明可提高机器人的行为决策效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111291500A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010151474.1
申请日：2020-03-06
Applicant: 盾构及掘进技术国家重点实验室 , 郑州大学
IPC: G06F30/20 , G06N20/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于土压平衡盾构机参数数据的反演建模方法，包括如下步骤：步骤A：提取历史运行数据集data,然后提取平稳掘进段的数据形成数据集data1；步骤B：在数据集data1中选取出优质掘进环的平稳掘进段数据形成数据集data2；步骤C：将数据集data2扩充3个属性项，分别存放在各个目标参数的水平值形成数据集data3；步骤D：将数据集data3以整环为单位划分为训练集和测试集，确定模型超参数；步骤E：提取土压平衡盾构机的实时正常掘进段数据，代入学习的随机森林模型，计算出各个目标参数的水平值；本发明针对土压平衡盾构机原始施工数据，采用机器学习中随机森林模型的方法反演出目标参数建议水平值，为土压平衡盾构机施工的辅助掘进提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN119927902A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510063270.5
申请日：2025-01-15
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本申请属于机器人智能控制技术领域，涉及模拟大脑学习与记忆机理的机器人行为决策方法及设备。其方法是将发育网络DN2、强化学习以及自组织地图SOM相结合，模拟小脑学习系统、基底神经节和海马体学习系统的功能，得到基于发育网络DN2的自组织强化学习模型；其设备包括：一个或多个处理器及存储有一个或多个计算机可读指令的计算机可读介质，用于实现上述机器人行为决策方法。本发明恰当地利用了小脑学习系统、基底神经节和海马体学习系统三者的功能，这种融合算法结合强化学习和监督学习方法，既增强了基于发育网络DN2的自组织强化学习模型的鲁棒性，又提高了算法获得有效避障策略的能力，可以帮助智能体快速学习到高效的解。
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公开(公告)号：CN117055544A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310079487.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 郑州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于预测模型的多AGV分布式路径规划方法，包括：S1、获取目标任务；S2、将自动导引车的速度离散化，确定全局决策变量并进行约束，得到总运输时间目标函数并得到全局混合逻辑动态模型；S3、基于全局混合逻辑动态模型得到预测运输时间目标函数并得到局部混合逻辑动态模型；S4、基于局部混合逻辑动态模型得到预测模型，将每个自动导引车的信息及其对应的子目标任务输入预测模型得到每个自动导引车的路径规划。本发明的方法具有减少计算量、简化计算过程、能在保证AGV间无碰撞的前提下获得最短的目标完成时间、提高效率的技术优势。
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公开(公告)号：CN113671834B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202110973178.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 郑州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供一种机器人柔性行为决策方法及设备，本申请通过获取当前环境信息、目标任务以及机器人当前状态信息；基于监督学习模型和强化学习模型构建神经网络混合模型，根据当前环境信息动态调整神经网络混合模型的结合系数，并增加好奇度指标对强化学习模型进行改进，得到改进后的神经网络混合模型；将当前环境信息、目标任务以及机器人状态信息输入改进后的神经网络混合模型中，得到柔性行为决策，即将强化学习和监督学习进行动态结合，在强化学习中实现环境探索‑利用的动态自适应调节，从而实现移动机器人在未知环境中柔性的行为决策，提高移动机器人适应能力和学习能力。
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公开(公告)号：CN113902105A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111388820.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本申请提供一种基于回声状态网络的时间序列预测方法及设备，本申请基于多层ESN网络的基本结构和逻辑映射的机理，提出一种可以有效初始化多层ESN输入权重和储存池层之间连接权重的LM初始化机制，LM可以增加多层ESN的层与层之间的连接权重的混沌动力学特性，而且还可以增加多层ESN的泛化性能，从而降低模型的复杂度，同时通过一种较新的剪枝方法‑偏置随机失活算法对每个储存池层的冗余神经元进行精准剪枝，有效地提高多层ESN的性能，而且可以使每个储存池层更加稀疏，从而提高时间序列预测精确度和效率。
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