[发明专利]基于卷积神经网络振动识别的线性二次型控制改进方法有效
| 申请号： | 202010169860.3 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111367174B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 陆新征;廖文杰;徐永嘉 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络振动识别的线性二次型控制改进方法，该方法包括：采集振动数据与被控装置数据；根据被控装置数据建立力学模型，输入振动数据并采用线性二次型控制算法控制振动，以优化算法求解每种类型振动作用下的线性二次型控制算法对应的最优控制参数；对振动数据做小波变换得到小波系数矩阵及对应的小波图像，并与振动类型构建成数据‑标签数据组，输入卷积神经网络中做分类训练；选取最佳卷积神经网络分类器对振动输入进行分类，根据振动类型识别结果选择线性二次型控制对应的最优控制参数。该方法能准确识别出不同类型的振动输入，并根据识别结果选取对应的最优控制参数，从而实现不同振动输入下的最优控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 振动 识别 线性 二次 控制 改进 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学，未经清华大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010169860.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
