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共 1 件在售专利
本发明涉及基于稳定逆模型的数控机床迭代学习误差补偿控制方法,通过将不稳定部分视为非因果操作,并基于无限预览生成控制输入,实现了系统的稳定反演。这种方法不仅能够保证系统的稳定性,还能实现快速收敛,同时保持高精度的控制效果。本发明通过创新的技术方案,有效解决了现有技术在处理非最小相位系统时的稳定性、精度和效率问题,为数控机床误差补偿控制提供了一个全面、高效的解决方案。本发明所提出的基于稳定逆模型的数控机床迭代学习误差补偿控制系统的模块化设计使得系统具有良好的灵活性和可扩展性。可以根据具体应用需求调整或替换不同模块。且由于其应用了本发明所提出的相关方法,因此也具备相关方法的有益效果。
📄 2024115908893 📂 G05B13_04 👤 广东海洋大学 📅 2024-11-08
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年