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专利名称：基于深度学习的四旋翼无人机故障动态补偿和控制方法申请号：2024109038031 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：无人机动态补偿相似专利发布日：2025/08/11
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的四旋翼无人机故障动态补偿和控制方法，将深度学习利用在故障识别与补偿自适应控制中，通过构建与电机故障状态无关的深度神经网络，学习和表达故障补偿力，捕捉四旋翼无人机动力学的非线性特性，实时识别并适应电机故障，并通过引入判别器网络和对抗训练机制增强模型的泛化能力和鲁棒性，强化学习故障不变性表示的能力。同时本发明控制方法使用在线适应模式，检测到电机故障时，立即基于当前状态和预先学习的模型动态调整控制输出，确保故障状态下无人机飞行的稳定性和精度，并在飞行过程中持续学习，基于新的数据调整参数，通过自我进化使无人机控制随时间和环境变化而优化，提高控制的灵活性和长期可靠性。

专利名称：基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法申请号：2016104281287 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：测量测绘动态补偿相似专利发布日：2025/03/04
摘要：本发明公开了基于深度学习的光栅尺测量误差动态补偿方法，包括步骤：采集获得误差数据，同时采用多个传感器测量获得该误差数据所对应的多种干扰因素的作用强度值；基于经验模式分解算法将该误差数据分解为多个IMF分量，并求解获得每个IMF分量的希尔伯特边缘谱；将该误差数据对应的多种干扰因素的作用强度值以及多个IMF分量的希尔伯特边缘谱作为输入数据，采用训练好的CNN神经网络进行识别计算后获得对应输出的标签函数；获得该误差数据对应的趋势项并累加后作为光栅尺的误差补偿量；采用获得的误差补偿量对光栅尺进行测量补偿。本方法操作简单、成本较低，而且补偿效果好，可实现对光栅尺系统的有效补偿，可广泛应用于光栅尺测量行业中。

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