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基于深度学习的智能控制系统开发框架

发布时间: 2022-10-20

基本信息

合作方式： 委托开发
成果类型： 新技术
行业领域：
智能制造
成果介绍
结合工业机器人实际工作任务需求，在不同应用环境下保证系统的抗扰动以及控制系统的优化性能。设计闭环控制系统架构，要求开发的控制系统能够在现有工况下，提高被控对象的控制精度百分之80，除此之外，被控系统（机器人或工业伺服系统）能够具有较强的抗外界扰动能力和自适应能力，可进行预设性能配置。在深度学习算法的优化下，具有自我学习和优化能力，并可实现多智能体控制系统的扩展应用。
成果亮点
为了保证所开发的控制系统具有较高控制精度和较快的响应速度，在闭环系统中引入预设性能函数，构建带有属性指向的智能控制系统，最终使被控对象能够在预设时间内完成指定的控制精度。本项目旨在解决智能体精准控制和信息获取等共性科学问题，为提高智能体控制性能与控制可靠性奠定理论与技术基础。
团队介绍
核心成员一人
成果资料