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【发明公布】一种静态加载叠加扰动波形控制的方法_段春艳_202310946158.7 

申请/专利权人:段春艳

申请日:2023-07-31

公开(公告)日:2024-04-09

公开(公告)号:CN117851797A

主分类号:G06F18/211

分类号:G06F18/211;G01H17/00;G06F18/10;G06N20/00

优先权:

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要:本发明公开了一种静态加载叠加扰动波形控制的方法,涉及波形扰动稳定控制技术领域,收集外部振动历史数据和静态加载实验数据,并训练出预测振动位移量的第一机器学习模型,基于第一机器学习模型和外部振动历史数据,生成静态加载策略;收集叠加扰动波形实验数据,基于叠加扰动波形实验数据,训练出预测振动位移量的第二机器学习模型,基于实时振动波形、静态加载策略和第一机器学习模型,获得预测的振动位移量,基于实时振动波形和第二机器学习模型,生成扰动波形策略;通过静态加载提前降低框架结构的稳定性控制成本,并自适应的提高待控制框架结构的稳定性。

主权项:1.一种静态加载叠加扰动波形控制的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:收集外部振动历史数据,并基于外部振动历史数据收集静态加载实验数据,并基于静态加载实验数据训练出预测振动位移量的第一机器学习模型;步骤二:基于第一机器学习模型和外部振动历史数据,生成静态加载策略;步骤三:基于静态加载策略,收集叠加扰动波形实验数据;步骤四:基于叠加扰动波形实验数据,训练出叠加了扰动波形时,预测振动位移量的第二机器学习模型;步骤五:收集待控制框架结构所处环境的实时振动波形,基于实时振动波形、静态加载策略和第一机器学习模型,获得预测的振动位移量,若预测的振动位移量大于预设的位移阈值,转至步骤六;若预测的振动位移量小于或等于预设的位移阈值,则继续执行步骤五;步骤六:基于实时振动波形和第二机器学习模型,生成扰动波形策略。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 段春艳 一种静态加载叠加扰动波形控制的方法

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