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科技成果转化协议定价公示(一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法等2件专利)

发布者:成果科发布时间:2025-07-07浏览次数:

根据《广东海洋大学科技成果转化管理办法》(校科技〔20232号)的规定,现对我校科技成果转化(专利权转让事项进行公示公示期间,如对所公示事项有异议,请以书面形式向科技处反映,并请署真实姓名、联系地址和联系电话,逾期不予受理。

科技成果名称一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法

科技成果类型:发明专利

专利号:ZL202411181289.1

专利授权日:20250211

专利权人:广东海洋大学

发明人:柯永福,纪伟楠,罗朋,杨玉强,曾沛桐,周志成,郑海力

专利简介:本发明属于机器人技术领域并公开了一种基于多策略改进海象优化算法的机器人路径规划方法包括:构建若干初始路径以路径最短为目标,构建适应度函数并以此生成海象种群计算各海象的适应度值通过海象算法的搜索阶段迭代更新海象位置采用最优邻近动态调整方法和定向演化变异策略更新海象种群结合红尾鹰算法的搜索行为进行种群迭代;进行随机游走和最优值增强最后结合红尾鹰算法的攻击行为对全局最优海象位置进行更新本发明所述技术方案提升了路径规划算法的收敛速度和解的质量,保持了在高维和非线性问题空间中的鲁棒性。

科技成果名称基于神经网络的Buck变换器导通模式切换控制方法

科技成果类型:发明专利

专利号:ZL202311674687.2

专利授权日:20240528

专利权人:广东海洋大学

发明人:罗朋,唐志杨,罗炜芊,姜淏予,郑海力,赵黎明,陈海生

专利简介:本发明公开了基于神经网络的Buck变换器导通模式切换控制方法包括:建立Buck变换器的状态空间平均模型采集Buck变换器在DCMCCM下的输出电压和电感电流代入状态方程利用神经网络的反向传播的特性获得不同工况下精准的状态模型;根据状态模型进行EMPC设计生成可视化控制律分布图;采集DCMCCM的可视化控制律作为第二神经网络的训练数据通过前向传播获得神经网络输出将神经网络输出与EMPC得到的最优占空比比较得到误差;通过第二神经网络对EMPC进行高度拟合完成离线训练;将训练好的神经网络参数提取到FPGA对输入数据进行加权求和计算得到控制Buck变换器所需的占空比。

受让方:深圳万知达企业管理有限公司

是否关联交易:

定价方式:协议定价

专利转让金额总计人民币1万元每件专利0.5万元/

公示时间:202577——2025721

联系人:丁老师

联系电话:0759-2396193


科学技术部  

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