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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109901622A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910277211.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于机理模型的自主水下机器人预测S面控制方法，涉及一种自主水下机器人的控制方法。为了解决现有的AUV的S面控制方法存在难以获得最优的控制参数或难以适应复杂变化的海洋环境从而影响运动控制效果的问题。本发明针对AUV控制模型，以经典S面控制方法对AUV进行闭环控制，在每个控制节拍内由S面控制环节输出控制量，控制器内部S面控制环节的控制参数k1与k2由预测结构在每个参数设置节拍内通过细菌觅食算法完成设置与调整。本发明适用于自主水下机器人控制。
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公开(公告)号：CN109901403B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910277202.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种自主水下机器人神经网络S面控制方法，涉及一种自主水下机器人的控制方法。为了解决现有的AUV的S面控制方法存在难以获得最优的控制参数或难以适应复杂变化的海洋环境从而影响运动控制效果的问题。本发明针对AUV控制模型，以S面控制方法对AUV进行闭环控制，在每个控制节拍内由S面控制环节输出控制量，控制器内部S面控制环节的控制参数k1与k2由基于神经网络的预测模型实现多步预测环节、反馈校正环节与滚动优化环节确定。本发明适用于自主水下机器人控制。
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公开(公告)号：CN109901622B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910277211.2
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于机理模型的自主水下机器人预测S面控制方法，涉及一种自主水下机器人的控制方法。为了解决现有的AUV的S面控制方法存在难以获得最优的控制参数或难以适应复杂变化的海洋环境从而影响运动控制效果的问题。本发明针对AUV控制模型，以经典S面控制方法对AUV进行闭环控制，在每个控制节拍内由S面控制环节输出控制量，控制器内部S面控制环节的控制参数k1与k2由预测结构在每个参数设置节拍内通过细菌觅食算法完成设置与调整。本发明适用于自主水下机器人控制。
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公开(公告)号：CN109946972A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910276540.5
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 基于在线学习模型技术的水下机器人预测控制系统及方法，它属于自主水下机器人的运动控制技术领域。本发明解决了现有S面控制器难以获得最优的控制参数、导致控制器运动控制受到影响的问题。本发明通过建立预测结构来求解有限时域内的最优控制参数，设计一种基于在线学习模型的预测S面控制器；在预测结构的在线学习预测模型环节中，建立了并行结构避免预测输出与在线学习的计算冲突，提出柔性过渡的方式来减小预测模型切换带来的输出抖动，并添加了滑动窗口与学习判定用于降低在线学习为系统带来的运算负担，从而提高AUV运动控制器的控制性能与自主调节能力，并增强其对海洋环境变化的适应性。本发明可以应用于自主水下机器人的运动控制技术领域。
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公开(公告)号：CN109901403A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910277202.3
申请日：2019-04-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种自主水下机器人神经网络S面控制方法，涉及一种自主水下机器人的控制方法。为了解决现有的AUV的S面控制方法存在难以获得最优的控制参数或难以适应复杂变化的海洋环境从而影响运动控制效果的问题。本发明针对AUV控制模型，以S面控制方法对AUV进行闭环控制，在每个控制节拍内由S面控制环节输出控制量，控制器内部S面控制环节的控制参数k1与k2由基于神经网络的预测模型实现多步预测环节、反馈校正环节与滚动优化环节确定。本发明适用于自主水下机器人控制。
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