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公开(公告)号：CN112241125B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202011183904.4
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于微分平坦特性的无人机轨迹跟踪方法，通过对四旋翼飞行器进行动力学与运动学建模，并对其模型进行微分平坦属性判定，基于此性质通过非线性变化，将欠驱动四旋翼模型转化为全驱动系统。设置虚拟控制量，将高度耦合系统解耦，并将其转化为线性系统。利用模型预测控制处理有约束系统的航迹跟踪控制问题，针对系统时变特性，构造多面体描述系统包含原时变系统，减少在线优化计算复杂度，并以此推导出使系统稳定的实时终端罚值。本发明设计了针对时变系统的模型预测控制方法，处理无人机轨迹跟踪过程中受到的约束与系统时变特性，能够有效的完成无人机轨迹跟踪任务，很好的处理无人机非线性特性，计算复杂度低，跟踪速度快。
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公开(公告)号：CN113190328A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110561275.2
申请日：2021-05-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向系统辨识的容器化云工作流处理系统及方法，该系统包括：边缘节点，用于采集被控对象运行产生的输入输出数据；镜像仓库，用于存储多个系统辨识的工作流模板；计算资源包括通过Kubernetes系统创建的容器；预处理模块，用于接收工作流模板和输入输出数据，根据工作流模板对输入输出数据进行解析，生成任务序列；任务管理模块，用于接收任务序列，并根据任务序列向云资源池释放任务；Kubernetes系统，用于接收任务序列，并根据任务序列创建容器；容器用于执行任务序列，获得系统辨识结果；Redis数据存储系统，用于存储输入输出数据和系统辨识结果。本发明实现借助云计算，提高系统辨识的处理速度。
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公开(公告)号：CN113093809A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110390918.1
申请日：2021-04-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种复合翼无人机的自抗扰控制器及其建立方法，在基于自抗扰控制的复合翼无人机控制方式中加入了过渡过程，增加了控制的稳定性。自抗扰控制器具有精度高、抗扰能力强的优点，避免了复合翼无人机在飞行过程中涉及模式切换过程中出现高度控制不稳定的现象，将复合翼无人机的两个系统融合并实现稳定飞行。
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公开(公告)号：CN113064711A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110405652.3
申请日：2021-04-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种在线多工作流动态调度方法和系统。该在线多工作流动态调度方法，在根据获取的第一节点时间确定第二节点时间后，根据第二节点时间确定工作流任务的子截止期，然后，在根据子截止期生成任务调度序列后获取分布式调度模型，根据任务调度序列完成对工作流任务的调度，进而解决现有技术中存在的云计算资源不能得到充分利用造成过多花费的问题。
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公开(公告)号：CN112948115A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110232396.2
申请日：2021-03-01
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的云工作流调度器压力预测方法，通过将调度器CPU时间片占有率、内存占用率作为调度器压力参数，以调度器压力参数作为输入，以对应的调度器在达到满载前还能接收工作流的数量作为标签，建立训练样本集；采用该训练样本集完成对云工作流调度器压力预测模型的训练，以调度器压力预测模型预测调度器在达到满载状态之前预计还可接收工作流的数量，在一定程度上能够满足云工作流在调度问题上调度器压力预测的需要，为相关调度问题中压力评估和可接受工作流数量提供了新的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112948088A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110283971.1
申请日：2021-03-17
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种云计算平台中的云工作流智能管理与调度系统，包括：系统前端、调度控制器、云工作流调度器和资源分配器；系统前端上传云工作流文件；调度控制器接收云工作流文件后生成启动云工作流调度器信息；资源分配器接收启动云工作流调度器信息后通过容器管理平台获取剩余资源；容器管理平台接收创建云工作流调度器请求信息后在节点上创建多个云工作流调度器；各云工作流调度器根据云工作流文件确定资源配置总需求，并接收剩余资源，根据资源配置总需求和剩余资源生成云工作流计算节点，处理云工作流文件。本发明公开的方案能布置在大规模分布式集群上，能把云工作流接收比例提高20％，在多负载环境下，高效、可靠完成工作流任务管理与调度。
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公开(公告)号：CN110531776B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910745665.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自抗扰控制技术的四旋翼飞行器位置控制方法和系统，能够有效提高四旋翼飞行器位置控制的鲁棒性与跟踪精度。该方法针对简化的位置控制模型设计自抗扰控制器；在该自抗扰控制器中，采用跟踪微分器将被控对象反馈的位置信号经平滑降噪后送入观测器；观测器采用三阶扩张状态观测器，通过对输出控制量进行电机响应延时的补偿后再输入到三阶扩张状态观测器，从而能够对位置控制模型的各阶状态以及作用在模型上的内、外部扰动进行实时精确地观测估计；将观测器输出的位置和速度的估计量与给定量做差，经非线性控制率计算得到初步控制量，利用观测器得到的扰动估计量在该初步控制量基础上进行补偿，以获得控制器的实际输出控制量。
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公开(公告)号：CN110908772A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911113879.X
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了提高多工作流可靠性的节能调度方法，本发明提供了一种提高多工作流可靠性的节能调度方法，基于用户的可靠性和截止时间要求，通过工作流预调度和任务重调度两个阶段，提高多个用户提交的工作流可靠性的同时使用虚拟机调频技术降低数据中心的能耗。本发明基于预调度和重调度两阶段的多工作流节能调度算法，其中，在工作流预调度阶段优化了工作流任务排序和工作流可靠性约束分解；在任务重调度阶段依据预调度阶段获得的任务可靠性目标值，使用虚拟机调频技术，为任务重新选择满足可靠性目标值且能耗最小的虚拟机，获取优化的任务与虚拟机之间的映射关系，从而提高多工作流的可靠性，同时降低数据中心的运行能耗。
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公开(公告)号：CN110825527A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911089637.1
申请日：2019-11-08
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下截止期-预算驱动的科学工作流调度方法，通过同时考虑截止期和预算两个约束，在将截止期转换为任务节点的子截止时间的基础上，引入当前任务预算和工作流剩余预算，通过对计算资源花费的限制，能够降低任务节点在子截止时间内完成计算所需的成本，从而降低科学工作流的调度成本，使科学工作流的调度时间、时间成本在截止期、预算约束情况下均能成功调度。
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公开(公告)号：CN110018882A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910248342.8
申请日：2019-03-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习的虚拟机性能预测方法，通过建立基于宽度学习的虚拟机性能预测模型，随机产生输入到特征节点之间的输入权值矩阵、特征节点到增强节点之间的输入权值矩阵、特征节点的偏置和增强节点的偏置，再采用基于迭代式的最小二乘法求解宽度学习模型的输出权值矩阵，能够在无须人为参与的情况下实现对虚拟机性能的精确预测，能够克服现有方法中存在学习速度慢、网络训练时间长、网络难以收敛、过拟合和容易陷入局部的缺点，在一定程度上能够满足虚拟机性能预测的需要，同时为更准确地进行虚拟机性能预测提供了新思路和新途径。
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