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公开(公告)号：CN111694366B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202010650385.1
申请日：2020-07-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于滑模控制理论的车队协同制动控制方法，涉及同构车队控制技术领域。该方法构建车队三阶动力学模型，在实现车队中各车辆保持合理的车间距的同时，确保车辆迅速平稳地停到指定停车位置，分别设计了领队车的控制器和跟随车的协同控制器，并设计了终端滑模面，为了能够分析车队的队列稳定性，对滑模面进行了改进。本发明使用李雅普诺夫方法对车队的收敛性进行分析，并利用传递函数方法对车队的串稳定性进行了分析。仿真结果验证了所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN113391553B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110658769.2
申请日：2021-06-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种具有执行器饱和的异构CACC系统的自适应最优控制方法，首先建立领队车的纵向动力学模型和每辆跟随车的纵向动力学模型，建立整个车队的控制模型，建立控制器模型并求解开工至增益的最优解，通过最优控制器控制整个车队的运行，可以防止车辆过大加速、减速造成车辆碰撞现象，基于低增益自适应动态规划算法设计自适应巡航控制系统的最优控制器，确保控制器的控制信号控制在约束范围以内，解决了执行器延迟、外部干扰以及执行器饱和同时存在下的车队稳定性问题，不仅能够保证每辆车的稳定性，同时也能确保车队的串稳定性。
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公开(公告)号：CN113298319B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110691544.7
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于跳跃图注意力门控循环网络的交通速度预测方法，涉及大数据挖掘技术领域。本发明采用数据驱动的方式，设计跳跃图注意力门控循环网络，能够自适应调节模型空间路网高阶邻域路段的特征提取范围，融合图注意力神经网络和门控循环神经网络捕捉交通路网时空特征，提升目标路段交通速度预测精度。对交通路网中路段的精确的速度预测有利于减少交通拥堵情况，提升城市交通运行效率，降低交通管理部门管理成本，同时极大改善人们出行体验。
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公开(公告)号：CN112947082A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110170653.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于点和边的分布式有限时间一致性优化方法，涉及控制和分布式优化技术领域。本方法提出了不依靠初始条件的两种框架下的有限时间分布式优化方法，两种方法均能保证所有智能体在有限时间内达成一致，同时最小化整体代价函数，并给出了稳定时间的上界；将优化方法与一致性相结合，同时考虑了收敛速度，与渐近收敛相比，有限时间收敛在实际应用中如编队控制等起着非常重要的作用，具有精度高、收敛速度快、对非线性不确定性鲁棒性好等优点，大大提高了协作效率。本发明不仅使得智能体在有限时间内达到协同一致，同时能实现全局最优。
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公开(公告)号：CN112034859A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010959308.4
申请日：2020-09-14
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种抗干扰的CACC系统的自适应动态规划方法，涉及异构车队控制技术领域。本发明通过构建模型以及提出的基于数据驱动的ADP车队协同控制方法，解决了执行器延迟、外部干扰以及前车干扰同时存在下的车队稳定性问题，并且本方法可以使车队快速达到稳定状态。在车辆稳定性分析上，通过分析在控制器更新后的代价函数大小，来证明车辆的稳定性。通过分析得到，代价函数有界，并且小于极小值，证明车辆的状态以及控制输入达到了稳定状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111884849A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010717851.3
申请日：2020-07-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供一种基于谱矩的随机网络系统牵制同步稳定性分析方法，涉及控制与信息技术领域。本发明基于随机矩阵理论，从实际网络结构动态演化角度研究复杂网络的牵制同步稳定性问题，通过分析受牵制控制的随机网络的矩阵C的期望谱矩和网络结构参数，建立了随机网络系统的牵制同步与节点自身动力学、网络结构以及控制策略之间的定性与定量关系，进一步丰富和完善了复杂网络控制理论，有助于我们进一步理解现实世界中复杂网络系统结构的演化规律及其动力学机制，进而为我们设计满足期望条件的实际网络和改善实际网络系统的各种性能提供理论和方法上的指导，具有重要的经济和社会意义。
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公开(公告)号：CN113721634B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111054031.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了考虑执行器饱和的基于反步法的车队有限时间协同控制方法，涉及车队协同控制技术领域。该方法首先根据车辆运行情况，建立车队三阶非线性动力学模型；再采用固定时距策略构造车辆的跟踪误差，确定车队的控制目标；最后基于车辆的跟踪误差，利用反步法结合有限时间稳定性理论设计控制器，保证了在饱和问题和外部干扰存在的情况下系统的稳定性，实现了车队的控制目标。本发明方法可以提高跟踪误差的收敛速度，使其在有限时间内收敛到零的小邻域内，跟随车可以在有限时间内跟踪领队车，跟踪误差和虚拟误差在有限时间内快速收(56)对比文件Peng Sun 等.Vision-based finite-timeuncooperative target tracking for UAVsubject to actuatorsaturation.Automatica.2021,全文.
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公开(公告)号：CN116393037A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310086146.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开一种药物质量控制方法、系统、电子设备及介质，涉及流化床喷雾制粒领域。在流化床制粒初期，利用领域知识预先判断出最优控制方向，确保制粒过程朝着正确的方向收敛；获取流化床制粒设备的当前跟踪误差，根据当前跟踪误差判断事件触发条件是否成立，若成立，则更新当前控制信号，并根据该信号控制制粒设备制备药物；若事件触发条件不成立，则沿用当前控制信号制备药物；制粒过程中，利用当前跟踪误差和模糊规则网络更新当前控制信号更新步长，加快流化床制粒过程收敛速度。本发明在数据驱动迭代学习控制器中嵌入事件触发机制，降低了控制信号更新频率；整合知识与数据用于控制信号更新步长和控制方向寻优，为流化床制粒过程提效降本。
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公开(公告)号：CN112034859B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010959308.4
申请日：2020-09-14
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种抗干扰的CACC系统的自适应动态规划方法，涉及异构车队控制技术领域。本发明通过构建模型以及提出的基于数据驱动的ADP车队协同控制方法，解决了执行器延迟、外部干扰以及前车干扰同时存在下的车队稳定性问题，并且本方法可以使车队快速达到稳定状态。在车辆稳定性分析上，通过分析在控制器更新后的代价函数大小，来证明车辆的稳定性。通过分析得到，代价函数有界，并且小于极小值，证明车辆的状态以及控制输入达到了稳定状态。
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公开(公告)号：CN111884849B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010717851.3
申请日：2020-07-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于谱矩的随机网络系统牵制同步稳定性分析方法，涉及控制与信息技术领域。本发明基于随机矩阵理论，从实际网络结构动态演化角度研究复杂网络的牵制同步稳定性问题，通过分析受牵制控制的随机网络的矩阵C的期望谱矩和网络结构参数，建立了随机网络系统的牵制同步与节点自身动力学、网络结构以及控制策略之间的定性与定量关系，进一步丰富和完善了复杂网络控制理论，有助于我们进一步理解现实世界中复杂网络系统结构的演化规律及其动力学机制，进而为我们设计满足期望条件的实际网络和改善实际网络系统的各种性能提供理论和方法上的指导，具有重要的经济和社会意义。
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