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公开(公告)号：CN112929094A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110081152.9
申请日：2021-01-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种密钥密文同传的高速安全光通信系统，属于安全通信技术领域。本发明将隐匿有密钥信息的ASE噪声再次隐藏在了密文信息光之中，使得窃听方难以发现有效信息，增加了系统的安全性。通过调节光功率在光域实现了信号的粗细调制，利用其实现更高掩盖电平数的量子噪声流加密，提升了安全性能。通过白光干涉结构隐匿传输密钥信息，密钥信息隐藏在ASE噪声之中，将密文信息利用光域粗细调制为传输密文。再通过光复用结构将传输密钥的信道与传输密文的信道耦合至同一根光纤中，实现了密钥密文同传，即密钥密文在同一根光纤中传输，器件结构简单，极大地节约了收发双方共享密钥的成本。
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公开(公告)号：CN111130408A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN202010014459.2
申请日：2020-01-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于PMSM驱动系统的速度估计技术领域，并具体公开了一种利用单神经元网络改进的Luenberger速度观测器，本发明将自适应神经元与PID控制相结合，并且将Luenberger观测器模型系统的电磁转矩输入端集成于单神经元网络中，进而从整体上取代了传统的PID补偿器和原电磁转矩输入端。本发明所提供方法能够显著降低Luenberger速度观测器对噪声的敏感性，使其更具备实用价值。另外，本发明所提供的方法结构简单，计算量小，易于实现。
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公开(公告)号：CN110932629A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911326051.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单神经元网络的惯量估计方法及其自适应调整策略，首先公开了一种基于单神经元网络的惯量估计方法，该方法引入单神经元网络，利用其强大的自学习能力，根据参考模型和估计模型之间的偏差动态调整增益因子，从而使估计模型更加接近参考模型；其次，本发明还公开了一种用于所述惯量估计方法的自适应调整策略，其基于能实时反映误差变化的瞬时误差能量函数自适应调整神经元的比例系数，同时对该策略的输出进行限制。本发明所提供的惯量估计方法能显著提高惯量的估计精度，并且适用工况不受限，而自适应调整策略的实施使得惯量估计结果在稳定性和收敛速度之间实现了更好的折中。本发明计算简单，调试容易，且能在线使用。
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公开(公告)号：CN110649855A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910924556.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种永磁同步电机，特别是涉及PMSM伺服系统电流环系统。现有的伺服系统控制参数整定方法或是电机电气参数的辨识存在误差或是计算量大、无法保证控制参数优化过程中快速收敛到稳定值；本发明提供了一种PMSM伺服系统电流环系统，所述系统包括：电源、电流控制器、逆变器、PMSM、以及电流检测单元；所述电源的输入电流依序经过所述逆变器、所述PMSM输出电流；所述电流检测单元对所述输出电流进行采样并反馈给所述电源；所述电流控制器按实际开环传递函数 对电流进行控制，其中参数Tε＝Tcf+Tpwm，Tcf为滤波器时间常数，Tpwm为所述逆变器PWM调制载波的周期1/2；该控制方法结合了两种现有技术的优点，减小了电气参数的误差和计算量。
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公开(公告)号：CN119440095A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411537121.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明属于多智能体控制相关技术领域，并具体公开了一种面向非线性多智能体系统的预定性能一致性跟踪控制方法及系统，其包括：基于多智能体系统的一致性跟踪误差构建Lyapunov函数，进而得到控制律；根据控制律实现多智能体系统的一致性跟踪控制；其中，所述控制律中的系统状态量通过分布式状态观测器进行估计；所述分布式状态观测器通过以下方法设计得到：根据万能逼近原理，基于模糊逻辑系统对多智能体系统动力学模型中的非线性函数进行逼近，进而结合多智能体系统动力学模型得到分布式状态观测器。本发明可以显著改善多智能体系统一致性跟踪过程的精度和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115309051B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210978671.X
申请日：2022-08-16
Applicant: 南阳煜众精密机械有限公司 , 华中科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于数控立车伺服控制相关技术领域，其公开了一种数控立车伺服系统多模态多目标自趋优控制方法，包括以下步骤：(1)确定数控立车伺服系统的多目标优化函数；(2)划分伺服系统的模态；(3)构建伺服系统多目标性能评估机制；(4)设计多目标模糊启发式优化算法，求解当前性能偏好下的伺服系统的最优控制增益；(5)求解得到不同性能偏好下的Pareto控制增益集，进而以构建控制增益调度表；(6)设定模糊监测决策器以实时监控数控立车伺服系统状态，并生成与伺服系统状态匹配的偏好权重，进而基于获取与当前系统性能偏好匹配的控制增益，完成多模态多目标自趋优。本发明从而能在不同的应用场景发挥最优的控制效果。
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公开(公告)号：CN114372375B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210037453.6
申请日：2022-01-13
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/25 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种越野车安全行驶区域求解方法及系统，该方法首先基于多源传感和多源信息融合，识别越野车当前行驶的外部环境及路面特征状态，从而构建非结构化道路场景中虚拟车道线以及路面特征参数与规划变量的映射关系；然后，设计安全边界的约束条件，将越野车安全行驶区域求解问题公式化为安全边界的约束优化问题；最终，求解所建立的约束优化问题，所求安全边界内的区域即为越野车安全行驶区域。本发明可有效解决越野车辅助驾驶系统中，因非结构化道路的复杂多样路面状态和没有清晰的车道线区分行驶路径和障碍物，带来的安全行驶区域未知、路径规划缺乏基准等问题，可为越野车提供非结构化道路场景中的安全行驶区域，为车辆安全行驶提供保障。
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公开(公告)号：CN118123830A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410324441.0
申请日：2024-03-21
Applicant: 广东省智能机器人研究院 , 华中科技大学
Abstract: 本公开涉及基于改进零空间优化的超冗余机械臂运动规划方法及系统，包括：根据作业任务需求，定义冗余和非冗余自由度并进行解耦，通过非冗余自由度确定初始雅克比逆矩阵，并采用奇异值分解方法进行分解，确定待优化参数；设计考虑关节速度和加速度的梯度优化代价函数，并对代价函数中的不同关节权重进行调整分配；根据待优化参数计算雅可比矩阵的伪逆，利用梯度下降法确定各关节信息及迭代中的优化函数；通过求解优化函数输出优化后的各关节信息，进一步获取末端位姿，判断末端位姿是否满足要求，若不满足要求，返回开始重新计算，若满足要求，则输出优化后的各关节信息。本公开可有效解决超冗余机械臂的运动规划问题，保证运动规划的准确性。
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公开(公告)号：CN113708686B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111007182.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02P21/13 , H02P21/14 , H02P21/18 , H02P21/20 , H02P25/022
Abstract: 本发明提供一种永磁同步电机驱动系统的惯量辨识方法，方法包括：将惯量扩展为新的系统状态，构建扩展的机械运动方程；将扩展滑模观测器技术引入惯量辨识领域，基于构建的机械运动方程开发一种具有时变反馈增益的新型扩展滑模观测器以辨识惯量；设计一个扩张状态观测器，进而为新型扩展滑模观测器提供所需的集总扰动信息以确保其成功估计惯量。本发明将扩展滑模观测器技术成功应用于惯量辨识领域，确保了惯量辨识过程对噪声干扰的强大鲁棒能力；另外，该方法不涉及任何矩阵运算，因而计算负担小。总的来讲，本发明所提供的方法在具有优越的抗噪声干扰性能的同时拥有低计算负担的特性。
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公开(公告)号：CN113726244B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111024666.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: H02P21/00 , H02P21/13 , H02P21/14 , H02P6/34 , H02P25/022
Abstract: 本发明涉及一种基于Adaline神经网络的转子磁链实时估计方法及系统，其方法包括：构建基于Adaline神经网络的初步转子磁链观测器；根据李雅普诺夫第二法确定一种确保转子磁链观测器稳定性的动态学习率；基于所述动态学习率和所述初步转子磁链观测器确定最终转子磁链观测器，并根据所述最终转子磁链观测器实时估计待测转子磁链。本发明结合了Adaline神经网络和李雅普诺夫第二法来构建了一种新型转子磁链观测器，从而实现了对待测转子磁链的实时估计，并适用于变速和变负载的工况。此外，本发明所公开的方法有且只有一个待设计的参数，同时不涉及任何矩阵运算，从而极大地方便了实际使用并降低了计算负担。
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