基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN111930008B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202010497242.1

    申请日:2020-06-04

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法,属于微纳控制技术领域。本发明的目的是采用紧格式动态线性化方法对建立的非线性模型进行转化为基于输入输出数据增量形式的数据模型,并通过最小化压电微定位平台系统误差和控制量变化率准则函数求取控制率的基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制方法。本发明步骤是:设计基于数据驱动控制的压电微定位平台轨迹跟踪控制器,在不依赖压电微定位平台系统物理参数和数学模型的情况下,引入改进投影算法和神经网络分别估算和预测基于实际输入输出数据的控制器参数。本发明解决了现有基于模型的控制器性能对模型结构和建模精度的依赖,仅基于系统输入输出数据实现压电微定位平台系统高精度轨迹跟踪控制。

    压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法

    公开(公告)号:CN114397820A

    公开(公告)日:2022-04-26

    申请号:CN202210045711.5

    申请日:2022-01-16

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法,属于微纳控制技术领域。将压电微动平台表征为带有迟滞输入的离散非仿射非线性函数的形式,在广义Lipschitz条件下,采用动态线性化方法和最优算法设计自适应控制器,然后设计Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整,该方法利用系统已知的先验知识将系统迟滞非线性描述为可公式化的Bouc‑Wen模型,避免对影响系统性能敏感因素考虑不全而导致闭环系统精度不高甚至失稳的问题。Hopfield神经网络估计器对系统输出值进行估计,直观地反应估计器性能,所设计控制器无需离线建模就能实现压电微动平台的高精度跟踪控制。

    一种压电陶瓷微定位平台的无模型自适应控制方法

    公开(公告)号:CN114047703A

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN202111449295.7

    申请日:2021-12-01

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷微定位平台的无模型自适应控制方法,属于微纳控制技术领域。该方法将基于全格式动态线性化的无模型自适应控制与离散时间扩张状态观测器相结合,设计无模型自适应控制器。与现有的技术相比,本发明不需要任何压电陶瓷微定位平台的迟滞非线性模型等其他模型的信息,引入了全格式动态线性化数据模型,避免了对平台建模的复杂过程和所建模型的精确度对控制器有效性的影响;考虑系统扰动和不确定性,采用离散时间扩张状态观测器估计系统的总扰动,从而降低了未知参数估计的复杂度,提升了无模型自适应控制方法控制系统的控制精度;利用偏差原理对离散时间扩张状态观测器进行改进,对扩张状态观测器的提高了控制器的控制性能。

    一种基于双目视觉slam与融合算法的路径规划方法

    公开(公告)号:CN112904901B

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202110045936.6

    申请日:2021-01-14

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉slam与融合算法的路径规划方法。具体涉及到多旋翼无人机路径规划领域。具体方法如下:由前端利用改进型的双目视觉slam技术来完成对当前场景地图的精准构建,给出初始坐标点以及终点坐标点后运行RRT与人工势场法融合的路径规划算法,直至完成一次路径规划任务,若出现迭代次数过多等问题时则进入故障处理程序,进而提高无人机工作的可靠性。本发明是将改进的双目视觉slam技术与融合路径规划算法结合在一起,其结构简单可靠,可以自身构建环境地图并且具备全局路径规划和局部重规划的能力,大大提高了无人机的飞行工作效率,对无人机自主导航技术的发展具有重要意义。

    磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法

    公开(公告)号:CN111897212A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010516434.2

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法,属于控制技术领域。本发明的目的是构建NARMAX结构模型,既可以提高NARMAX模型描述多值映射迟滞的能力,同时也使得Bouc-wen模型描述高度不对称的迟滞成为可能的磁控形状记忆合金执行器的多模型联合建模方法。本发明步骤是:建立可以描述磁控形状记忆合金执行器多值映射迟滞的NARMAX结构模型;利用小波神经网络构建NARMAX结构模型的未知非线性函数,建立能够在线更新模型参数适应磁控形状记忆合金执行器复杂动态迟滞特性的NARMAX结构模型。本发明有效地推动智能材料执行机构在高精尖制造产业中的应用,可以在线调整模型参数适应磁控形状记忆合金执行器复杂的动态迟滞特性。

    磁控形状记忆合金执行器位移控制方法

    公开(公告)号:CN111796518A

    公开(公告)日:2020-10-20

    申请号:CN202010519724.2

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种磁控形状记忆合金执行器位移控制方法,属于智能材料及其机构建模与控制领域。本发明的目的是将神经网络与迭代学习控制相结合,设计了基于神经网络的迭代学习控制器,并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统收敛条件的磁控形状记忆合金执行器位移控制方法。本发明步骤是:建立可以描述磁控形状记忆合金执行器率相关迟滞非线性的Volterra级数模型,并利用神经网络构建Volterra级数的核函数;采用神经网络拟合迭代学习控制器,并给出系统初始状态在有界范围内变化时系统的收敛条件。本发明不但放宽了迭代学习控制的适用条件,更符合实际应用环境,还提高了迭代学习控制的鲁棒性,提升控制品质。

    基于跨尺度模型的空间机械臂轨迹跟踪控制方法

    公开(公告)号:CN106406085B

    公开(公告)日:2019-02-01

    申请号:CN201610145908.0

    申请日:2016-03-15

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种基于跨尺度模型的空间机械臂轨迹跟踪控制方法,在分析漂浮基空间机械臂系统建模过程中存在参数与非参数跨尺度特征的情况下,对机械臂关节空间进行实时在线跟踪控制。该控制方法引入径向基神经网络对空间机械臂动力学模型中存在跨尺度特征的变化项进行逼近,利用神经网络的学习能力,有效抑制了变化项对系统的影响,并设计自适应律实时调整神经网络的权值,以平面2连杆空间机械臂为例进行仿真验证,实现了空间机械臂关节空间内对期望轨迹的快速精确跟踪。

    基于DPI模型的压电陶瓷微定位平台建模方法

    公开(公告)号:CN106125574A

    公开(公告)日:2016-11-16

    申请号:CN201610583363.1

    申请日:2016-07-22

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G05B17/02 G06F17/5036 G06N3/02 G06N3/08

    Abstract: 一种基于DPI模型的压电陶瓷微定位平台建模方法,属于控制工程技术领域。本发明的目的是建立DPI模型对压电陶瓷微定位平台进行动态迟滞建模的基于DPI模型的压电陶瓷微定位平台建模方法。本发明根据一阶微分方程输入输出的类迟滞特性,对算子的表达式进行一阶微分处理构建DPI算子,DPI迟滞算子,再通过一系列DPI算子与对应的权值的乘积再求和获得DPI模型。本发明DPI模型与传统PI模型的实验结果对比,可以看出,DPI模型是与输入电压频率相关的动态模型,可以更好的描述压电陶瓷微定位平台迟滞非线性的动态特性,且适用于幅值有变化的任何驱动电压信号,为压电陶瓷微定位平台在精密定位控制中应用奠定了基础。

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