-
公开(公告)号：CN118655766B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411132476.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种考虑网络混合攻击的进化算法辅助安全PID控制器设计方法，解决了传统方法响应速度慢、鲁棒性不足、计算负担重的问题，具体步骤包括：建立离散时间网络控制系统模型，定义状态向量方程和输出方程；定义混合攻击网络模型；设计基于观测器的PID控制器，并利用GA遗传算法和LMI线性矩阵不等式得到要设计的PID控制器增益和观测器增益；采用事件触发机制判定是否将PID控制器的输出传输到执行器中；根据执行器的输出实现对无人机系统的镇定。本发明提高了无人机控制系统在面对混合攻击时的鲁棒性和响应速度，减少计算和通信负担，确保无人机在复杂环境中的安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN118625680B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411102958.1
申请日：2024-08-13
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及网络化系统控制技术领域，解决了传统有限时间H无穷控制方法响应速度慢、鲁棒性不足、通信负担重、难以应对外部网络攻击，以及有限时间H无穷控制器设计过程中存在非线性约束的技术问题，尤其涉及一种在跳跃FlexRay协议下的有限时间H无穷控制方法，该方法包括以下步骤：获取被控单连杆机械臂系统的参数，并基于参数重新设定单连杆机械臂系统的离散时间系统参数矩阵以及外部扰动的上界。本发明使用GA遗传算法结合线性矩阵不等式LMI求解算法进行控制器设计，以实现快速响应、强鲁棒、抗攻击的控制效果，同时使用GA遗传算法优化了有限时间H无穷控制性能指标。
-
公开(公告)号：CN117872330A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410268553.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种面向复杂环境的无人驾驶多激光雷达标定与融合建图方法。通过建立特定的标定场地，分割标定板点云，提取特征。通过平面拟合以及提取标定板平面数据以及标定板边界数据。首先使用icp点云配准技术进行标定求得变换矩阵T1,再通过对平面与边界参数的约束求解得到变换矩阵T2,两者进行均值融合实现多激光雷达标定，最后基于LEGO‑LOAM实现多激光雷达融合建图。适用于室外路面崎岖环境无人驾驶车辆标定，提升效率，从而解决了现有技术中在室外崎岖环境下标定过程精度差，全局优化和扩展性不足等问题，提高了后续基于多激光雷达的融合与建图效果。
-
公开(公告)号：CN117389160B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311690285.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种遗传算法辅助的电力系统有限时间分散滑模控制方法，包括获取被控电力系统参数,根据电力系统模型得到连续系统参数矩阵；将连续时间系统状态方程离散化，得到离散时间系统参数矩阵；构建滑模控制器的系统模型，设计滑模控制器的矩阵不等式，并构建分散滑模控制器，获取GA遗传算法的种群初始化范围，应用GA遗传算法与LMI线性矩阵不等式结合的求解算法得到滑模控制器的增益矩阵K与滑模矩阵F；将得到的滑模控制器的增益矩阵K与F代入到分散滑模控制器中镇定系统。本发明通过有限时间滑模控制器设计方法将传统的LMI方法与GA结合，能够降低控制器设计中的保守性，同时相比传统滑模控制能够减小准滑动模态的带宽，有效提升系统性能。
-
公开(公告)号：CN114200832B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111396807.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的一种非线性系统动态事件触发终端滑模控制方法、设备及存储介质，本发明所设计的控制算法主要包括编解码模块，动态事件发生器模块和终端滑模控制模块；本发明针对一类二进制编码传输的非线性系统，设计了一种新颖的非奇异终端滑模控制方案；为了进一步减少工厂和控制器之间的通信负担，在终端滑模控制策略中引入了动态事件触发机制，通过正确处理二进制编解码误差和动态事件触发误差，提出了保证闭环系统可达实际滑模和最终有界的充分条件，明确量化了二进制编码和动态事件触发协议的影响。通过显式分析，排除了所开发的动态事件触发机制中的Zeno现象。最后，通过仿真和永磁同步电机调速系统的实际实验验证了该方案的可行性和有效性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118759855B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411132624.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及电力系统通信优化控制技术领域，解决了传统分布式电力系统控制通信概率设计过程中存在非线性、非凸约束的技术问题，尤其涉及一种针对网络化耦合系统的分布式Gossip协议和控制器联合设计方法，该方法包括以下步骤：获取被控多区域电力系统中每个子区域的系统参数，并基于系统参数建立每个子区域的连续时间系统状态空间模型；将连续时间系统状态空间模型离散化得到离散时间系统参数矩阵，并在Gossip协议下根据离散时间系统参数矩阵构建分布式控制器系统模型；基于分布式控制器的设计目标构建非线性矩阵不等式。本发明达到了提高大规模电力系统的鲁棒性与抗干扰性能，减少了计算负担与通信带宽的目的。
-
公开(公告)号：CN118655767B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411133991.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种声源信息引导移动机器人跟踪控制方法，方法通过提取音频的幅值和相位特征作为输入特征，使用一种融入通道域注意力机制的卷积循环神经网络作为声音定位网络，应用时，声源定位信息使用调度控制协议SCP通过网络传输到被控机器人，通过对被控对象机器人进行建模并使用双闭环PID控制器得到机器人输入左右两轮电机的值，从而跟踪控制机器人到达预设位置，通过应用本发明中的方法，可以增强模型特征选择能力、提升模型鲁棒性，在实现机器人平滑、连贯运动的同时能够保持机器人对路径的精确跟踪，最后，通过引入调度控制协议SCP，可以提高数据传输效率、减少数据碰撞和重传所导致的带宽浪费。
-
公开(公告)号：CN118655766A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411132476.0
申请日：2024-08-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及一种考虑网络混合攻击的进化算法辅助安全PID控制器设计方法，解决了传统方法响应速度慢、鲁棒性不足、计算负担重的问题，具体步骤包括：建立离散时间网络控制系统模型，定义状态向量方程和输出方程；定义混合攻击网络模型；设计基于观测器的PID控制器，并利用GA遗传算法和LMI线性矩阵不等式得到要设计的PID控制器增益和观测器增益；采用事件触发机制判定是否将PID控制器的输出传输到执行器中；根据执行器的输出实现对无人机系统的镇定。本发明提高了无人机控制系统在面对混合攻击时的鲁棒性和响应速度，减少计算和通信负担，确保无人机在复杂环境中的安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN118311912B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410741184.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及马尔可夫系统的控制技术领域，解决了传统马尔可夫系统控制方法占用大量通信资源以及动态控制器设计过程中存在非线性、非凸约束的问题，尤其涉及一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法，该方法包括以下步骤：从马尔可夫系统模型中获取矩阵参数，并根据矩阵参数确定马尔可夫系统模型的模态数以重新设置能够获得其更为精准信息的转移概率；根据给定的动态事件触发参数得到传感器各输入通道的动态事件触发门槛函数。本发明通过有限时间动态输出反馈控制方法，并使用鲸鱼算法结合LMI线性矩阵不等式进行控制器设计，以实现对马尔可夫系统强快速响应的控制效果，同时使用WOA优化了动态控制器的性能。
-
公开(公告)号：CN117872330B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410268553.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种面向复杂环境的无人驾驶多激光雷达标定与融合建图方法。通过建立特定的标定场地，分割标定板点云，提取特征。通过平面拟合以及提取标定板平面数据以及标定板边界数据。首先使用icp点云配准技术进行标定求得变换矩阵T1,再通过对平面与边界参数的约束求解得到变换矩阵T2,两者进行均值融合实现多激光雷达标定，最后基于LEGO‑LOAM实现多激光雷达融合建图。适用于室外路面崎岖环境无人驾驶车辆标定，提升效率，从而解决了现有技术中在室外崎岖环境下标定过程精度差，全局优化和扩展性不足等问题，提高了后续基于多激光雷达的融合与建图效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
42
records
(took 0.021 seconds)
