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公开(公告)号：CN113093555A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110401146.7
申请日：2021-04-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种多智能体全局一致性控制方法及系统，确定参考体，并获取各智能体及参考体的动力学方程；得出受控的误差多智能体系统；设计饱和分布式自适应负反馈控制器，并使控制器的时变控制增益满足自适应更新定律；利用高斯误差函数和微分中值定理模拟饱和效应；引入假设条件，在饱和分布式自适应负反馈控制器和自适应更新定律作用下，基于F i l i ppov微分包含和测度选择原理以及Lyapunov稳定性定理，结合假设条件，得出多智能体系统达到全局一致的充分条件。本发明给出了非线性非连续动力学性态的多智能体系统达到全局一致的充分条件，考虑的模型更具有普适性和现实意义。
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公开(公告)号：CN112381999A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011280274.2
申请日：2020-11-16
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OneNET平台的贩卖与管理系统，包括依次信号连接的数据采集模块、主控模块、OneNET平台和云端，所述数据采集模块用于采集货品的余量和质量信息，并将信息经过主控模块和OneNET平台处理后传送给云端，所述云端信号连接有位于商户和/或消费者手中的移动端，所述移动端能够显示云端的信息，并通过云端和OneNET平台向主控模块发出控制指令。其能够对贩卖机端货品状态及其位置数据进行共享与便捷调用，最终以可视化的形式呈现在商家和消费者面前，让贩卖机内货品种类及其余量清晰展现，便于顾客购买，商家进货补货。同时可在云端根据大数据分析，确定货物在各时间段的畅销程度，供畅销种类推荐。
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公开(公告)号：CN111523648A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010344860.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种含有聚类拓扑耦合的神经网络脉冲同步方法及系统,包括：建立具有随机扰动的孤立神经网络模型以及有多个聚类的导数耦合神经网络模型；根据所述孤立神经网络模型以及导数耦合神经网络模型建立误差网络模型，并根据所述误差神经网络模型拓扑结构和脉冲信号设计脉冲牵制控制器；根据所述误差网络模型选择相应的函数，并结合所述脉冲牵制控制器实现导数耦合神经网络模型和孤立神经网络模型之间的聚类同步；搭建神经网络模型并利用所述神经网络模型进行数值仿真，验证所述导数耦合神经网络模型和孤立神经网络模型之间的聚类同步效果。本发明成本低，且有利于精确控制同步速率。
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公开(公告)号：CN111221311A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010121419.8
申请日：2020-02-26
Applicant: 江南大学
Inventor： 汤泽
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于参数变分法的复杂网络分布式脉冲同步方法及系统,包括：考虑一类追随者网络并确认其领导节点；通过传感器获得各节点状态信息并建立误差网络模型，可以获得所述网络中每个节点的状态信息向量与跟踪状态信息向量；返回各邻接节点的状态信息并布置分布式负反馈控制器，所述分布式负反馈控制器受到脉冲扰动的影响，并根据扰动类型判断脉冲起正作用还是反作用。由于本发明分别讨论了脉冲效应起积极作用与消极作用时控制器的表现，因此缩小了局限性，而且由于使用了一种离散的控制方法，设计了新的脉冲控制器，通过仅在某些时刻产生作用，在保证控制效果的同时可以有效地较低成本。
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公开(公告)号：CN119921315A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510145546.4
申请日：2025-02-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种交流微电网分布式弹性控制方法及系统，属于微电网控制技术领域。包括：分别构建弹性二次电压、频率和有功功率分配控制器；构建第一李雅普诺夫函数，利用第一李雅普诺夫函数分析弹性二次电压控制器的第一稳定条件；利用第一李雅普诺夫函数分析弹性二次频率控制器的第二稳定条件；构建第二李雅普诺夫函数，利用第二李雅普诺夫函数分析弹性二次有功功率分配控制器的第三稳定条件；根据第一稳定条件、第二稳定条件和第三稳定条件，调节弹性二次电压控制器、弹性二次频率控制器和弹性二次有功功率分配控制器各自的控制增益参数，获得各自的控制信号。本发明降低了二次控制在面对网络攻击时的脆弱性，增强了微电网抵御混合攻击的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119087803A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411188596.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于动态事件触发的多智能体系统双向编队控制方法，涉及多智能体系统的协同控制与编队技术领域，该方法包括建立包含竞争关系的二阶非线性多智能体系统模型；设计分布式自适应控制器；构建含动态参数的动态事件触发机制；构建受控误差系统，并对受控误差系统进行分析，获得多智能体系统实现自适应双向编队控制的充分条件和指数收敛速度。此外，本发明通过不等式推导证明多智能体系统不存在芝诺效应，并设计数值仿真案例验证了本发明控制策略的有效性和双向编队判据的正确性。本发明通过引入动态事件触发机制降低了触发频率，节约了控制资源，简化了对二阶非线性多智能体系统的双向编队分析过程。
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公开(公告)号：CN111814333B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202010653173.9
申请日：2020-07-08
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/23 , G06F111/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种奇异Lur’e网络聚类同步的牵制节点选择方法，包括：步骤S1，考虑一类追随者Lur’e网络并确认其领导节点；步骤S2，通过传感器获得各节点状态信息并建立误差网络模型；步骤S3，返回各邻接节点的状态信息并布置自适应牵制控制器；步骤S4，选取李雅普诺夫函数并在自适应牵制控制器的控制效果下达到聚类同步；步骤S5，通过搭建网络模型并利用此网络模型进行数值仿真，来验证追随者网络模型与领导节点之间的同步效果。本发明有效减少控制器个数同时降低控制成本。考虑到网络具有多种耦合方式，本文合理构造Lyapunov泛函，并有效利用扇形条件、非线性函数类概念以及Lyapunov稳定性定理等方法，给出了奇异Lur’e动态网络实现聚类同步的判定条件。
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公开(公告)号：CN113674058B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202110953649.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供了基于OneNET平台的新型智能导购系统，属于物联网应用技术领域。该系统包括Web端口操作模块、硬件平台信息获取模块、云端数据交互模块与数据综合处理模块；利用相关物联网通信技术实现云端数据共享、硬件平台传感检测与数据交互、浏览器端可视化输出。具体包括：针对企业侧设计商品余量监测、商品补货提醒、商品信息综合分析等功能。针对消费者侧设计商品综合信息查询、购物路线自动规划等功能。
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公开(公告)号：CN112131693B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010997662.6
申请日：2020-09-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲牵制自适应控制的Lur’e网络聚类同步方法，包括以下步骤：构建多重时滞和混合耦合的追随者Lur’e网络模型并确认其领导节点；通过传感器获得各领导节点的状态信息并建立误差网络模型；向每个节点传输邻接节点与同步节点的状态信息，基于所述误差网络模型构建脉冲牵制反馈控制器；其中，所述脉冲牵制反馈控制器包含自适应更新定律，基于所述自适应更新定律对脉冲牵制反馈控制器的控制强度进行自适应调整；当所述脉冲牵制反馈控制器受到脉冲扰动影响时，根据脉冲效应ρ的取值范围来求取柯西矩阵，并利用参数变分法得出聚类同步的判定条件。其通过调节系统自身参数实现同步，控制成本低。
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公开(公告)号：CN111523648B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010344860.2
申请日：2020-04-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种含有聚类拓扑耦合的神经网络脉冲同步方法及系统,包括：建立具有随机扰动的孤立神经网络模型以及有多个聚类的导数耦合神经网络模型；根据所述孤立神经网络模型以及导数耦合神经网络模型建立误差网络模型，并根据所述误差神经网络模型拓扑结构和脉冲信号设计脉冲牵制控制器；根据所述误差网络模型选择相应的函数，并结合所述脉冲牵制控制器实现导数耦合神经网络模型和孤立神经网络模型之间的聚类同步；搭建神经网络模型并利用所述神经网络模型进行数值仿真，验证所述导数耦合神经网络模型和孤立神经网络模型之间的聚类同步效果。本发明成本低，且有利于精确控制同步速率。
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