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公开(公告)号：CN109980669A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910288798.7
申请日：2019-04-11
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对超级电容储能系统的城轨列车牵引网电压稳定性问题，提出一种基于动态设定和协调控制的城轨超级电容储能系统控制方法。本发明提出基于动态设定和协调控制的城轨超级电容储能系统能量管理策略，采用四输入‑四输出模式，将设定充放电电压阈值Urefx、超级电容荷电状态(SOCx)、控制参数和城轨列车与储能装置的距离Lx作为输入，将电压动态充放电阈值作为输出。根据数学模型，根据输入动态变化，计算输出电压阈值，储能站点根据动态阈值和系统状态调节储能系统的能量吸收和释放，稳定牵引网电压。本发明动态设定和协调控制的方法具有动态性能好，鲁棒性高等优点。
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公开(公告)号：CN109150027A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811180609.6
申请日：2018-10-09
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P6/18
CPC classification number: H02P6/18 , H02P2207/05
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于支持向量机(SVM)一对多分类的无刷直流电机位置传感方法。本发明提出的基于SVM一对多分类的位置传感控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为SVM的输入，转子位置信息作为输出，将直流电机转子位置分为6个区域，转子位置用所在区域序号表示，每个区域对应一个SVM一对多分类器的正样本输出，通过网格优化法对SVM网络训练确定SVM最优参数，再把训练好的网络模型运用到电机运行中，电机定子电压和电流作为SVM的输入，输出则为转子位置信息，通过转子位置推算逻辑换相信号，确定每个区域对应相应开关管的通断，即换相逻辑信号。
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公开(公告)号：CN109120191A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811180639.7
申请日：2018-10-09
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)分层分类的无刷直流电机位置传感方法。本发明提出的方法是将无刷直流电机定子电压和电流作为决策LSSVM的输入，转子位置信息作为输出，将直流电机转子位置分为6个区域，每个LSSVM输出对应区域类的组合，逐步分层决策，直到区分出转子对应区域位置为止；通过网格优化法对LSSVM网络训练确定LSSVM最优参数，再把训练好的网络模型运用到电机运行中，采集电机定子电压和电流作为LSSVM的输入，通过分层决策确定最终转子位置信息，通过转子位置推算逻辑换相信号，确定每个区域对应相应开关管的通断，即换相逻辑信号。
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公开(公告)号：CN108712116A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201710228824.8
申请日：2017-04-10
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明针对无刷直流电机转子位置检测问题，提出了一种基于极限学习机(ELM)的无刷直流电机无位置传感器控制方法。本发明提出的基于极限学习机的无位置传感器控制是将无刷直流电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，换相逻辑信号作为输出，通过ELM网络的训练确定网络参数，再把确定好的网络模型换相逻辑信号运用到电机运行中，电机定子电压和电流作为极限学习机网络的输入，输出则为换相逻辑信号。控制部分采用电流速度双闭环控制，将电流控制器的输出与ELM网络输出的换相逻辑信号进行相关逻辑运算得到逆变电路的控制信号。本发明的无位置传感器控制方法不仅具有动态性能好，鲁棒性高等优点，同时极限学习机的运用提高了控制器的精确度，算法的学习速率快，提高了控制器反应速度。
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公开(公告)号：CN106802563A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710100527.5
申请日：2017-02-23
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的目的是针对现有技术中所存在的不足，发明一种污水处理过程基于果蝇优化和最小二乘支持向量机(LSSVM)模型优化控制方法，通过采集污水过程数据，建立包含污水过程溶解氧和硝态氮系统模型，准确描述系统实时状态，采用果蝇算法进行滚动优化，将控制目标及各种约束体现在优化性能指标中，并根据实时数据在线更新模型。实现了污水处理过程的流程优化控制，能根据控制情况及时调整控制量，保证控制过程的稳定，而且能够根据过程的变化情况进行优化控制，使污水处理过程能耗降低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104595106A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201410209306.8
申请日：2014-05-19
Applicant: 湖南工业大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723 , F03D7/00 , F05B2270/328
Abstract: 本发明针对风力发电系统变桨距控制问题，提出了一种基于强化学习补偿算法的滑模变桨距控制方法。本发明提出的强化学习补偿算法是将滑模变结构控制和强化学习算法结合起来，基于模型的滑模变结构控制具有强鲁棒性和快速动态响应的特点，在滑模控制信号上叠加一个利用RBF神经网络实现的Actor-Critic强化学习算法，该强化学习算法可以对系统中的不确定性、扰动和未建模部分进行动态补偿，滑模变结构控制保证初始控制性能，加快了整体算法收敛速度，利用梯度下降法更新网络的各项参数。本发明具有抗干扰好、对变化参数鲁棒性强以及速度快等优点,在保证功率输出稳定在额定值附近的同时，实现桨距角的平稳调节，减轻了机组疲劳度和组件间的磨损。
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公开(公告)号：CN113359468B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202110749367.3
申请日：2021-07-01
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明针对风力发电系统执行器恒偏差故障等两种常见故障引起的安全问题，发明了一种基于鲁棒自适应控制和滑模变结构控制的故障风机控制方法。首先采用多模型预测控制作为风力发电系统的故障容错策略，当风电系统发生故障时，根据故障类型切换相对应的控制策略，达到容错的目的。在此基础上，考虑到控制律应该具有泛用性，而非仅针对特定模型结构或特定参数，并考虑到故障风机模型误差以及障风机的参数具有不确定性，通过鲁棒自适应控制与滑模变结构控制增加故障容错控制的鲁棒性、自适应程度。该方法能够有效根据故障类型切换相对应的控制策略，达到稳定容错的目的。
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公开(公告)号：CN107085372B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201710323347.3
申请日：2017-05-10
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应惯性权重萤火虫算法和多核最小二乘支持向量机预测模型的污水处理节能优化控制方法，属于智能型控制领域。包括：用多核最小二乘支持向量机对污水处理厂的能耗和出水水质建模、用改进的萤火虫算法对建立的模型参数进行优化、用改进的萤火虫算法对控制器的设定值进行优化。本发明用最小支持二乘向量机对污水处理厂的能耗和出水水质进行建模，引入多核的思想，用改进的萤火虫算法对模型参数寻优，使得能耗模型和出水水质模型的精度得到较大的提高；用改进的萤火虫算法对控制器的溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值进行在线寻优，使得在满足出水水质的前提下，污水处理厂的能耗得到降低，达到污水处理过程节能优化的目的，相比较于其他算法，具有算法简单，使用参数少，收敛精度高等特点。
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公开(公告)号：CN110412865B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910821289.6
申请日：2019-09-02
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明针对污水处理DO控制滞后问题，提出了一种基于比例积分微分(PID)‑最小二乘支持向量机(LSSVM)稳态估计的控制方法；首先通过采集PID控制下各种状态数据，用LSSVM来学习拟合出各初始状态与该状态下的PID控制器稳态输出值的关系，然后采用训练后的LSSVM估计稳态输出和比例积分微分控制器相结合的方法进行DO控制，当误差小于等于某预定值时，引入积分控制项，改善控制精度。本发明可以改善传统PID污水DO控制滞后的缺点,有利于DO的稳定控制。
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公开(公告)号：CN115085607A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210812018.6
申请日：2020-09-04
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机负载转矩补偿方法，滑模速度控制器采用积分滑模控制方式，负载转矩观测器依据转子角速度和q轴电流对负载转矩进行观测，得到负载转矩观测值，负载转矩观测器输出的负载转矩观测值被送至滑模速度控制器。负载转矩观测器的反馈增益依据负载转矩给定值的变化量进行自动调整，能在系统速度改变，或者是参数发生变化，负载发生扰动，导致负载转矩给定值发生变化或/和负载转矩观测值发生变化时，快速降低负载转矩的观测误差并将负载转矩观测值前馈补偿至电流调节器的给定值中，有效的削弱了系统的抖振，且动态响应速度快，鲁棒性高，提高了电机速度的控制精度。
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