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公开(公告)号：CN113391553A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110658769.2
申请日：2021-06-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种具有执行器饱和的异构CACC系统的自适应最优控制方法，首先建立领队车的纵向动力学模型和每辆跟随车的纵向动力学模型，建立整个车队的控制模型，建立控制器模型并求解开工至增益的最优解，通过最优控制器控制整个车队的运行，可以防止车辆过大加速、减速造成车辆碰撞现象，基于低增益自适应动态规划算法设计自适应巡航控制系统的最优控制器，确保控制器的控制信号控制在约束范围以内，解决了执行器延迟、外部干扰以及执行器饱和同时存在下的车队稳定性问题，不仅能够保证每辆车的稳定性，同时也能确保车队的串稳定性。
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公开(公告)号：CN113298436A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110691550.2
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种考虑乘车定价的AMoD系统充电调度与车辆再平衡方法，根据顾客乘车意愿设计顾客乘车定价机制，设计低电量车辆充电机制以及充满电车辆的调度机制，根据自主按需出行系统运行机理搭建流体模型，建立车辆迁移动力学方程，搭建车辆充电排队模型，推导队列稳定性条件并计算充电延时，分析系统静态均衡状态及系统平衡条件，给出系统运行稳定所需的最小车队规模，设计实时再平衡策略，对系统再平衡进行周期性调整，实现自主按需出行系统的充电调度与车辆供需的动态平衡控制；本发明全方面考虑了乘车定价机制、电车充电调度以及车辆再平衡之间的联合问题，能有效改善静态策略动态性能差的缺点。
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公开(公告)号：CN112950924A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201911255806.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的复杂交通路网交通速度预测方法，其通过获取PeMS数据集，制作交通速度数据集和传感器网络的邻接矩阵数据，利用多个时空特征提取层堆叠捕捉高阶邻居节点之间的时空特征，局部注意力层提取当前时刻交通速度的具有空间关系的变化趋势特征，采集多个时空提取层产生的特征和局部注意力层产生的特征进行融合输入到全连接神经网络进行未来的交通速度预测，设计损失函数，并利用Adam算法进行优化；本发明的技术方案解决了现有的交通速度预测方案由于空间特征提取不佳所导致的预测精度低，误差波动较大以及深度学习网络训练耗时等问题。
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公开(公告)号：CN112622903A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011178289.8
申请日：2020-10-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: B60W30/165 , B60W10/06 , B60W40/00 , B60W50/00
Abstract: 本发明提供一种车辆跟随驾驶环境下自主车辆的纵向和横向控制方法，涉及自主车辆跟随控制与主动安全技术领域。本发明对车辆的在横向控制中基于速度阈值切换控制的运动学模型预测控制算法，并利用横摆角速度反馈控制和车辆质心侧偏角补偿弥补高速时本发明中的运动学模型预测的不足。可以使车辆在低、高速以及停车条件下都具有良好的精度和实时性。在对车辆的纵向控制中基于RBFNN的自适应PID控制器，神经网络识别车辆特性并自适应调整PID控制参数，可以由当领航车速和、前一时刻车速及节气门增量得到相应的油门控制信号，为距离控制提供了很好的保障，位置式PID进行车间距的控制确保跟车安全性。
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公开(公告)号：CN111915146A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010650391.7
申请日：2020-07-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06Q30/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种基于流体模型的按需出行系统充电与再平衡联合调度方法，涉及按需出行系统的控制技术领域。该方法结合流体模型与排队理论描述车辆迁移和排队充电过程，并构建AMoD系统的动力学方程，针对传统AMoD系统的研究忽略电车的充电问题或者简单假设充电设施供过于求，不贴合生活实际的问题，本发明在流体模型的基础上，结合排队论相关知识，搭建了AMoD系统的充电与再平衡联合调度模型，并给出了动力学方程，求解难度与系统规模无关，适用范围更加广泛。本发明针对静态策略难以应对动态的交通环境这一缺点，开发一个实时再平衡策略，周期性地调整再平衡方案。此外，提出了一种时间加权平均值的方法预测时变的出行需求，改善实时策略的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694366A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010650385.1
申请日：2020-07-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于滑模控制理论的车队协同制动控制方法，涉及同构车队控制技术领域。该方法构建车队三阶动力学模型，在实现车队中各车辆保持合理的车间距的同时，确保车辆迅速平稳地停到指定停车位置，分别设计了领队车的控制器和跟随车的协同控制器，并设计了终端滑模面，为了能够分析车队的队列稳定性，对滑模面进行了改进。本发明使用李雅普诺夫方法对车队的收敛性进行分析，并利用传递函数方法对车队的串稳定性进行了分析。仿真结果验证了所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN119965935A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510121604.X
申请日：2025-01-26
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种电动汽车充电两阶段最优协调调度方法，涉及电力系统与能源管理领域，该方法构建了充电站所在区域的电网负荷波动模型、购电模型和电动汽车能量松弛度模型，并在这些模型基础上，构建电网‑充电站第一阶段目标函数和充电站‑电动汽车第二阶段目标函数，其中第一阶段目标函数是以最小化电网波动和购电成本为目标量，第二阶段目标函数是以最大化下一时刻的所有车辆的最小能量松弛度为目标量，从而组成两阶段充电调度方案。在软件层面上实现有效的电网、充电站和电动汽车三者协调调度机制，实现减少电网波动和最小化所管理充电站的购电成本的同时，最大程度满足电动汽车充电需求。
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公开(公告)号：CN118760185A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410963995.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供一种多执行器无人船快速有限时间容错轨迹跟踪控制方法，涉及无人水面船控制技术领域。本发明针对具有动态不确定、外部干扰、执行器故障、死区和饱和情况下无人水面船系统，设计了一种新的控制方案来解决轨迹跟踪控制问题。首先，提出了一种基于Sigmoid函数的等效变换方法，该方法可以在同一框架下平滑地处理执行器约束；为了提高系统的收敛速度，提出了一种新型的滑模曲面，在此基础上进一步提出了一种自适应有限时间轨迹跟踪控制方案，以保证无人水面船在给定时间内跟踪给定轨迹，同时处理执行器的物理限制。本发明的方法可以获得更快的收敛速度，更小的超调量和更小的稳态误差。
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公开(公告)号：CN116393037B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310086146.1
申请日：2023-02-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开一种药物质量控制方法、系统、电子设备及介质，涉及流化床喷雾制粒领域。在流化床制粒初期，利用领域知识预先判断出最优控制方向，确保制粒过程朝着正确的方向收敛；获取流化床制粒设备的当前跟踪误差，根据当前跟踪误差判断事件触发条件是否成立，若成立，则更新当前控制信号，并根据该信号控制制粒设备制备药物；若事件触发条件不成立，则沿用当前控制信号制备药物；制粒过程中，利用当前跟踪误差和模糊规则网络更新当前控制信号更新步长，加快流化床制粒过程收敛速度。本发明在数据驱动迭代学习控制器中嵌入事件触发机制，降低了控制信号更新频率；整合知识与数据用于控制信号更新步长和控制方向寻优，为流化床制粒过程提效降本。
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公开(公告)号：CN118348516A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410561232.8
申请日：2024-05-08
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01S13/06 , G01S13/86 , G01S19/45 , G01S19/46 , G01S19/37 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于智能交通系统的多车辆协同定位装置及方法，涉及车辆定位技术领域。通过雷达、激光雷达、摄像头等感知探测模块获得与协同单元之间的相对状态信息，通过车辆自组网将自身状态信息共享，并引入智能交通系统中位置固定且精确已知的路旁单元(RSU)来为车辆提供位置信息。并且，提出了一种鲁棒卡尔曼滤波算法与一种协同单元优选算法来保证协同单元的可靠性。通过融合自身状态信息以及经协同单元优选算法所筛选的可靠协同单元状态信息，从而实现精确鲁棒的车辆定位。
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