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公开(公告)号：CN119717845A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411800860.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明属于无人机集群控制技术领域，具体涉及一种基于蜘蛛黄蜂优化算法的多无人机协同目标追踪路径规划方法。包括如下步骤：(1)建立飞行路径的数学约束模型；(2)根据数学约束模型构造评价函数，包括适应度函数和总航程长度；(3)基于蜘蛛峰优化算法，求解评价函数，不断迭代、计算、比较，得到最优解或近似最优解，即最优路径；(4)将最优路径分发给各无人机执行。本发明通过模拟蜘蛛的捕食行为和蜂群的社会行为，实现多无人机在复杂三维环境中协同目标追踪的高效路径规划，提高无人机集群飞行效率和安全性，提升无人机集群在复杂环境中的适应能力。
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公开(公告)号：CN119401876A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411627324.8
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京理工大学
IPC: H02P21/18 , H02P21/22 , H02P21/00 , H02P25/022 , H02P27/12
Abstract: 本发明为一种基于BP神经网络及超螺旋滑模的PMSM控制方法。包括如下步骤：(1)构建永磁同步电机PMSM的数学模型；(2)基于步骤(1)的数学模型，构建以期望值ω*、实际值ω、误差e为输入，以PI控制器的比例系数Kp、积分系数Ki为输出，隐层含7个节点的BP神经网络PI控制器；转速环通过BP神经网络不断更新权重值进而实时调整Kp、Ki的值；(3)基于步骤(1)的数学模型，构建超螺旋滑模与前馈解耦控制的STA电流环控制器；(4)基于步骤(2)的BP神经网络PI控制器和步骤(3)建立的STA电流环控制器实现PMSM控制。本发明具有更小的超调量、抗干扰能力，对于提高永磁同步电机的控制性能具有非常积极的意义。
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公开(公告)号：CN113627075B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110812629.6
申请日：2021-07-19
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于自适应粒子群优化极限学习的弹丸气动系数辨识方法。包括如下步骤：(1)：建立弹丸二自由度动力学模型；(2)：构建原始极限学习机网络模型；(3)：利用自适应粒子群算法优化原始极限学习机网络模型，得到原始极限学习机网络模型的输入权重以及隐含层神经元阈值；(4)：进行参数辨识；确定隐含层和输出层的连接权值矩阵#imgabs0#在确定连接权值矩阵#imgabs1#的基础上，求解模型的输出矩阵，实现参数辨识。本发明创新性提出一种自适应粒子群优化算法为极限学习提供输入权重以及隐含层神经元阈值，再利用极限学习辨识弹丸气动系数，为获取弹丸气动参数提供了新的途径。
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公开(公告)号：CN116991073A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311083550.X
申请日：2023-08-25
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于导航与制导领域，具体涉及一种基于鲁棒H∞理论的PGK制导弹箭控制方法。包括如下步骤：步骤(1)建立PGK制导弹箭的控制系统模型；步骤(2)设计PGK制导弹箭的自动驾驶仪，简化成鲁棒H∞标准型结构；步骤(3)利用鲁棒H∞理论，设计PGK制导弹箭自动驾驶仪的控制方法。本发明在设计弹箭自动驾驶仪俯仰和偏航通道上进行了混合控制，可以很好的抑制两个方向上不可忽略的耦合作用；通过对状态变量进行扩展，设计出了满足控制需求的控制器；本发明方法可以对制导弹箭自动驾驶仪的过载信号进行追踪，在弹箭制导控制方面具有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN116956717A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310847494.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G01W1/00 , G01W1/02 , G01P5/00 , G01P13/02 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明为一种基于GA‑BP神经网络的制导炮弹高空风速风向估计方法，步骤1进行飞行标记实验，采集不同高度下的风速风向信息；步骤2建立弹道运动学模型和气动力学模型；步骤3获取每个采样时刻的弹体运动参数计算理论弹道数据；步骤4风速风向作为输出，将制导炮弹的发射速度、炮弹射角、每个采样点采集的飞行姿态角、飞行速度、加速度和理论弹道数据等信息作为输入，对人工神经网络模型进行训练，保存训练模型；步骤5在实地需要测量的地方，发射一枚相同的滑翔增程制导炮弹，且记录信息；步骤6将制导炮弹信息作为输入，求出风速向量。本发明满足战场中快速移动、快速打击的要求，抑制了气象因素对制导炮弹的精确性影响，提高了系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258950A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202111494766.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种SAR图像中舰船目标检测方法，包括以下步骤：构建SAR图像舰船目标数据集SAR_DATA，对SAR_DATA进行数据增强技术处理得到SAR_DATA_AUG，对Mobilenet V3神经网络进行改进得到SAR Mobilenet V3，并通过增强后的数据集对其进行训练。本发明可以在得到较好的目标检测效果的同时大幅降低检测所需的计算量。
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公开(公告)号：CN115685756A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211324916.3
申请日：2022-10-27
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于弹道控制优化领域，具体涉及一种基于改进灰狼的滑翔弹控制器的优化方法。包括如下步骤：步骤(1)：基于滑翔弹动态特性分析，建立弹体扰动运动方程并简化；步骤(2)：基于简化后的弹体扰动运动方程，在零干扰和零初始的条件下，选取合适的输入控制量、状态向量构建其纵向状态方程；步骤(3)：根据系统状态方程，构建LQR线性二次型调节器：利用非线性收敛因子的灰狼算法优化LQR线性二次型调节器中的加权矩阵Q阵和R阵的参数，求得反馈增益矩阵K，从而改善系统响应时间，提高新控制系统的稳定性。本发明通过选取纵向扰动方程中部分参数为状态变量，通过反馈增益寻优，起到优化弹道、提高系统响应的作用，提高系统的稳定裕度。
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公开(公告)号：CN114440865A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111499808.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 南京理工大学
IPC: G01C21/16 , G01C21/08 , G01C21/18 , G01C23/00 , G01S19/18 , G01S19/40 , G01S19/49 , G01S19/53 , G01C25/00
Abstract: 本发明为一种基于MEMS惯性测量系统的组合导航方法。包括如下步骤：(1)：数据采集；(2)对准、修正平台误差角：采用组合导航系统的芯片对导弹进行对准，根据卫星信息对平台误差角进行修正；(3)数据处理、组合导航：用MEMS惯性测量系统的位置误差、速度误差以及姿态误差作为组合导航系统的状态变量；将MEMS惯性测量系统输出的与卫星导航系统和磁传感器输出的位置差值、速度差值以及姿态差值作为系统的量测量；通过磁传感器和卫星实现对MEMS惯性测量系统数据的粗对准、精对准及修正INS导航结果，最后输出导航结果。本发明提出MEMS惯性加磁传感器和卫星导航构成的组合导航系统的方案，利用MEMS的自主性和磁传感器、卫星导航的可靠性，来提高导航精度。
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公开(公告)号：CN114115325A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202010897486.9
申请日：2020-08-31
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于弹丸制导领域，具体涉及一种基于hp‑RPM算法的滑翔弹在线闭环制导方法。包括以下步骤：(1)：采用hp‑RPM算法计算以当前弹道参数为初始条件的多约束最优控制律；(2)：测量系统以每一次hp‑RPM程序运行结束时刻作为采样点，采样周期等于当前周期内hp‑RPM算法计算时间；(3)：通过控制舵偏角实现弹丸姿态调整，以抑制实际飞行过程中的不确定性干扰，实现弹丸的定点打击目标。本发明用于抑制滑翔弹飞行过程中可能出现的环境干扰、模型误差等不确定性因素对弹道各项参数的影响，使弹丸实现预定的终点作战指标，同时满足在飞行过程中的各项约束，原理简单，易于实现，能在保障弹丸作战性能的同时，实现快速、准确的制导控制，精确打击目标。
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