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公开(公告)号：CN105068564A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510468187.2
申请日：2015-08-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D3/14
Abstract: 本发明公开了一种压电陶瓷作动器的位移控制方法。使用本发明能够抵消伺服平台的迟滞非线性，具备良好的控制效果，且结构简单、易搭建实施。本发明首先采用静态迟滞模型对动态迟滞特性进行建模，对被控对象进行迟滞补偿，然后将由静态迟滞模型带来的动态误差、建模误差、以及其他未建模的干扰由扰动估计器在线估计出来，并将扰动估计结果反馈至滑模控制器，提高了控制系统对外界干扰的鲁棒性，加强控制器的控制效果；最后利用滑模控制器对压电陶瓷作动器进行位移控制。本发明通过静态迟滞模型和基于扰动估计的滑模控制器两者的配合，使得压电陶瓷作动器的迟滞强非线性被逐步地削弱，并能保持良好的跟踪精度和鲁棒性，且结构简单、实施方便。
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公开(公告)号：CN103512569A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310454546.X
申请日：2013-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01C19/00
CPC classification number: G01C19/5776
Abstract: 本发明公开了一种基于离散小波多尺度分析的MEMS陀螺仪随机误差补偿方法，用于提高MEMS陀螺仪数据测量的准确度，该方法包括：采用二进正交离散小波Mallat算法对MEMS陀螺仪信号进行逐级分解，分解尺度为三，在分解完一级后，对分解后逼近信号和细节信号进行时间序列建模和kalman滤波；对滤波后的逼近信号展开下一级分解，由此类推，逐级分解，逐级滤波。采用最后一层滤波后的逼近信号和各层细节信号进行信号重构，本发明提高了MEMS陀螺仪随机误差补偿效果，对于车载、舰载等需要高精度、高时效、高稳定测量场合具有重要作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102663219A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201110432048.6
申请日：2011-12-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于混合模型的燃料电池输出预测方法和系统，使得混合动态模型在静态、动态性能方面均有较高精度。在所述方法中，建立燃料电池输出电压的静态机理模型、燃料电池阳极气体流量和阴极气体流量的动态机理模型、静态神经网络和变结构神经网络；两个动态机理模型的输出作为静态机理模型的部分输入参数；采用静态神经网络补偿静态机理模型的输出后得到Vout；采用变结构神经网络逼近燃料电池实际输出与Vout的误差Ve的导数，对变结构神经网络的输出进行积分后得到误差估计值与Vout叠加得到燃料电池输出电压预测值。
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公开(公告)号：CN102052934B
公开(公告)日：2012-06-06
申请号：CN200910237429.1
申请日：2009-11-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明为一种多线传感器的故障诊断方法，第一步：通过均匀采样和随机采样两种方式采样；第二步：记录各个分线上的状态变化值；第三步：找出当前有状态变化的最大位α；第四步：对数据进行归一化处理；第五步：故障判断与定位：当mi满足式时，表示此线正常，如果远远大于或是小于1表明此线故障；第六步：故障复核。本发明分析了不同采样条件下的故障特征，将基于统计结果和基于相关变化的两种故障诊断方法相结合，成功的解决了在实际使用过程中的多线传感器的故障诊断问题，可以准确发现和定位多线传感器多种故障，并具有一定的实时性，对软硬件的要求低。
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公开(公告)号：CN101567617B
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN200910008738.1
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种圆筒型直线电机结构参数优化设计方法，属于机电智能化领域，是一种电机参数优化设计技术。本发明在满足结构参数约束范围条件下，对结构参数进行动态采样，通过使用有限元分析方法，对不同结构参数的圆筒型直线电机的推力及波动值进行分析，继而将结构参数作为神经网络输入，推力及波动值作为神经网络输出，使用神经网络对结构参数与推力及波动的函数关系进行拟合，最后结合智能优化方法对待优化结构参数进行优化，得到满意的电机单位体积内推力及波动的性能。本发明易于工程化应用，能避免电机磁路复杂导致集中参数计算不准确，以及参数之间相互耦合导致的参数优化困难等。本技术亦可用于任意结构电机的结构参数优化设计。
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公开(公告)号：CN101567617A
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200910008738.1
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种圆筒型直线电机结构参数优化设计方法，属于机电智能化领域，是一种电机参数优化设计技术。本发明在满足结构参数约束范围条件下，对结构参数进行动态采样，通过使用有限元分析方法，对不同结构参数的圆筒型直线电机的推力及波动值进行分析，继而将结构参数作为神经网络输入，推力及波动值作为神经网络输出，使用神经网络对结构参数与推力及波动的函数关系进行拟合，最后结合智能优化方法对待优化结构参数进行优化，得到满意的电机单位体积内推力及波动的性能。本发明易于工程化应用，能避免电机磁路复杂导致集中参数计算不准确，以及参数之间相互耦合导致的参数优化困难等。本技术亦可用于任意结构电机的结构参数优化设计。
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公开(公告)号：CN101488010A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200910008737.7
申请日：2009-03-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种伺服系统本质非线性补偿控制器，属于工业控制领域。本发明包括变结构神经网络反馈补偿部分、前向自适应补偿部分和鲁棒补偿部分，可同时补偿系统中存在的摩擦非线性与驱动器死区非线性。变结构神经网络对系统中存在的摩擦非线性进行补偿，而自适应鲁棒控制对系统驱动器存在的死区非线性和外部扰动进行补偿控制；变结构神经网络技术减小了网络规模和计算量，增强了该控制器的实用性；自适应鲁棒控制，保证了系统的稳态精度、瞬态性能及鲁棒性；将该发明应用到电机位置跟踪控制中，实际运行结果表明，本发明使系统具有非常好的稳态跟踪精度和良好的鲁棒性。
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