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公开(公告)号:CN119806181A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411916787.6
申请日:2024-12-24
Applicant: 三峡大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/65 , G05D1/644 , G05D109/20
Abstract: 基于扩张状态观测器的四旋翼悬吊系统滑模控制方法,包括:构建四旋翼悬吊系统的动力学模型;对建立的四旋翼悬吊系统的动力学模型进行了分析,得到与四旋翼悬吊系统各个状态变量一一对应的虚拟控制力矩,并据此将整个四旋翼悬吊系统分解为多个子系统;将四旋翼悬吊系统存在的各种不确定性扰动视为系统的扩张状态变量,在此基础上设计一种非线性扩张状态观测器,用于实时估计系统的扰动情况;基于非线性扩张状态观测器提供的扰动估计,为每个子系统设计非奇异快速滑模控制器。该方法实现四旋翼悬吊系统在精确追踪期望目标的同时,能够有效且迅速地抑制负载的摆动现象。
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公开(公告)号:CN119067247A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202410922054.7
申请日:2024-07-10
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2431 , H02J3/00 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N7/08
Abstract: 基于改进蜣螂算法优化核极限学习机的短期光伏功率预测方法,首先,获取光伏电站历史功率数据,以及光伏阵区对应气象因素数据,对数据进行处理;其次,通过变分模态分解方法VMD对功率时间序列数据进行分解,与气象因素数据组成数据集;再次,构建核极限学习机KELM模型;最后,利用改进蜣螂算法IDBO优化核极限学习机KELM参数,对功率进行预测。本发明通过改进蜣螂算法能弥补蜣螂算法容易陷入局部最优的缺点,加快收敛性速度,提高了光伏功率预测的精度。
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公开(公告)号:CN119919314A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202411852120.4
申请日:2024-12-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T5/77 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06T5/50
Abstract: 基于条件生成对抗网络的多深度融合的图像去雾方法,包括:获取包含有雾图像以及与有雾图像一一对应的清晰图像的数据集,并划分为训练集和测试集;基于条件生成对抗网络的框架构建多深度融合的图像去雾模型,多深度融合的图像去雾模型包括生成器和判别器,其中生成器用于生成有雾图像,生成器用于分析输入图像是真实图像还是生成图像,并根据输出结果对生成器提供反馈;利用训练集对构建的多深度融合的图像去雾模型进行训练,得到训练好的图像去雾模型;利用训练好的图像去雾模型对测试集进行测试,得到去雾图像。该方法能够更精准地感受出雾霾的浓度和大小,有效地处理了以往方法面对真实雾霾情形下雾霾分布浓度不均匀导致全局去雾效果不好的问题。
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