公开(公告)号：CN118376289A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410336653.0

申请日：2024-03-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 赵诣卓 ,  刘亚俊 ,  高筠砚 ,  曾俊峰 ,  陈文

IPC: G01F1/84

Abstract: 本发明提供了一种应用于科里奥利质量流量计的驱动控制方法，涉及智能化仪器仪表领域，是一种数字式的科里奥利质量流量计控制器方法，包括以下步骤：首先，通过流量计测量管两端的检测线圈采集速度数据(位移数据)并对数据预处理，包括信号滤波和滑动平均，依据科式流量计的振动特性，以两端获得的传感器幅值与理想信号发生器幅值的差值作为调控参数设计PB神经网络结合PI控制的幅度控制算法保持测量过程中传感器幅值的稳定，并通过过零检测的频率控制算法保证激励信号的频率跟随能力，实现对科里奥利流量计测量管的闭环控制。本发明以FPGA为主控芯片的数字式测试系统的软硬件测试平台，实现科里奥利质量流量计的稳定驱动控制。

公开(公告)号：CN118244618A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410336652.6

申请日：2024-03-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 高筠砚 ,  刘亚俊 ,  赵诣卓 ,  陈文 ,  曾俊峰 ,  祝远桥 ,  刘健威

IPC: G05B11/42

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习算法的PID控制器参数自整定方法，包括以下步骤：通过算法损失函数设计，并对网络输入量进行预处理；构建近端策略优化强化学习算法与PID算法复合框架；算法首先从环境中采集电机的转速信息，之后基于环境信息，批评家网络进行参数更新；基于环境信息与批评家网络输出，对演员网路参数进行优化，演员网络对PID算法内的比例、积分、微分三个参数进行动态调节；重复上述步骤，直至满足强化学习算法终止条件。与传统控制器参数整定方法相比，本发明方法主要面向应用于变工况场景的控制器，本发明的比例参数可基于当前状态，通过神经网络动态调节，使系统具有较小的超调量、上升时间、调节时间等。