-
公开(公告)号：CN118194729B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410606864.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F111/06
Abstract: 本发明是一种基于改进的人工智能算法的电机多目标优化方法，属于机电领域，所述方法包括：以表贴式游标永磁电机为背景，提出优化目标即电机的转矩和反电动势数学表达式，根据数学表达式选取需要优化的参数并确定其变化范围；利用有限元软件随机生成若干由优化参数和优化目标组成的数据集；利用改进的机器学习算法得到电机的优化参数‑优化目标模型；对优化参数采用NSGA‑II算法进行迭代优化；采用JMAG有限元软件评估优化结果。采用上述方案，能极大缩减电机的优化时间，同时还能保证优化后的电机性能具有明显提升。
-
公开(公告)号：CN118226879A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410455025.4
申请日：2024-04-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/49
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应扩展卡尔曼滤波器的高超声速飞行器姿态控制方法，包括：建立高超声速飞行器姿态快、慢回路线性时变模型，实时更新每个时刻高超声速飞行器姿态控制系统中过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵的估计值，设计出快、慢回路自适应扩展卡尔曼滤波器，校正高超声速飞行器姿态控制系统中快、慢回路状态变量估计值，设计基于自适应扩展卡尔曼滤波器的快、慢回路跟踪误差稳定调节器；结合高超声速飞行器的非线性姿态快、慢回路模型设计的快、慢回路轨迹线性化控制器的伪逆控制器，构建快、慢回路控制器，实现对高超声速飞行器姿态控制系统中的姿态控制，本发明能够实现高超声速飞行器姿态的精确跟踪，具有较强的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115309161A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211013485.9
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种移动机器人路径规划方法、电子设备及存储介质，提出一种改进的RRT*算法与动态窗口法相结合的混合算法，利用DWA算法跟踪改进RRT*算法规划的最优路径。当全局路径上出现静态未知障碍物时，通过二次调权和路径回正机制避开障碍物并及时回归原路线；当环境中出现移动障碍物时，通过提前检测危险距离并转向加速的方式安全驶离该区域。最后，通过仿真实验验证，在复杂动态障碍物环境中本发明提出的改进融合算法运行时间短、路径成本小、与障碍物始终保持安全距离，确保在安全避开动态障碍物的同时，跟踪最优路径。
-
公开(公告)号：CN111082711A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010031539.9
申请日：2020-01-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种无刷直流电机反步法控制方法及系统，所述方法将设定的无刷直流电机机械角速度给定值和转速检测模块输出的电机机械角速度ωm的误差eω输入到速度反步控制器进行控制，得到电机参考q轴电流 将q轴假定电流与实际q轴电流的误差作为电流反步控制器的输入；假定 与实际d轴电流的误差作为电流反步控制器的另一个输入；将电流反步控制器输出的定子电压在旋转坐标系下的分量输入至反Park变换模块；将 输入至空间矢量调制模块，经过空间矢量调制算法后，得到逆变器所需的三相开关控制信号Sa、Sb、Sc。本发明实现了无刷直流电机系统的完全解耦，简化了系统的设计过程，减少了系统的调整参数，提高转速、电流跟踪性能和抗干扰性能。
-
公开(公告)号：CN105180136A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510645517.0
申请日：2015-10-08
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: F22B35/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶PI动态矩阵的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法，包括以下步骤：A、根据火电厂锅炉主蒸汽温度系统的阶跃响应数据建立火电厂锅炉主蒸汽温度系统的模型；B、根据分数阶PI动态矩阵控制算法计算减温喷水量u(k)；步骤C、根据步骤B计算得到的u(k)调节减温喷水量，对火电厂锅炉主蒸汽温度实施控制；步骤D、进入下一个时刻，返回步骤B，重复进行步骤B到步骤D。本发明将分数阶PI算法和动态矩阵控制技术相结合，具有两者各自的优势。控制精度高，跟踪速度快且无超调，稳态误差小，负荷变化适应能力和干扰抑制能力强，保证主蒸汽温度控制的稳定性和动态性能，提高热效率；有利于现场执行机构的保护，适用于工业现场。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111290278B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010124085.X
申请日：2020-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于预测滑模的高超声速飞行器鲁棒姿态控制方法，不考虑外部未知干扰的情况，根据奇异摄动理论和时标分离原则将飞行器的姿态回路分为慢回路和快回路，由于快慢回路具有强烈的非线性特征，非线性控制器复杂度较高，当高超声速飞行器在某一平衡点附近飞行时，非线性特征表现不明显，根据小扰动理论，可在平衡点附近做线性化处理，将快慢回路非线性控制系统方程变换为线性系统的方程形式，建立高超声速飞行器的姿态回路模型，能够保证姿态闭环控制系统稳定并使其在参数不确定的情况下能精确跟踪姿态指令信号，提高系统的控制精度和控制性能。
-
公开(公告)号：CN105240846A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510650393.5
申请日：2015-10-09
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: F23C10/28
Abstract: 本发明一种多变量广义预测控制优化的循环流化床锅炉燃烧过程控制方法，包括步骤：1、初始化循环流化床锅炉燃烧过程控制器设计参数；2、根据采集的循环流化床锅炉燃烧过程的过程变量数据，通过多变量渐消记忆递推最小二乘法辨识建立燃烧过程模型；3、根据多变量广义预测控制特性对PID1、PID2、PID3控制器参数进行优化整定，并将整定结果解耦；4、根据所得到的控制器参数，分别控制给煤量、一次和二次风量，进而控制床温、主蒸汽压力和炉膛出口烟气含氧量；5、进入下一个时刻，重复进行步骤2到步骤5。本发明控制精度较高，跟踪速度较快，无超调，稳态误差小，抗耦合能力强，控制过程平滑，是一种形式简单、实现方便的循环流化床锅炉燃烧过程多变量控制技术。
-
公开(公告)号：CN118194729A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410606864.1
申请日：2024-05-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F111/06
Abstract: 本发明是一种基于改进的人工智能算法的电机多目标优化方法，属于机电领域，所述方法包括：以表贴式游标永磁电机为背景，提出优化目标即电机的转矩和反电动势数学表达式，根据数学表达式选取需要优化的参数并确定其变化范围；利用有限元软件随机生成若干由优化参数和优化目标组成的数据集；利用改进的机器学习算法得到电机的优化参数‑优化目标模型；对优化参数采用NSGA‑II算法进行迭代优化；采用JMAG有限元软件评估优化结果。采用上述方案，能极大缩减电机的优化时间，同时还能保证优化后的电机性能具有明显提升。
-
公开(公告)号：CN117155202A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311030015.8
申请日：2023-08-16
IPC: H02P21/22 , H02P21/00 , H02P21/13 , H02P25/022
Abstract: 本发明公开了一种自抗扰无差拍的电流控制方法、装置、介质及设备，其中电流控制方法，包括：获取电机任一时刻运行参数；获取电机任一时刻因电机的运行参数失配产生的扰动；利用获取的运行参数以及扰动确定电流预测值，并基于电机的特性，根据电流预测值确定电压参考值；利用运行参数以及扰动确定运行参数的补偿值；利用电压参考值和补偿值确定电压给定值，并基于电机的特性，根据电压给定值确定输入电机的电流给定值，使得下一时刻的电流实际值等于当前的电流给定值。本发明能够使永磁电机控制系统中的电流实际值等于电流给定值。
-
公开(公告)号：CN103633912B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310582158.X
申请日：2013-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于ARX模型和PI预测函数的无刷直流电动机控制方法，通过PI与预测函数相结合的控制方法对预测函数进行改进。控制量增加了两个可调参数，使得控制调节更加灵活，通过调节两个参数可改善无刷直流电动机的转速响应性能。本发明在相同的实验条件下，PI预测函数控制比预测函数控值上升快，快速到达稳定状态，且静态误差小。PI预测函数控制可根据实际情况调节Kp、Ki两个参数，可达到良好的控制效果。与包含多个基函数的预测函数控制的计算量相比较，PI预测函数算法计算量小，控制灵活方便，无需重新修改控制程序，只需调节两个参数，同时解决了预测函数模型不匹配导致的控制效果变差的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.036 seconds)
