一种分数阶神经网络滑模控制抖振分析方法

    公开(公告)号:CN119828455A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411806510.8

    申请日:2024-12-10

    Applicant: 南通大学

    Inventor: 赵灵冬 许小梅

    Abstract: 本发明提供了一种分数阶神经网络滑模控制抖振分析方法,属于人工智能技术领域。解决了分数阶神经网络滑模控制抖振的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:步骤1:构建神经网络控制误差系统,根据误差系统,设计滑模控制器;步骤2:根据滑模控制器及反馈学习周期,分离暂态项和稳态项,进行神经网络抖振分析方法;步骤3:根据神经网络记忆衰减特性,截取一定长度历史信息,对神经网络抖振进行最优估计。本发明的有益效果为:本发明从神经网络记忆特性出发,将滑模控制输出暂态项和稳态项分离,并结合记忆衰减特性,截取一定长度的历史信息,建立分数阶神经网络滑模控制抖振分析方法。

    一种基于短记忆灰色模型的压电传感器动态测试标定方法

    公开(公告)号:CN119437540A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411371598.5

    申请日:2024-09-29

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于短记忆灰色模型的压电传感器动态测试标定方法,包括:构建压电传感器动态测试短记忆灰色模型;将短记忆灰色模型转化为代数模型;基于压电传感器的标定,建立模型参数辨识算法;基于传感器的输出,通过短记忆灰色模型对压电传感器输入进行标定。本申请根据压电传感器动态响应特性建模,利用压力输入信号将在未来一段时间内响应特性,反过来,利用未来一段时间内的输出来标定压力输入信号。该模型更符合压力信号动态响应特性,标定更准确。本申请利用根据传感器响应快速性,对响应截断,获得短记忆模型,既确保了标定精度,又降低了计算复杂性,降低计算时间,不显著降低测量快速性。

    一种机械臂滑模控制抖振分析方法

    公开(公告)号:CN119805932A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411918535.7

    申请日:2024-12-25

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种机械臂滑模控制抖振分析方法,包括以下步骤:构建机械臂输入力矩和角位移响应模型并辨识模型参数;设计滑模控制器,将间歇输入转化为分段函数,获取滑模控制器的抖振分析模型;根据机械臂响应特性,截取一定长度历史信息,对抖振分析模型进行最优估计。本申请建立了机械臂滑模控制抖振与系统响应特性和历史输入的关系,为抖振分析提供了依据,为优化抖振提供了解决措施。本申请利用输入输出响应特性建立机械臂响应等效简化模型,研究机械臂输出记忆特性,既避开了机械臂复杂机械结构、不均匀材质等因素的复杂建模,又使模型辨识得到简化:仅需辨识微分阶次和常数等较少的未知参数。

    一种基于短记忆模型的足式机器人足端暂态优化方法

    公开(公告)号:CN118819177A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410792628.3

    申请日:2024-06-19

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本申请公开了一种基于短记忆模型的足式机器人足端暂态优化方法,包括以下步骤:构建足式机器人腿足的短记忆模型;基于短记忆模型,对足式机器人腿足切换控制暂态响应特性进行分析,获取步态参数;基于构造代价函数,对步态参数进行优化。本申请利用分数次幂函数建立冲击响应模型,将足式机器人腿足响应模型用极少参数简单表示,并根据衰减特性进行截取,得到短记忆模型,模型更简单,更易于计算机实现。本申请根据响应特性优化步态参数,机器人运行更平稳,在平稳性范围内,其速度得到充分发挥,促进腿足机器人性能提升。

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