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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107395074A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710604174.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 吉林大学
IPC: H02P7/29
CPC classification number: H02P7/2913
Abstract: 一种基于FPGA实现的永磁直流电机多分辨率控制器，属于控制技术领域。本发明的目的是利用FPGA平台进行控制器开发，以满足电机转速的快速跟踪需求的基于FPGA实现的永磁直流电机多分辨率控制器。本发明步骤是：设计多分辨率控制器、PID控制器对偏差信号进行线性分解后，再进行加权以得到控制器控制输出、进行信号获取、信号的多频率分解与重构、结合式前面流程得到离散小波变换的滤波器。本发明不仅可以很好地解决传统PID对直流有刷电机控制精度较低，无法对误差信号进行细节分析的问题，而且充分利用了FPGA的并行计算能力，提高了控制器的实时性，克服了目前现有永磁直流电机电控系统的不足。
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公开(公告)号：CN105955031B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610418142.9
申请日：2016-06-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法，属于FPGA实现技术领域。本发明的目的是拓展NMPC在快速动态系统中的应用，利用PSO算法求解非线性规划问题的非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法。本发明硬件加速控制器：建立WMR的预测控制模型，根据式目标模型WMR轨迹跟踪的控制要求，优化问题求解，NMPC‑PSO的算法流程。本发明实现方案代码与底层电路存在一一对应关系，可以很好地结合FPGA的并行计算结构与PSO算法的并行计算特性，提高了NMPC的快速计算能力，很好地满足控制器实时性要求，拓展了NMPC在实际快速动态系统中的应用；同时，该方案能够在线灵活裁减、扩充、升级，适应了目前产品更新速度快的现状，能够对控制器进行快速验证。
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公开(公告)号：CN105955031A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610418142.9
申请日：2016-06-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 一种非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法，属于FPGA实现技术领域。本发明的目的是拓展NMPC在快速动态系统中的应用，利用PSO算法求解非线性规划问题的非线性预测控制的FPGA硬件加速控制器及其加速实现方法。本发明硬件加速控制器：建立WMR的预测控制模型，根据式目标模型WMR轨迹跟踪的控制要求，优化问题求解，NMPC‑PSO的算法流程。本发明实现方案代码与底层电路存在一一对应关系，可以很好地结合FPGA的并行计算结构与PSO算法的并行计算特性，提高了NMPC的快速计算能力，很好地满足控制器实时性要求，拓展了NMPC在实际快速动态系统中的应用；同时，该方案能够在线灵活裁减、扩充、升级，适应了目前产品更新速度快的现状，能够对控制器进行快速验证。
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公开(公告)号：CN108482363B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201810311229.5
申请日：2018-04-09
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F30/15
Abstract: 一种车辆横摆稳定性预测模型控制方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是利用模型预测控制方法设计线性模型预测控制器，并考虑约束条件，可以减少求解时间，并尽可能的跟踪期望值，保持车辆稳定的基于干扰观测器的车辆横摆稳定性预测模型控制方法。本发明的步骤是：设计参考模型；车辆2自由度非线性模型进行线性化处理，取得带有模型误差干扰项的线性模型；依据此模型设计干扰观测器对模型中的误差项；利用模型预测控制算法构造目标函数，并通过求解代价函数对应的最优问题，获得控制输入作用于系统，使车辆系统尽可能跟踪期望值，保证车辆稳定性。本发明能够有效地降低模型复杂度，同时满足控制精度要求并考虑驱动力矩的约束。
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公开(公告)号：CN108482363A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810311229.5
申请日：2018-04-09
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种车辆横摆稳定性预测模型控制方法，属于车辆控制技术领域。本发明的目的是利用模型预测控制方法设计线性模型预测控制器，并考虑约束条件，可以减少求解时间，并尽可能的跟踪期望值，保持车辆稳定的基于干扰观测器的车辆横摆稳定性预测模型控制方法。本发明的步骤是：设计参考模型；车辆2自由度非线性模型进行线性化处理，取得带有模型误差干扰项的线性模型；依据此模型设计干扰观测器对模型中的误差项；利用模型预测控制算法构造目标函数，并通过求解代价函数对应的最优问题，获得控制输入作用于系统，使车辆系统尽可能跟踪期望值，保证车辆稳定性。本发明能够有效地降低模型复杂度，同时满足控制精度要求并考虑驱动力矩的约束。
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