基于级联扰动观测器的磁浮列车悬浮系统的复合控制方法

    公开(公告)号:CN119575826A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202510136483.6

    申请日:2025-02-07

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种基于级联扰动观测器的磁浮列车悬浮系统的复合控制方法,属于悬浮控制技术领域。该方法包括:构建磁浮列车悬浮系统的控制模型;构建级联扰动观测器用于对未知状态量进行估计,该级联扰动观测器包括匹配扰动观测器和非匹配扰动观测器;设计复合控制器,包括匹配扰动抑制的第一控制器和以补偿非匹配扰动为控制目标的第二控制器,第一控制器输出第一控制律,第二控制器输出第二控制律;融合第一控制律和第二控制律,以通过动态调节电磁铁电流对磁浮列车悬浮系统进行协调控制。本发明引入非匹配扰动补偿,使列车在外部复杂扰动下实现快速收敛,有效降低了气动激扰、线路不平顺等作用机理复杂的外部扰动对磁浮列车稳定性的影响。

    磁浮列车悬浮系统的有限时间控制方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN118163623A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410241066.3

    申请日:2024-03-04

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种磁浮列车悬浮系统的有限时间控制方法、装置及存储介质。首先,建立磁浮列车悬浮系统的数学模型;其次,基于数学模型引入有限时间状态观测器对系统不可测状态量进行估计;然后,根据近似化模型判断系统的稳定性,分析动态方程中的扰动的变化情况并结合系统要求的收敛时间设计约束条件;最后,建立基于终端滑模控制的磁悬浮控制系统模型,采取满足约束条件控制律给出的悬浮控制器动态调节电磁铁的电流。与现有技术相比,本发明在磁浮列车的悬浮控制器中引入有限时间控制方法,使磁浮列车悬浮系统在外部扰动下可以在有限时间内实现快速收敛。从而有效降低了外部连续扰动的不利影响,改进了磁浮列车通过桥梁等特殊工况时的稳定性。

    磁浮列车悬浮系统残差阈值的选取算法

    公开(公告)号:CN119355430A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411924452.9

    申请日:2024-12-25

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种磁浮列车悬浮系统残差阈值的选取算法,包括采集悬浮系统正常工作的信号并处理,获得残差值;基于残差值的特性,选取自适应阈值并设定;比较残差值与设定的阈值,获得磁浮列车悬浮系统电磁铁的故障信息。本算法通过构建动态的自适应阈值模型,实现根据系统的实时状态和运行条件,而进行阈值的动态调整,从而更准确地根据系统的实时情况判断是否发生故障。贝叶斯决策理论能够考虑历史信息和系统状态的变化,因此基于该理论的自适应阈值方法能够更好地适应不同工况下的故障检测需求,基于此,有助于进一步磁浮列车减少因故障导致的停机时间和维修成本,进一步提升磁浮列车的安全性和可靠性。

    基于级联扰动观测器的磁浮列车悬浮系统的复合控制方法

    公开(公告)号:CN119575826B

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510136483.6

    申请日:2025-02-07

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种基于级联扰动观测器的磁浮列车悬浮系统的复合控制方法,属于悬浮控制技术领域。该方法包括:构建磁浮列车悬浮系统的控制模型;构建级联扰动观测器用于对未知状态量进行估计,该级联扰动观测器包括匹配扰动观测器和非匹配扰动观测器;设计复合控制器,包括匹配扰动抑制的第一控制器和以补偿非匹配扰动为控制目标的第二控制器,第一控制器输出第一控制律,第二控制器输出第二控制律;融合第一控制律和第二控制律,以通过动态调节电磁铁电流对磁浮列车悬浮系统进行协调控制。本发明引入非匹配扰动补偿,使列车在外部复杂扰动下实现快速收敛,有效降低了气动激扰、线路不平顺等作用机理复杂的外部扰动对磁浮列车稳定性的影响。

    磁浮列车悬浮系统概率密度演化分析方法、介质和设备

    公开(公告)号:CN119808609A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202510301953.X

    申请日:2025-03-14

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开一种磁浮列车悬浮系统概率密度演化分析方法、介质和设备,属于悬浮控制技术领域。该方法包括:获取悬浮系统目标量的概率密度真值;基于所述概率密度真值对物理信息神经网络的目标量概率密度输出值进行有监督训练,获得经训练的基础物理信息神经网络模型;利用设定的一组目标量输出值构成修正矩阵,对经训练的基础物理信息神经网络模型输出的目标量概率密度数值修正,直到满足期望误差,获得基于残差增强的目标量概率密度物理信息神经网络;利用所述基于残差增强的目标量概率密度物理信息神经网络,对未来时间目标量的概率密度演化进行预测。本发明保证目标量概率密度计算精度前提下有效提高计算效率,可用于目标量概率密度演化预测。

    一种直线同步电机的状态估计与参数辨识方法及电子设备

    公开(公告)号:CN119362942A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411482219.X

    申请日:2024-10-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种直线同步电机的状态估计与参数辨识方法及电子设备,该方法包括以下步骤:获取直线同步电机的电流密度以及抽象化后的坐标数据;基于直线同步电机电磁特性的偏微分方程和边界条件,构建基于物理信息机器学习的直线同步电机模型;将获取的数据输入利用训练好的直线同步电机模型,实时进行状态估计和参数辨识。与现有技术相比,本发明具有高效实现状态估计和参数辨识以及参数辨识精度高等优点。

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