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公开(公告)号:CN108199600B
公开(公告)日:2019-10-22
申请号:CN201810066128.6
申请日:2018-01-18
Applicant: 扬州大学
IPC: H02M7/5387
Abstract: 本发明涉及一种全桥逆变器的自适应动态面控制器。本发明由径向基函数神经网络、自适应律、虚拟控制律、一阶滤波器以及控制律五个环节组成,第一个动态面信号送到虚拟控制律,再到一阶滤波器,再至控制律,第二个动态面信号分别送到控制律和自适应律,生成神经网络径向基函数向量,并至自适应律,运算出当前的神经网络权值向量的2范数平方的估计值,神经网络的逼近结果表示成范数形式后,再送到控制律,由控制律生成控制量。本发明克服了对象的不确定性缺陷。本发明借助后推设计的思想,设计虚拟控制器和控制器,引入一阶滤波器,用代数运算取代微分运算,克服了后推设计控制器复杂的不足,降低计算复杂度,并保证了系统的稳定性。
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公开(公告)号:CN108199600A
公开(公告)日:2018-06-22
申请号:CN201810066128.6
申请日:2018-01-18
Applicant: 扬州大学
IPC: H02M7/5387
Abstract: 本发明涉及一种全桥逆变器的自适应动态面控制器。本发明由径向基函数神经网络、自适应律、虚拟控制律、一阶滤波器以及控制律五个环节组成,第一个动态面信号送到虚拟控制律,再到一阶滤波器,再至控制律,第二个动态面信号分别送到控制律和自适应律,生成神经网络径向基函数向量,并至自适应律,运算出当前的神经网络权值向量的2范数平方的估计值,神经网络的逼近结果表示成范数形式后,再送到控制律,由控制律生成控制量。本发明克服了对象的不确定性缺陷。本发明借助后推设计的思想,设计虚拟控制器和控制器,引入一阶滤波器,用代数运算取代微分运算,克服了后推设计控制器复杂的不足,降低计算复杂度,并保证了系统的稳定性。
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公开(公告)号:CN103366379B
公开(公告)日:2016-08-10
申请号:CN201310321955.2
申请日:2013-07-29
Applicant: 江苏中惠医疗科技股份有限公司 , 扬州大学
Abstract: 基于遗传核模糊聚类的水平集医学图像分割方法,涉及医学图像分割的应用。本发明利用遗传核模糊聚类算法得到待处理医学图像的最优聚类结果,然后把聚类结果应用于LBF模型的初始轮廓对图像进行分割,可以做到对血管图像具有较高的分割效率和正确率。
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公开(公告)号:CN103366379A
公开(公告)日:2013-10-23
申请号:CN201310321955.2
申请日:2013-07-29
Applicant: 江苏中惠医疗科技股份有限公司 , 扬州大学
Abstract: 基于遗传核模糊聚类的水平集医学图像分割方法,涉及医学图像分割的应用。本发明利用遗传核模糊聚类算法得到待处理医学图像的最优聚类结果,然后把聚类结果应用于LBF模型的初始轮廓对图像进行分割,可以做到对血管图像具有较高的分割效率和正确率。
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