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公开(公告)号：CN112526876B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010807084.5
申请日：2020-08-12
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的LPV系统的LQG控制器的设计方法，S1，建立系统方程，对不同参数情况下的传感器输入进行等时间间隔采样，并利用POD方法对其进行降阶，获得降阶基；S2，在不同参数情况下，分别计算系统滤波代数Riccati方程与控制器代数Riccati方程，求得滤波器增益和控制器增益；S3，建立数据库，将所有先验参数的降阶基和S2求得的两种增益一一对应，保存在数据库中，其中降阶基作为机器学习分类器的学习基，选择合适的机器学习模型，以数据库中学习基为训练集，对应的两种增益参数为标签，设计分类器模型，该分类器模型即为LQG控制器。该控制器能实时在线使用。本发明有效提高系统达到稳定的反应速度和控制精度，能大大降低干扰。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112380615A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011149090.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种面向制动尖叫的制动盘结构优化设计方法及制动盘，包括以下步骤：选择设计变量及目标函数；获取关于所有设计变量的初始取值建立盘式制动器系统的制动尖叫复模态有限元简化模型；根据所有设计变量的初始取值,采用中心复合试验设计方法采样获取样本点；求解盘式制动器系统复特征值，判断不稳定模态，计算加权制动尖叫倾向系数；构造加权制动尖叫倾向系数的二阶近似响应面模型；检验响应面模型是否满足要求；通过多岛遗传算法对响应面模型进行优化，得到设计变量的优化值；检验优化结果。本发明以加权制动尖叫倾向系数为优化目标建立制动盘制动尖叫优化模型,用多岛遗传算法对模型进行优化,使得制动盘发生制动尖叫的可能性降到最低。
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公开(公告)号：CN112149284A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010895110.4
申请日：2020-08-31
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/14 , G06N3/12 , G06F119/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪的传递路径分析方法及系统，包括以下步骤：基于激励源和目标响应点的数目，确定激励源与响应点之间的各传递路径；测量各传递路径的频率响应函数和采集工况数据；对获得的工况数据通过集成经验模态分解与小波阈值函数进行初步的降噪；确定降噪后各传递路径对响应点的贡献量以及总的贡献量，得到拟合响应；使用初始化参数u和n对测量的工况数据进行小波阈值降噪处理，将降噪后的数据进行传递路径分析，获得各路径对目标点的拟合响应，把信噪比SNR与偏差的均方根误差RMSE作为优化目标，对小波阈值函数设定的参数u和n进行调整，使得信噪比SNR与偏差的均方根误差RMSE最小，以获取最有的降噪效果。
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公开(公告)号：CN112149284B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010895110.4
申请日：2020-08-31
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/14 , G06N3/126 , G06F119/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于降噪的传递路径分析方法及系统，包括以下步骤：基于激励源和目标响应点的数目，确定激励源与响应点之间的各传递路径；测量各传递路径的频率响应函数和采集工况数据；对获得的工况数据通过集成经验模态分解与小波阈值函数进行初步的降噪；确定降噪后各传递路径对响应点的贡献量以及总的贡献量，得到拟合响应；使用初始化参数u和n对测量的工况数据进行小波阈值降噪处理，将降噪后的数据进行传递路径分析，获得各路径对目标点的拟合响应，把信噪比SNR与偏差的均方根误差RMSE作为优化目标，对小波阈值函数设定的参数u和n进行调整，使得信噪比SNR与偏差的均方根误差RMSE最小，以获取最有的降噪效果。
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公开(公告)号：CN112380615B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202011149090.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 江苏大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种面向制动尖叫的制动盘结构优化设计方法及制动盘，包括以下步骤：选择设计变量及目标函数；获取关于所有设计变量的初始取值建立盘式制动器系统的制动尖叫复模态有限元简化模型；根据所有设计变量的初始取值,采用中心复合试验设计方法采样获取样本点；求解盘式制动器系统复特征值，判断不稳定模态，计算加权制动尖叫倾向系数；构造加权制动尖叫倾向系数的二阶近似响应面模型；检验响应面模型是否满足要求；通过多岛遗传算法对响应面模型进行优化，得到设计变量的优化值；检验优化结果。本发明以加权制动尖叫倾向系数为优化目标建立制动盘制动尖叫优化模型,用多岛遗传算法对模型进行优化,使得制动盘发生制动尖叫的可能性降到最低。
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公开(公告)号：CN112526876A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202010807084.5
申请日：2020-08-12
Applicant: 江苏大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的LPV系统的LQG控制器的设计方法，S1，建立系统方程，对不同参数情况下的传感器输入进行等时间间隔采样，并利用POD方法对其进行降阶，获得降阶基；S2，在不同参数情况下，分别计算系统滤波代数Riccati方程与控制器代数Riccati方程，求得滤波器增益和控制器增益；S3，建立数据库，将所有先验参数的降阶基和S2求得的两种增益一一对应，保存在数据库中，其中降阶基作为机器学习分类器的学习基，选择合适的机器学习模型，以数据库中学习基为训练集，对应的两种增益参数为标签，设计分类器模型，该分类器模型即为LQG控制器。该控制器能实时在线使用。本发明有效提高系统达到稳定的反应速度和控制精度，能大大降低干扰。
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