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公开(公告)号：CN117666338B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311558281.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 海南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种智慧货运交通车辆编队的模糊一致性控制方法，包括建立货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统状态空间模型；建立m辆货车之间的通信网络，并且该网络通信拓扑为有向图；建立货运车辆编队控制系统的模糊分布式观测器及其控制协议；根据货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统状态空间模型和货运车辆编队控制系统的模糊分布式观测器及其控制协议，得到货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统的紧凑形式；引入变量，重新构造误差系统；设计货运车辆编队控制系统的观测器和控制器的增益矩阵；货运车辆编队控制系统的正性和一致性的验证过程。本发明使得编队货车达成一致性行驶，提高货运运输效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116740922A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310507587.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊观测协议的智慧交通系统的控制方法，包括如下步骤：步骤1，结合城市道路交通系统，建立状态空间模型；步骤2，建立智慧交通系统中车辆之间的通信网络；步骤3，构建智慧交通控制系统的状态观测器；步骤4，构建智慧交通控制系统的控制协议；步骤5，构造基于观测器控制律的闭环控制系统；步骤6，设计针对城市道路交通系统的状态观测器的控制器协议。本发明提高了道路车辆的控制精度、系统的整体计算能力，保证系统达到一致性以及任务顺利开展和完成。
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公开(公告)号：CN118859947A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410890150.8
申请日：2024-07-04
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明为海上无人系统的航迹跟踪提供了稳定、高容错的模糊正多智能体系统控制技术。公开了一种海上无人系统航迹跟踪协同控制方法，首先，利用区间二型T‑S模糊模型与正多智能体系统建立海上无人系统的状态空间模型。该方法有效处理非线性和不确定性，提高海上无人系统的稳定性。其次，设计观测器和分布式控制器，减低通信负担，提高海上无人系统的容错性。最后，借助矩阵理论、李雅普诺夫函数理论及线性规划方法证明了海上无人系统的正性和领导跟随一致性，确保了系统在复杂海域下的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116740922B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310507587.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊观测协议的智慧交通系统的控制方法，包括如下步骤：步骤1，结合城市道路交通系统，建立状态空间模型；步骤2，建立智慧交通系统中车辆之间的通信网络；步骤3，构建智慧交通控制系统的状态观测器；步骤4，构建智慧交通控制系统的控制协议；步骤5，构造基于观测器控制律的闭环控制系统；步骤6，设计针对城市道路交通系统的状态观测器的控制器协议。本发明提高了道路车辆的控制精度、系统的整体计算能力，保证系统达到一致性以及任务顺利开展和完成。
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公开(公告)号：CN117666338A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311558281.8
申请日：2023-11-22
Applicant: 海南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开一种智慧货运交通车辆编队的模糊一致性控制方法，包括建立货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统状态空间模型；建立m辆货车之间的通信网络，并且该网络通信拓扑为有向图；建立货运车辆编队控制系统的模糊分布式观测器及其控制协议；根据货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统状态空间模型和货运车辆编队控制系统的模糊分布式观测器及其控制协议，得到货运车辆编队控制系统的T‑S模糊正多智能体系统的紧凑形式；引入变量，重新构造误差系统；设计货运车辆编队控制系统的观测器和控制器的增益矩阵；货运车辆编队控制系统的正性和一致性的验证过程。本发明使得编队货车达成一致性行驶，提高货运运输效率。
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公开(公告)号：CN116088570A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310016381.1
申请日：2023-01-06
Applicant: 海南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于无人机技术领域，公开了一种具有非负受限的无人机编队故障检测协议设计方法，包括：步骤1、建立无人机编队飞行系统的状态空间模型；步骤2、建立故障检测滤波器模型；步骤3、构造无人机编队飞行的故障检测模型；步骤4、引入阈值报警故障检测机制：步骤5、设计无人机飞行编队的故障检测滤波器：步骤6、设计步骤3中的系统满足正性和混合性能稳定的条件。本发明方法能够及时地检测出无人机发生地故障并发出警报，以避免无人机发生故障时编队飞行异常。该方法利用正多智能体系统对无人机编队系统建模，避免了建模过程中的冗余，更加符合实际系统。通过线性规划结合Lyapunov函数方法设计故障检测滤波器，提高了系统计算效率。
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