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公开(公告)号：CN119511725A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411648865.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应神经网络的分布式平均跟踪控制方法和系统，包括：首先，构造异构非线性多智能体系统的网络结构拓扑图，其中每个节点代表一个智能体，并获取图的点集、边集及每个节点的邻居信息；其次，基于系统的状态方程，为每个节点设置参考信号；接着，设计基于自适应神经网络的分布式平均跟踪方法；最后，设计自适应参数，以实现对多个时变信号的分布式平均跟踪。通过结合径向基函数神经网络与内模驱动的外部干扰观测器，本发明在系统不确定性和外部干扰情况下，成功实现多个时变参考信号的平均跟踪。因此，本发明在多机器人协同等领域具有重要的理论和实践价值。
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公开(公告)号：CN118838360A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411323450.4
申请日：2024-09-23
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/644 , G05D109/10
Abstract: 本发明属于强化学习和最优控制技术领域，具体公开了一种基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法，包括以下步骤：建立全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型；基于全向小车的轨迹运动学模型和动力学模型，设计基于神经网络求解的全向小车轨迹跟踪最优控制算法；基于全向小车的轨迹跟踪最优控制算法和持续激励条件，分析全向小车系统的一致最终有界稳定性，完成基于强化学习的全向小车轨迹跟踪最优控制方法。本发明解决了传统控制算法对HJB方程求解困难的问题，并解除了初始控制策略须为容许控制的条件限制，实现了对全向小车轨迹跟踪的最优控制。
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公开(公告)号：CN118468432A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410549471.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/15 , G05B13/04 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于燃油流量预测结果的最优巡航弹道决策方法，包括：S1、给定导弹巡航高度范围，并按照预定间隔选取不同高度；S2、在巡航高度范围内，利用牛顿迭代法计算导弹在不同高度对应的巡航攻角；S3、根据计算的巡航攻角，引入修正推力，进而预测导弹在对应高度下的燃油流量；S4、将最小燃油流量对应的高度作为巡航弹道最优决策高度。本发明能够将内外不确定度因素的影响作为修正量引入决策最优巡航弹道的燃油流量计算中，在飞行中根据环境自适应地预测最优巡航高度，从而使得导弹在真实飞行过程中存在环境不确定度以及内部建模不确定度的情况下，也能在线寻找到此种情况下的最优巡航高度，从而决策出最优巡航弹道。
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公开(公告)号：CN118466199A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410549418.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于大气密度变化的吸气式飞行器高度自适应控制方法，属于吸气式飞行器飞行控制领域，方法包括以下步骤：S1、建立飞行器的自动驾驶仪的第一～第五回路控制方法；S2、基于飞行器的自动驾驶仪的第一～第五回路控制方法，根据设置的不同高度及马赫数下密度反馈控制方法的控制参数，跟踪密度指令，完成高度的自适应调节。本发明在已知实际密度的情况下，通过建立自动驾驶仪的第一～第五回路控制方法，跟踪密度指令，从而在线实现高度的自适应调节，使得飞行器的飞行性能达到预期，解决了同一高度下，实际密度与标准大气密度不一致，从而导致飞行器飞行性能无法达到预期的问题。本发明工作方式简洁，控制器设计易操作。
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公开(公告)号：CN118443023A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410549404.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种大气参数在线辨识方法，属于航空航天技术领域，包括以下步骤：在首区内进行定攻角飞行，基于首区大气密度进行实时测量，得到实时大气参数；通过实时大气参数，实时辨识法向力系数偏差ΔCy，并根据法向力系数偏差ΔCy计算法向力系数Cy；通过法向力系数Cy，实时辨识首区之外飞行阶段的密度辨识值ρre，并根据密度辨识值ρre计算密度偏差Δρ；根据法向力系数偏差ΔCy和密度偏差Δρ，明确飞行器的飞行环境并优化飞行弹道，完成大气参数的在线辨识。本发明解决了当实际密度与标准大气模型密度存在偏差时，飞行器在实际飞行中的运动参数也会随之受到影响，进而导致最终的射程以及实际飞行弹道与基准弹道存在偏差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118148716A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410208771.3
申请日：2024-02-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种能够防止微颗粒沉积的气冷叶片前缘结构，气冷叶片包括压力面和前缘，前缘上开设有多排气膜孔和一条横向直槽，最靠近压力面的一排气膜孔位于横向直槽内；所述的气膜孔的孔径为D，横向直槽的深度为1.0D至1.5D；横向直槽下方的前缘上设置有多对微型凸台，多对微型凸台为等间距布设。本发明通过在前缘设置微型凸台扰动气流流动，能够破坏“肾型涡”的形成，减少了在下游气膜孔上沉积的微颗粒，有效保障了气冷叶片前缘气膜孔的冷气出流，进而能够有效降低高压级涡轮叶片前缘的微颗粒沉积率，实现了气冷叶片前缘的高效冷却，以保证气冷叶片高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN117647934B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410121313.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于临地安防技术体系中的群体智能技术领域，公开了一种基于大模型的无人集群编队控制算法智能生成方法，该方法通过将大语言模型与数学模型库和专家知识库相结合，能够根据用户的设计开发需求，自动完成控制算法的生成、仿真环境的构建和控制算法的调参。在该方法中，大语言模型主要用于理解用户的设计开发需求，并将需求分解成子任务：控制算法生成、仿真环境生成和控制算法调参。在执行子任务时，大语言模型会按任务需求访问数学模型库和专家知识库，以获取相关的先验知识，并调用Matlab软件以求解复杂导函数和方程，同时调用AirSim软件来构建仿真环境和进行控制算法调参的工作。
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公开(公告)号：CN117647934A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410121313.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于临地安防技术体系中的群体智能技术领域，公开了一种基于大模型的无人集群编队控制算法智能生成方法，该方法通过将大语言模型与数学模型库和专家知识库相结合，能够根据用户的设计开发需求，自动完成控制算法的生成、仿真环境的构建和控制算法的调参。在该方法中，大语言模型主要用于理解用户的设计开发需求，并将需求分解成子任务：控制算法生成、仿真环境生成和控制算法调参。在执行子任务时，大语言模型会按任务需求访问数学模型库和专家知识库，以获取相关的先验知识，并调用Matlab软件以求解复杂导函数和方程，同时调用AirSim软件来构建仿真环境和进行控制算法调参的工作。
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公开(公告)号：CN115826622B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310106488.5
申请日：2023-02-13
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于飞行器导航定位技术领域，公开了一种无人机群夜间协同定位方法，本发明通过无人机的灯光颜色和各自的二维转台相机，以及通讯拓扑网络实现对无人机的协同视觉定位和碰撞告警，无需增加额外设备，无需依赖外部信号源，避免了受到外界干扰，相较于传统方式当中的定位方法，本发明有效简化了系统，能够较为简单地、低成本地实现对无人集群内部之间的协同定位、实现无人机群编队的保持。
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