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公开(公告)号：CN103901887B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410076572.8
申请日：2014-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的多机器人编队控制方法，该方法采用领航跟随者的方法与人工势场方法相结合，引入粒子群算法，优化跟随机器人运行中的相关参数，使得跟随机器人的运动路径及避障、避碰效果有明显改善。通过调整势场函数，对危险距离以外的受力进行归一化，危险距离以内给予机器人较大的斥力，以优化避障、避碰效果。在粒子群算法中，通过调整权重系数和学习因子，引入竞争机制，以提高算法的优化效果，最终使得跟随机器人的避障、避碰效果有明显改善。
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公开(公告)号：CN104005909A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410162896.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明公开了一种非线性前馈控制与粒子群优化模糊PID控制结合的风力发电机变桨距控制方法。该方法提出基于有功功率偏差的前馈控制策略，当发电机组运行在额定风速以上时，运用发电机有功功率P与额定功率P0得到功率偏差△P；通过MAPSO模糊PID控制器给出变桨距控制期望输出的桨距角β1；同时经非线性前馈控制器得出变桨距控制期望的前馈桨距角β2；MAPSO模糊PID控制器得到的桨距角β1与前馈桨距角β2相加，得到桨距角设定值β。本发明降低了系统的调节时间，增加系统的稳定性和可靠性，较传统控制器具有明显的优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103970135A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410162974.X
申请日：2014-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于MAPSOPF算法的多机器人协作定位控制方法，包括步骤：将实际运行环境抽象成一张平面图，根据路标的位置和机器人的路径建立环境地图；初始化机器人相关信息、黑板信息；采用MAPSOPF算法并根据适应度值预测机器人下一步的位置，更新预测位置、黑板信息，完成精确定位。通过调整权重系数和学习因子，引入竞争机制，以提高算法的优化效果，最终提高多机器人的协作定位精度。
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公开(公告)号：CN104005909B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410162896.3
申请日：2014-04-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F03D7/00
CPC classification number: Y02E10/723
Abstract: 本发明公开了一种非线性前馈控制与粒子群优化模糊PID控制结合的风力发电机变桨距控制方法。该方法提出基于有功功率偏差的前馈控制策略，当发电机组运行在额定风速以上时，运用发电机有功功率P与额定功率P0得到功率偏差△P；通过MAPSO模糊PID控制器给出变桨距控制期望输出的桨距角β1；同时经非线性前馈控制器得出变桨距控制期望的前馈桨距角β2；MAPSO模糊PID控制器得到的桨距角β1与前馈桨距角β2相加，得到桨距角设定值β。本发明降低了系统的调节时间，增加系统的稳定性和可靠性，较传统控制器具有明显的优势。
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公开(公告)号：CN103901887A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410076572.8
申请日：2014-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的多机器人编队控制方法，该方法采用领航跟随者的方法与人工势场方法相结合，引入粒子群算法，优化跟随机器人运行中的相关参数，使得跟随机器人的运动路径及避障、避碰效果有明显改善。通过调整势场函数，对危险距离以外的受力进行归一化，危险距离以内给予机器人较大的斥力，以优化避障、避碰效果。在粒子群算法中，通过调整权重系数和学习因子，引入竞争机制，以提高算法的优化效果，最终使得跟随机器人的避障、避碰效果有明显改善。
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公开(公告)号：CN104330968A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410668815.7
申请日：2014-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进支持向量回归的逆模型/PID复合控制方法，该方法利用多智能体粒子群算法优化支持向量回归机相关参数，有效提高其建模精度及泛化能力。在此基础上构建了基于粒子群优化算法的支持向量回归机(MAPSO-SVR)逆模型，一定程度上提高了逆模型精度；引入PID控制，提出MAPSO-SVR逆模型/PID复合控制方法，实现非线性系统自身的不断修正，可有效提高系统的跟踪、控制能力。
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公开(公告)号：CN103926930A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410191404.3
申请日：2014-05-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于MAPSO算法的多机器人地图构建方法，该方法采用MAPSO全局优化方法与Hilbert曲线探测方法相结合，可有效提高多机器人环境探测精度，减少重复探测次数。综合运用Hilbert曲线特性以及机器人的探测半径，并采用MAPSO算法对机器人待测子区域分配问题进行全局优化，可以避免重复探测，提高探测效率。在Hilbert曲线探测过程中，每个机器人只会在自己的子区域进行探测，避免了机器人发生碰撞的情况。
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