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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111580387B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010292566.1
申请日：2020-04-14
Applicant: 集美大学 , 交通运输部东海航海保障中心厦门航标处
Abstract: 本发明公开了一种基于时滞分数阶船舶运动自适应滑模控制方法，所述控制方法包括以下步骤：S1，建立目标虚拟船舶运动模型，以此设立数学模型；S2，求取步骤S1中数学模型中的状态空间；S3，根据系统的期望状态，求取状态误差；S4，将步骤S3中的状态误差代入，构造滑动模态曲面函数；S5，利用控制输入和最近时刻的状态信息来逼近系统的不确定性，构造自适应控制律，以对滑模进行控制。通过使用本发明中的自适应滑模控制算法能使船舶在受到干扰时自动调整，快速恢复其稳定状态。
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公开(公告)号：CN111507530B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010309180.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 集美大学 , 交通运输部东海航海保障中心厦门航标处
Abstract: 本发明提出一种基于分数阶动量梯度下降的RBF神经网络船舶交通流预测方法，其特征在于：以前a小时船舶交通流量与下一次涨潮前b分钟的交通流量作为神经网络的输入，输出是未来c分钟的船舶交通流量；所述神经网络采用FOGDM‑RBF神经网络。其能有效地加快梯度下降法的收敛速度，提高性能，具有较高的精度和有效性，避免了传统神经网络训练速度慢、容易陷入局部最优解、高方差振荡等缺点，并融入了分数阶运算所具有地更快的响应速度、更低的超调、更小的抖振效应和更好的预测控制性能。
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公开(公告)号：CN111580387A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010292566.1
申请日：2020-04-14
Applicant: 集美大学 , 交通运输部东海航海保障中心厦门航标处
Abstract: 本发明公开了一种基于时滞分数阶船舶运动自适应滑模控制方法，所述控制方法包括以下步骤：S1，建立目标虚拟船舶运动模型，以此设立数学模型；S2，求取步骤S1中数学模型中的状态空间；S3，根据系统的期望状态，求取状态误差；S4，将步骤S3中的状态误差代入，构造滑动模态曲面函数；S5，利用控制输入和最近时刻的状态信息来逼近系统的不确定性，构造自适应控制律，以对滑模进行控制。通过使用本发明中的自适应滑模控制算法能使船舶在受到干扰时自动调整，快速恢复其稳定状态。
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公开(公告)号：CN111507530A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010309180.7
申请日：2020-04-17
Applicant: 集美大学 , 交通运输部东海航海保障中心厦门航标处
Abstract: 本发明提出一种基于分数阶动量梯度下降的RBF神经网络船舶交通流预测方法，其特征在于：以前a小时船舶交通流量与下一次涨潮前b分钟的交通流量作为神经网络的输入，输出是未来c分钟的船舶交通流量；所述神经网络采用FOGDM-RBF神经网络。其能有效地加快梯度下降法的收敛速度，提高性能，具有较高的精度和有效性，避免了传统神经网络训练速度慢、容易陷入局部最优解、高方差振荡等缺点，并融入了分数阶运算所具有地更快的响应速度、更低的超调、更小的抖振效应和更好的预测控制性能。
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公开(公告)号：CN111290419A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010141557.2
申请日：2020-03-03
Applicant: 集美大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明涉及一种具有时变时滞输入的二轮自平衡车自适应滑模控制方法，其包括以下步骤：S1.采用拉格朗日方程建立具有时变时滞输入的二轮自平衡车系统的运动学模型；S2.采用分数阶自适应滑模控制对S1得到的二轮自平衡车系统的运动学模型进行求解，得到二轮自平衡车系统的控制律和自适应律；S3.采用S2得到的控制律和自适应律对二轮自平衡车进行平衡控制。通过本发明方法，能使二轮自平衡车在无人干预条件下快速实现自主平衡，克服了时滞对反馈系统的动态行为产生复杂的影响，在时延的不确定性和随机性下能够保证系统控制达到理想的控制效果。
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