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公开(公告)号：CN113725922B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110975350.X
申请日：2021-08-24
Applicant: 安徽大学
Abstract: 基于自触发机制的混合微电网有功功率分配方法及系统，属于自触发和微电网技术领域，解决如何使有功功率在多个交流直流微电网之间进行合理分配的同时大大减少资源的浪费的问题，通过设计的一种基于采样数据的自触发控制方案，实现了混合微电网之间精确的有功功率分配，通过引入一种自触发机制，显著降低通信资源的浪费并实现混合微电网之间的有功功率分配，使智能体仅在必要时刻进行控制更新，在最终几乎不影响性能的前提下显著降低资源的使用，避免了高频率采样造成的资源浪费；本发明的技术方案在有功功率分配、节省通信资源等方面都具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN112562000A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011543458.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供了一种基于特征点检测和误匹配筛选的机器人视觉定位方法，包括以下步骤：A：构建高斯图像金字塔；B：对的每一层图像分别以四边形模型进行FAST特征点检测；C：对提取的特征点基于邻域像素值构建BRIEF描述子；D：基于BRIEF描述子进行暴力匹配；E：对误匹配的特征点进行筛选，基于筛选结果将匹配的特征点对应到原始参考图像和待匹配图像本发明的优点在于：通过四边形模式进行特征点检测，提高检测速度，通过构建高斯图像金字塔，消除FAST特征点不具备尺度性的缺陷，基于暴力匹配，确保特征点能够相互匹配，然后再对误匹配的特征点进行筛选，保留正确的匹配结果，从而方便进行位姿解算。
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公开(公告)号：CN109669479A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811228284.4
申请日：2018-10-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法，包括：1)建立移动机器人运动方程和参考机器人的动态方程，引入误差坐标系，得到跟踪误差的动态方程；2)设计控制输入并给定控制输入的状态测量误差；3)设计事件触发条件，使误差动态系统稳定，并且移动机器人可以跟踪到参考机器人的轨迹；4)计算3)中的事件触发条件，满足则事件被触发，控制器状态进行更新；否则，不更新；5)返回步骤2)。优点为：本发明基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法，在系统控制输入中加入事件触发机制，不仅保证了系统的渐近稳定性，使得机器人可以跟踪到给定的参考机器人轨迹，而且减少了系统控制中的采样次数，减少资源消耗，提升利用率。
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公开(公告)号：CN107171336A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710535616.2
申请日：2017-07-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性反馈的分布式微网无功功率分配控制方法，步骤如下：给微网系统中每个逆变器进行编号，微网包括N个逆变器。微网中，电力网络可用无向图Ge＝{V,εe}表示，通信网络可用无向图Gc＝{V,εc}表示，由微网中的电力网络和通信网络分别确定和对微网中的无功功率实行分配控制；建立系统状态的动力学方程以及根据微网系统实现无功功率有效分配的控制目的，对每个逆变器设计基于非线性反馈的控制输入ui；根据ui，对每个逆变器实时计算并更新其对应的控制输入ui，并据此实现对电压Vi的调节。本发明的优点如下：控制过程响应快速，并网时对电压影响很小，能够确保微网系统无功功率有效分配，从而提高微网系统运行的稳定性和品质。
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公开(公告)号：CN114516047B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210132977.3
申请日：2022-02-14
Applicant: 安徽大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供基于径向基神经网络终端滑模控制机械臂轨迹方法及系统，包括：建立n自由度旋转关节的刚性机械臂动力学模型；为刚性机械臂动力学模型设计线性双幂次转换滑模面；将线性双幂次转换滑模面中的非奇异固定时间终端滑模面代入刚性机械臂动力学模型中，据以得出未知非线性函数数据；设计并利用径向基神经网络对未知非线性函数数据进行逼近，据以获取控制器设计数据；根据控制器设计数据设计基于径向基神经网络的非奇异固定时间终端滑模控制器，据以跟踪控制机械臂在固定时间内的轨迹。本发明解决了现有技术中存在的机械臂未知模型参数、自身摩擦和外部扰动、系统奇异性、模型的不确定性产生的误差及抖振的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109886584B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910145432.4
申请日：2019-02-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能体的热网调度方法及装置，所述方法包括：将待调度的热网中的各个子网分别抽象成智能体，得到由所述智能体连接成的虚拟热网；根据各个智能体之间的热传输特征获取所述虚拟热网的邻接矩阵，根据所述虚拟热网的拓扑结构获取所述虚拟热网的度矩阵，并根据所述邻接矩阵以及所述度矩阵获取所述虚拟热网的Laplacian矩阵；针对每一个智能体，根据所述智能体的采样结果以及所述虚拟热网的Laplacian矩阵，对各个智能体热量的输入和/或输出进行调节，直至各个子网中热源的产出不再变化。应用本发明实施例，可以提高热网调度效果。
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公开(公告)号：CN107171336B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710535616.2
申请日：2017-07-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性反馈的分布式微网无功功率分配控制方法，步骤如下：给微网系统中每个逆变器进行编号，微网包括N个逆变器。微网中，电力网络可用无向图Ge＝{V,εe}表示，通信网络可用无向图Gc＝{V,εc}表示，由微网中的电力网络和通信网络分别确定和对微网中的无功功率实行分配控制；建立系统状态的动力学方程以及根据微网系统实现无功功率有效分配的控制目的，对每个逆变器设计基于非线性反馈的控制输入ui；根据ui，对每个逆变器实时计算并更新其对应的控制输入ui，并据此实现对电压Vi的调节。本发明的优点如下：控制过程响应快速，并网时对电压影响很小，能够确保微网系统无功功率有效分配，从而提高微网系统运行的稳定性和品质。
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公开(公告)号：CN106936142A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710350418.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30 , H02J3/1885
Abstract: 本发明公开一种基于状态反馈的电力系统无功功率调节事件触发控制方法，包括：1)对电网中的潮流状态信号实时测量监控；2)对1)所测得的信号进行滤波得到潮流状态信号；3)对2)所得的信号处理并A/D转换得数字信号；4)计算数字信号与实时期望的电网潮流状态期望值之间差；5)引入Lyapunov函数，证明系统是稳定的，并且系统的状态能够收敛到期望值；6)根据5)式的结论设计系统事件触发控制的方法，并确定事件触发条件；7)实时计算6)式的事件触发条件，若满足则事件被触发；8)重复执行步骤7)。本发明还公开了一种采用上述方法的系统。本发明具有以下优点：确保电力系统功率平衡，从而提高电力系统运行的稳定性和品质，并在最大程度上减小系统的调节消耗和通信代价。
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公开(公告)号：CN109669479B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811228284.4
申请日：2018-10-22
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法，包括：1)建立移动机器人运动方程和参考机器人的动态方程，引入误差坐标系，得到跟踪误差的动态方程；2)设计控制输入并给定控制输入的状态测量误差；3)设计事件触发条件，使误差动态系统稳定，并且移动机器人可以跟踪到参考机器人的轨迹；4)计算3)中的事件触发条件，满足则事件被触发，控制器状态进行更新；否则，不更新；5)返回步骤2)。优点为：本发明基于事件触发的移动机器人轨迹跟踪控制方法，在系统控制输入中加入事件触发机制，不仅保证了系统的渐近稳定性，使得机器人可以跟踪到给定的参考机器人轨迹，而且减少了系统控制中的采样次数，减少资源消耗，提升利用率。
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公开(公告)号：CN109256189B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201811091651.0
申请日：2018-09-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种具有模型不确定性的下肢康复外骨骼的控制方法及系统，包括：步骤1：根据物理背景建立具有模型不确定性的下肢康复外骨骼；步骤2：设计状态观测器，再基于状态观测器来设计状态反馈控制器，构成闭环控制系统；步骤3：定义Lyapunov函数，通过放缩方法消去不确定项，利用线性矩阵不等式技术证明闭环控制系统的稳定性。本申请通过Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法基于设计状态观测器后再设计状态反馈控制器。最后，通过物理背景数据验证了该方法的有效性。本申请在考虑到系统的状态、各关节间以及外部不确定因素影响，保证下肢康复外骨骼系统稳定。
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