一种基于路径积分的PID参数设计方法

    公开(公告)号:CN114114896B

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202111315746.8

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明提供一种基于路径积分的PID参数设计方法,包括:设计PID控制器参数的更新公式;以当前PID控制参数为初始值,在飞行器当前状态下,通过给PID控制参数加上有限随机噪声的方式产生N个具有探索性的控制参数组合;利用所述N个控制参数组合分别控制飞行器姿态,统计各项优化指标,计算回报值,并根据设计的更新公式更新PID控制参数;以上一优化时刻得到的PID控制参数为初值,在当前时刻飞行器状态下再一次优化PID参数,反复执行,在地面设计阶段得到全弹道PID控制器最优控制参数。本发明提出基于数据驱动的PID控制器参数设计方法,摆脱对设计人员经验的依赖。

    一种基于全驱系统理论的静不稳定STT过载控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116880176A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310822056.4

    申请日:2023-07-05

    Abstract: 本发明提供了一种基于全驱系统理论的静不稳定STT过载控制方法及系统,该控制方法包括:建立静不稳定STT情况下的飞行器运动模型,飞行器运动模型包括绕质心的动力学方程和绕质心的运动学方程;基于全驱系统理论根据绕质心的动力学方程和绕质心的运动学方程推导建立飞行器过载二阶全驱系统模型;根据飞行器过载二阶全驱系统模型设计过载控制信号以对静不稳定STT情况下的飞行器进行过载控制。应用本发明的技术方案,以解决现有技术中传统控制方法稳定裕度小容易导致飞行器控制失稳的技术问题。

    一种模糊规则库增量更新方法
    13.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115658704A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211225199.9

    申请日:2022-10-09

    Abstract: 本发明提出一种模糊规则库增量更新方法,涉及人工智能技术领域,该方法包括:首先根据模糊粗糙集理论生成原始规则库,基于静态规则库属性约简算法,对于模糊规则前件进行属性约简;加入新的规则后再根据一致度变化更新所述原始规则库,基于模糊规则库的增量更新算法生成新规则库;所述模糊规则库的增量更新算法包括:计算原始样本在包含新增样本的属性全集和原有属性值约简上的一致度。判断新增样本的属性约简一致度和原有属性值约简上的一致度两者是否相等,若相等,则其属性值约简保持不变,规则库中对应的规则也保持不变;如果两者不相等,则更新该属性值约简,更新原始规则库。

    一种基于多体博弈的无人机群协同自主决策方法及装置

    公开(公告)号:CN114460959A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202111534368.2

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于多体博弈的无人机群协同自主决策方法及装置,该方法包括:构建无人机群与目标的对抗模型,包括无人机及目标的运动模型、对抗双方的机动动作库以及机动攻防库;将对抗双方作为智能体,以二人零和博弈为条件构建随机博弈模型;采用深度强化学习求解所述随机博弈模型,得到最优策略。本发明基于多体博弈和深度强化学习的智能决策功能,能够自主选取对敌方多种干扰的对抗手段,以适应无人机群在对抗环境下的抗干扰应用需求。对敌方目标所采取的防御手段,无人机群能够自主选取相应的抗干扰手段,实现协同抗干扰对抗功能,提升智能无人机群的任务执行能力、生存能力与协同对抗效能。

    一种基于路径积分的PID参数设计方法

    公开(公告)号:CN114114896A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111315746.8

    申请日:2021-11-08

    Abstract: 本发明提供一种基于路径积分的PID参数设计方法,包括:设计PID控制器参数的更新公式;以当前PID控制参数为初始值,在飞行器当前状态下,通过给PID控制参数加上有限随机噪声的方式产生N个具有探索性的控制参数组合;利用所述N个控制参数组合分别控制飞行器姿态,统计各项优化指标,计算回报值,并根据设计的更新公式更新PID控制参数;以上一优化时刻得到的PID控制参数为初值,在当前时刻飞行器状态下再一次优化PID参数,反复执行,在地面设计阶段得到全弹道PID控制器最优控制参数。本发明提出基于数据驱动的PID控制器参数设计方法,摆脱对设计人员经验的依赖。

    一种基于四元数的惯性导航系统自对准方法

    公开(公告)号:CN113959462B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202111224735.9

    申请日:2021-10-21

    Abstract: 本发明提出一种基于四元数的惯性导航系统自对准的方法,包括以下步骤:基于凝固惯性系的粗对准技术执行惯性导航系统粗对准,基于卡尔曼滤波的精对准技术执行惯性导航系统精对准,基于优化迭代的回溯对准技术执行回溯对准;在回溯对准过程中,首先利用保存的惯性陀螺和加速度计的测量数据进行姿态反推,反推到起始时刻的初始角度信息,然后执行精对准滤波步骤,反复循环运算直到两次对准结果航向角的差值小于预设的精度偏差值时退出回溯对准;或者当回溯次数大于10次时退出回溯对准。

    一种无延时微分器设计方法
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115857876A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211424564.9

    申请日:2022-11-15

    Abstract: 本发明提供了一种无延时微分器设计方法,包括按固定时间间隔选取连续N个采样点,N为奇数;通过中心微分法计算采样中心点处的微分值;采用历史数据计算采样中心点之前的各点的微分值;逐步减少采样点,采用中心微分法计算采样中心点到当前点之间各点的微分值;对所有采样点的微分值进行曲线拟合;预测当前时刻的无延时微分。本发明通过依次减少样本点数量递进式求解的策略获取不同时刻的信号微分,在充分考虑各采样点微分计算精确度的情况下,采用加权拟合的方法预测无延时微分,具有不依赖于模型、无需提前训练、计算量小的优势。

    一种集群飞行器多任务分布式任务分配方法

    公开(公告)号:CN114610058A

    公开(公告)日:2022-06-10

    申请号:CN202210197081.3

    申请日:2022-03-01

    Abstract: 本发明公开了一种集群飞行器多任务分布式任务分配方法,对所有任务按照时序约束进行分层;对上层任务应用改进CBBA算法,完成任务包的构建;各飞行器与相邻飞行器进行数据交换,并按照改进CBBA的共识规则更新获胜信息和时间戳,以获得无冲突的任务分配方案;各飞行器检查自己的获胜信息与任务包信息是否冲突,如果冲突则释放任务包中的冲突任务及其后续任务;对任务分配结果进行死锁检测和修正;对上层任务的开始时间进行更新,以满足集群飞行器执行型任务同时开始的约束;判断当前任务是否为底层任务,如果是则输出任务分配结果,否则求解下层任务的软时间窗,然后进行任务分配直至输出任务分配结果。本发明实现单层任务无冲突和无死锁的任务分配;对复杂的整体任务按照时序顺序进行分层解耦,以实现时序耦合多任务的顺序分层求解。

    基于神经网络的扩张状态观测器补偿方法及自抗扰控制器

    公开(公告)号:CN114371618A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111533252.7

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的扩张状态观测器补偿方法,该方法包括:利用扩张状态观测器对非线性系统扰动进行观测,将当前时刻的系统状态值和系统扰动值组成一个样本数据存入经验池;利用神经网络通过监督学习拟合系统状态值与系统扰动值之间的映射关系;将神经网络拟合结果添加到扩张状态观测器中,使扩张状态观测器仅观测神经网络预测的扰动值和实际扰动值之间的预测误差。本发明还公开了一种自抗扰控制器。本发明降低了传统扩张状态观测器的扰动观测范围,加快了扩张状态观测器的计算收敛速度,提高了自抗扰控制器在快时变非线性系统中的控制精度。

    多威胁环境下的协同路径规划方法

    公开(公告)号:CN115686068B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202211422410.6

    申请日:2022-11-14

    Abstract: 本发明涉及多智能体协同控制技术领域,公开了一种多威胁环境下的协同路径规划方法,该方法包括:根据无人机集群中每架无人机的起点位置和终点位置规划所有可行的威胁规避路径;根据期望路径长度,在每架无人机的可行的威胁规避路径中确定基础路径,并对所确定的基础路径进行优化调整,使优化后的基础路径的长度与期望路径长度的优化后长度误差最小,并将优化后长度误差从低到高排列的前n条优化后的基础路径作为优化路径集;对每架无人机的优化路径集进行碰撞检测,并将检测到的无碰撞的优化路径作为协同路径。由此,可以使无人机集群在具有威胁规避功能的条件下,生成几乎等长的协同路径,使无人机集群在巡航突防末端满足一定的时空约束条件。

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