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公开(公告)号：CN109103884A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201811086454.X
申请日：2018-09-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02J3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于元认知模糊神经网络的有源电力滤波器反演控制方法，包括以下过程：S1，建立有源电力滤波器动力学方程，S2，设计控制律为：其中 为利用元认知模糊神经网络逼近系统未知f(x)获得的估计值。本发明引入元认知方法对模糊神经网络结构进行在线调整，根据跟踪误差设计规则增加、参数更新和规则删减算法动态调整模糊神经网络结构，能够提高有源电力滤波器系统在存在参数摄动和外界干扰情况下的补偿电流跟踪性能和系统鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105157727B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510567592.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于线性化反馈的微陀螺仪神经网络全局滑模控制方法，包括步骤：S101、建立微陀螺仪的理想动力学方程；S102、根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；S103、根据所述理想动力学方程和所述无量纲动力学方程，建立基于线性化反馈的神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将所述控制律作为微陀螺仪的控制输入；S104、基于lyapunov函数理论设计自适应律，从而使建立的所述控制系统进行在线更新。本发明具有普遍性，且提高了系统的瞬态特性、鲁棒性和稳定性。
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公开(公告)号：CN104267604B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410500447.5
申请日：2014-09-25
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04 , G01C19/5776 , G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪的自适应神经网络全局滑模控制方法。首先，在全局滑模控制器的基础上设计了一种新型的自适应辨识方法，在线实时更新微陀螺仪的角速度和其它系统参数的估计值，然后利用自适应神经网络系统输出动态调节滑模控制切换项中的切换增益以逼近系统不确定性和外部干扰的上界，将滑模控制的切换项转化为连续的神经网络输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。本发明的自适应算法基于Lyapunov方法设计，从而保证微陀螺仪轨迹追踪上理想模型以及系统的全局渐进稳定性，使得辨识器的各项估计值输出都能够渐近收敛到各自的真值。
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公开(公告)号：CN103389648B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310316089.8
申请日：2013-07-25
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪的全局滑模控制方法，建立全局滑模控制系统，将微陀螺仪可测量的信号作为输入，并基于Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的稳定性，全局滑模控制是通过设计一种动态非线性滑模面方程来实现的。本发明的全局滑模控制消除滑模控制的到达运动阶段不具有鲁棒性的缺点，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性，克服了传统滑模变结构控制中到达模态不具有鲁棒性的特点。本发明的控制方法能够简化了滑模系数的选取，提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，使闭环控制系统具有了全局鲁棒性，化解了瞬态特性同鲁棒性之间的矛盾，为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。
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公开(公告)号：CN105045097A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510274168.6
申请日：2015-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的微陀螺仪反演全局滑模模糊控制方法，是根据神经网络的反演全局滑模模糊控制系统由反演全局滑模控制器，神经网络动态特性估计器和模糊不确定估计器构成。全局滑模控制能克服传统滑模控制中到达模态不具有鲁棒性的缺点，加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。本方法在反演控制时通过反向设计使系统的李雅普诺夫函数和控制器的设计过程系统化，结构化。使用模糊控制逼近切换函数项，将滑模控制的切换项转化为连续的模糊控制输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。因此提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，估计出微陀螺仪的未知动态特性并减少滑模变结构控制中存在的抖振。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103389648A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310316089.8
申请日：2013-07-25
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪的全局滑模控制方法，建立全局滑模控制系统，将微陀螺仪可测量的信号作为输入，并基于Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的稳定性，全局滑模控制是通过设计一种动态非线性滑模面方程来实现的。本发明的全局滑模控制消除滑模控制的到达运动阶段不具有鲁棒性的缺点，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性，克服了传统滑模变结构控制中到达模态不具有鲁棒性的特点。本发明的控制方法能够简化了滑模系数的选取，提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，使闭环控制系统具有了全局鲁棒性，化解了瞬态特性同鲁棒性之间的矛盾，为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。
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公开(公告)号：CN110649852B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910898880.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02P21/14 , H02P21/00 , H02P29/024 , H02P25/022
Abstract: 本发明提供一种采用滑模估计的永磁同步电机鲁棒容错控制方法，包括S1在静止参考系中建立永磁同步电机的数学模型；S2分别设计两个高阶滑模观测器和一个降维观测器来估算电压、转子角速度和定子电流；S3通过预设阈值来检测故障，如果检测到了故障，则使用与该故障传感器相应传感器的估算变量来代替该传感器；S4设计具有鲁棒性的高阶滑模控制器，通过确保误差轨迹的有限时间收敛来实现精确跟踪控制性能。本发明通过设计独立的三个观测器来生成相应的残差并进行传感器故障的检测，突破了复杂度限制，将仅限于一到两个传感器的故障诊断扩展到对任意数量的传感器故障诊断,此外，高阶滑模控制器能够确保故障重置后的误差轨迹在有限时间内收敛。
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公开(公告)号：CN110649852A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910898880.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02P21/14 , H02P21/00 , H02P29/024
Abstract: 本发明提供一种采用滑模估计的永磁同步电机鲁棒容错控制方法，包括S1在静止参考系中建立永磁同步电机的数学模型；S2分别设计两个高阶滑模观测器和一个降维观测器来估算电压、转子角速度和定子电流；S3通过预设阈值来检测故障，如果检测到了故障，则使用与该故障传感器相应传感器的估算变量来代替该传感器；S4设计具有鲁棒性的高阶滑模控制器，通过确保误差轨迹的有限时间收敛来实现精确跟踪控制性能。本发明通过设计独立的三个观测器来生成相应的残差并进行传感器故障的检测，突破了复杂度限制，将仅限于一到两个传感器的故障诊断扩展到对任意数量的传感器故障诊断,此外，高阶滑模控制器能够确保故障重置后的误差轨迹在有限时间内收敛。
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公开(公告)号：CN109100937A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810915690.1
申请日：2018-08-13
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制方法，其特征在于，包括如下步骤：1）建立有源电力滤波器的数学模型；2）建立基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器，设计控制律，将其作为有源电力滤波器的控制输入；3）基于Lyapunov函数理论，设计自适应律，验证所述基于双隐层回归神经网络的有源电力滤波器全局滑模控制器的稳定性。优点：提高网络的逼近精度和泛化能力，减少网络参数和权值个数，加快网络训练速度；能够储存更多的信息，具有更好的逼近效果；能够提高有源电力滤波器系统在存在参数摄动和外界干扰情况下的补偿电流跟踪精度和系统鲁棒性。
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