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公开(公告)号：CN113093771B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110370197.8
申请日：2021-04-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于辨识神经网络水下机器人‑机械手建模方法和系统，水下机器人‑机械手由水下机器人舰艇本身以及相应的机械臂两个部分组成，建模过程包括：首先建立坐标系，分别定义其广义坐标系和广义控制力；然后建立水下机器人的动力学方程通过一个单隐层前馈神经网络逼近函数h(ζ,τ)的值。为了方便收敛性分析，只对隐层到输出层的权值矩阵WI更新，让权值矩阵Wi为常数矩阵。最后还给出了验证的方法。通过本发明基于神经网络的水下机器人‑机械手系统的建模方法：1、设计的水下机器人包括舰体和多连杆机械手；2、设计的辨识神经网络可以有效识别水下机器人的动力学模型；3、辨识神经网络的权值矩阵更新律可以保证水下机器人位置误差的收敛性。
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公开(公告)号：CN113093771A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110370197.8
申请日：2021-04-07
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于辨识神经网络水下机器人‑机械手建模方法和系统，水下机器人‑机械手由水下机器人舰艇本身以及相应的机械臂两个部分组成，建模过程包括：首先建立坐标系，分别定义其广义坐标系和广义控制力；然后建立水下机器人的动力学方程通过一个单隐层前馈神经网络逼近函数h(ζ,τ)的值。为了方便收敛性分析，只对隐层到输出层的权值矩阵WI更新，让权值矩阵Wi为常数矩阵。最后还给出了验证的方法。通过本发明基于神经网络的水下机器人‑机械手系统的建模方法：1、设计的水下机器人包括舰体和多连杆机械手；2、设计的辨识神经网络可以有效识别水下机器人的动力学模型；3、辨识神经网络的权值矩阵更新律可以保证水下机器人位置误差的收敛性。
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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：CN114516047A
公开(公告)日：2022-05-20
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：CN114282436A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111545808.4
申请日：2021-12-16
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种城市轨道交通列车节能优化方法、装置、设备及存储介质，方法包括S10、获取当前时刻所述列车运行环境下的状态信息和奖励值所述奖励值采用奖励函数计算得到，奖励函数包括所述DDPG模型中的第一奖励函数和所述列车行车过程中牵引力所做功与行车准点结合的第二奖励函数；S20、基于列车运行环境下状态信息和奖励值，选择运行动作下发至列车以使所述列车下一时刻按照运行动作行车；S30、将下一时刻确定为当前时刻，重复执行步骤S10～S20。本发明中列车每执行一次运行动作，环境都会立刻反馈一个状态信息和奖励值，指导之后的操纵序列，以进行行车策略的更新与优化，最终获得一个收敛的理想的列车行车策略，达到节约能耗的目的。
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公开(公告)号：CN113725922A
公开(公告)日：2021-11-30
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：CN109886584A
公开(公告)日：2019-06-14
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：CN106936142B
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201710350418.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 安徽大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30
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：CN109256189A
公开(公告)日：2019-01-22
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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