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公开(公告)号：CN109324636A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811244037.3
申请日：2018-10-24
Applicant: 中北大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶一致性和自抗扰的多四旋翼主从式协同编队控制方法。针对多四旋翼编队飞行过程中几何队形生成、稳固保持和协同抗干扰问题，提出了一种可应对外部环境干扰和气动参数不确定性的多四旋翼主从式协同编队控制方法：首先，建立存在外部干扰的四旋翼运动学/动力学模型；其次，设计多四旋翼主从式通讯拓扑和编队样式以及领航者的位置和速度信息；然后，构造多四旋翼分布式位置保持控制器，为后续姿态控制器构造提供必要的期望指令；最后，构造基于自抗扰控制的多四旋翼姿态跟踪控制器。所提编队控制方法可以在局部智能体通信的前提下显著改善四旋翼编队系统的抗干扰能力，提升干扰环境下多四旋翼编队几何构型的稳固性。
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公开(公告)号：CN106871891A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710027360.4
申请日：2017-01-16
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法。本发明解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。一种基于累加累减混合微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对采集到的惯性传感器信号X(k)进行累加操作；步骤2：利用混合微分器，对累加操作后的惯性传感器信号Y(k)进行去噪；步骤3：对去噪后的惯性传感器信号Y'(k)进行累减操作，得到最终的惯性传感器信号Z(k)。本发明适用于惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN106679659A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710014027.X
申请日：2017-01-10
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及惯性传感器信号去噪方法，具体是一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法。本发明解决了现有惯性传感器信号去噪方法去噪性能较差的问题。一种基于参数可调非线性跟踪微分器的信号去噪方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：将真实的惯性传感器信号X(t)分解到不同频域内；步骤2：计算出x1(t)、x2(t)、...、xn(t)的熵值；步骤3：利用非线性跟踪微分器对xn(t)进行多次跟踪，通过观察跟踪曲线得到δ值的最大值N；步骤4：根据熵值E1、E2、...、En的比例关系确定不同熵值所对应的δ值；步骤5：分别对x1(t)、x2(t)、...、xn(t)进行去噪；步骤6：对y1(t)、y2(t)、...、yn(t)进行信号重构。本发明适用于惯性导航系统。
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公开(公告)号：CN102183795B
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201110048360.5
申请日：2011-02-28
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态下使用热释电红外传感器的目标探测系统及其方法，包括热释电红外传感器、与热释电红外传感器相连接的主控制器、分别与热释电红外传感器和主控制器相连接的红外采集硬件处理单元，还包括设置在热释电红外传感器的下端并与其相配合的转台模块、设置在主控制器内的信号处理模块。本发明基于动态下使用热释电红外传感器的目标探测系统及其方法，能够以较大的视场角和主动式工作方式实现对目标信号的探测，探测灵敏度高，在目标信号的探测领域有着比较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN119294072A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411342341.7
申请日：2024-09-25
Applicant: 中北大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种磁控形状记忆合金执行器的综合动力学非线性建模方法，涉及智能材料及其驱动机构的非线性建模领域。该方法建立了该种合金的本构模型和重定向模型，针对磁控形状记忆合金执行器的机械特性建立了动力学模型，针对该合金执行器的迟滞特性建立了MFCPI迟滞模型。基于对磁控形状记忆合金执行器不同特性建立的模型，获得磁控形状记忆合金执行器系统的综合动力学非线性模型的数学表达式，以明确执行器系统的物理量和模型参数之间的关系，从而实现磁控形状记忆合金执行器系统的高精度建模。本发明为磁控形状记忆合金执行器的高品质建模及控制应用奠定了基础，且更贴近于工程需求，可推动合金执行器在微定位领域的技术发展和广泛应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118332914A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410505999.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 中北大学 , 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于在线微调物理信息神经网络的高精度电子设备时变寿命评估方法，涉及电子设备可靠性分析技术领域。步骤包括采集历史数据、数据预处理、构建编码器提取历史数据特征、构建基于物理模型的判别器、构建剩余寿命的预测网络。本发明无需海量数据，添加的物理模型约束条件使神经网络既可以实现高精度寿命评估，又可以大幅减少测试数据需求量，同时具备较好的解释性；可以适应不同工作环境下的电子设备寿命评估，采用自适应微调方式，在模型使用时对模型进行微调，且采用两分支不同的训练方法，大大减少了在线更新权重和偏置的数据量，提高了模型的泛化程度。
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公开(公告)号：CN117250990A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311366770.3
申请日：2023-10-20
Applicant: 中北大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种预测校正专家知识辅助下的DQN变动力智能决策方法，涉及高超飞行器再入制导技术领域。首先确定变动力航天飞行器模型、再入制导约束。其次利用强化学习思想，设计预测校正专家知识辅助下的DQN变动力智能决策架构。接着在预测校正模块中确定倾侧角符号逻辑，满足终端约束需求。最终将飞行器动力档位智能决策问题转化为马尔可夫决策过程，设计考虑碰撞概率和终端约束偏差的奖励函数，构建DQN网络模型，引导智能体训练，形成变动力航天飞行器最佳档位决策模型。本发明解决了变动力调节与轨迹规划多维多层级最优决策难题，极大降低了优化维数和动作空间，提高强化学习的学习效率和收敛速度；改善了传统制导律侧向机动性不足、制导精度欠佳等缺陷。
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公开(公告)号：CN111414011B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010272197.X
申请日：2020-04-09
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑执行机构故障的高超声速飞行器保性能容错控制方法，涉及飞行器控制领域，主要解决高超声速飞行器有限故障条件下对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制问题。构造基于韩式跟踪微分器的新型预设性能机制以实现误差的先验调节，并克服传统预设性能控制快速约束导致的暂态抖震难题；设计低计算复杂度的最小参数学习(MLP)神经网络学习器实时消除集总扰动对AHV模型的影响；最后，综合MLP观测器与新型预设性能机制，实现有限故障条件下对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制。本发明综合了MLP观测器与新型预设性能机制，对有限故障条件下实现给定高度/速度指令的精确跟踪控制有重要意义。
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公开(公告)号：CN111273681B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010272309.1
申请日：2020-04-09
Applicant: 中北大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明公开了一种考虑攻角受限的高超声速飞行器高安全抗干扰控制方法，涉及高超声速飞行器的控制领域。首先，建立包含外部干扰的AHV纵向运动/动力学模型，其次，针对高度子系统结合最小参数学习神经网络（MLPNN）和扩张状态观测器构造全回路匹配/非匹配干扰观测器，针对速度子系统设计最小参数学习神经网络逼近器，以在线重构AHV飞行状态和多源干扰；最后，引入障碍Lyapunov函数，构造攻角受限反馈控制器，确保攻角响应位于安全范围之内，通过干扰估计与补偿，实现输出反馈框架下对于给定高度/速度指令的精确跟踪控制。本发明解决了现有控制方法大多依赖高超全状态测量以及复杂飞行环境下无法先验保证攻角约束的难题。
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公开(公告)号：CN114839637A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210413151.4
申请日：2022-04-20
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的合成发射孔径CMUT超声成像方法，属于CMUT超声成像技术领域。该方法具体包括如下步骤：首先搭建CMUT超声成像系统，通过合成发射孔径对CMUT超声阵列进行发射，利用遗传算法对接收阵列进行最优阵元位置选取，获取被测物的原始CMUT阵列回波数据；然后基于压缩感知理论对获取的原始CMUT阵列回波数据进行稀疏化，并利用测量矩阵和重建算法对原始阵列回波数据进行完备数据集恢复。本发明方法一定程度上减少了CMUT超声成像所需数据量，能较好地结合压缩感知理论利用合成发射孔径方式对CMUT超声成像图进行重建恢复，进一步降低CMUT超声成像系统的复杂度。
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