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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110376887B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910626700.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于时变滑模增益的飞行器离散滑模智能控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。通过对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立姿态离散严格反馈系统的等价预测模型；使用神经网络逼近系统未知非线性函数，基于神经网络辨识误差设计控制器滑模时变增益和神经网络权重向量更新律；神经网络智能学习的引入，抵消了不确定项的上下界，减小了滑模切换抖振的幅度，提升了滑模控制的性能；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的控制器有效避免了非因果问题，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN113093794A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110335396.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向宽域飞行的多模态精确划分方法，通过需求分析确定影响飞行器宽域爬升过程多模态划分的关键因素，作为模态指示变量；依据需求分析和先验知识进行稳定模态的初步确定，保证模态按照实际的时序排列；对飞行器离线数据进行模态划分与识别，结合稳定模态初步划分结果和相似度分析实现稳定模态和过渡模态的准确划分；基于多模态精确划分结果设计模态切换策略，最终给出面向飞行的多模态切换系统；本发明通过经验/数据双驱动的方式实现了飞行器宽域爬升过程多模态的精确划分，并依据稳定模态类别归属和过渡模态起止时刻设计了多模态过程切换策略，有助于宽域飞行多模态的平滑切换，提升了飞行安全性，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN110376887A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910626700.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于时变滑模增益的飞行器离散滑模智能控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。通过对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立姿态离散严格反馈系统的等价预测模型；使用神经网络逼近系统未知非线性函数，基于神经网络辨识误差设计控制器滑模时变增益和神经网络权重向量更新律；神经网络智能学习的引入，抵消了不确定项的上下界，减小了滑模切换抖振的幅度，提升了滑模控制的性能；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的控制器有效避免了非因果问题，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN106493735A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611125097.4
申请日：2016-12-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: B25J9/16
CPC classification number: B25J9/1607 , B25J9/1635 , B25J9/1638
Abstract: 本发明公开了一种存在外界扰动的柔性机械臂扰动观测控制方法，用于解决现有柔性机械臂扰动控制方法控制精度差的技术问题。技术方案是对具有非最小相位特性的柔性机械臂动力学模型进行输出重定义，进一步得到输入输出子系统以及内动态子系统。针对内动态的镇定采用状态反馈控制；针对输入输出子系统中存在未知干扰采用非线性扰动观测方法设计控制器实现系统跟踪，提高了控制精度。
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