基于事件触发动态触发机制的电力系统控制方法

    公开(公告)号:CN107658871A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201710982346.X

    申请日:2017-10-20

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 樊渊 张成笑

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件触发动态触发机制的电力系统控制方法,在发电机后接上PMU用于动态实时监测;将PMU端的输出y(t)传输给传感器,传感器用来接收和储存信号;在传感器后面引入事件发生器,通过事件发生器来操作控制过程;保持器接在事件发生器后,用于事件触发采样过程中保持事件发生器的输出y(tk)在[tk,tk+1)内不变,若满足动态触发策略,则由事件发生器执行触发即进行非均匀采样,更新数据得到输出y(tk),接着更新控制器输入u(t),最后将更新的输入u(t)传送到执行器,返回发电机继续更新输出y(t),按上述步骤循环进行。本发明相比现有技术具有以下优点:动态触发机制不仅与当前的输出和误差有关,而且与之前的也有关;加入内部动态变量,更加容易控制和调节系统的事件触发策略。

    基于事件触发机制的微网分层采样分布式协调控制方法

    公开(公告)号:CN107196339A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710535605.4

    申请日:2017-07-04

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明设计微电网分层采样事件触发机制的分布式协调控制方法,即分两层对系统的状态进行采样,先对来自母线的状态进行周期采样,获取母线中所有的潮流状态信息,然后对周期采样的状态按照事件触发条件进行非均匀的采样,同时更新系统的控制输入,再由下垂控制器对逆变器的状态进行调整,最终实现逆变器功率分配的精确调整。选取一个合适的Lyapunov函数对系统的稳定性进行了证明,对所选取的Lyapunov函数对时间进行求导,设计了系统的事件触发条件并证明了系统的稳定性。最后通过分析得出了系统能够对微网中功率进行精确分配的结论。本发明具有以下优点:以较低的信息交互代价实现精确的电压和频率跟踪、相位同步、有功功率和无功功率分配等协调控制任务。

    一种超声波测距装置及方法

    公开(公告)号:CN107193008A

    公开(公告)日:2017-09-22

    申请号:CN201710609485.8

    申请日:2017-07-25

    Applicant: 安徽大学

    Inventor: 樊渊 王伦 宋程

    CPC classification number: G01S15/08

    Abstract: 本发明公开了一种超声波测距装置,包括超声波传感器、放大器、整流器、滤波器、电压比较器、微控制器、时钟电路、显示模块和电源模块,用来计时的第一个计时器以及第二个计时器,其中,时钟电路、显示模块和电源模块连接到微控制器,微控制器的一个输出端通过驱动电路连接到超声波传感器的发射端,超声波传感器的接收端依次通过放大器、整流器、滤波器、电压比较器连接到微控制器的一个输入端。本发明还公开了一种采用上述超声波测距装置进行测距的方法。本发明相比现有技术具有以下优点:有效地减小了时间测定误差,从而减小了距离测量误差,此外,还可以通过显示模块,清楚明了地观察到所测距离的值。

    基于强化学习全状态约束控制机械臂轨迹方法及系统

    公开(公告)号:CN119897848A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202411881233.7

    申请日:2024-12-19

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明提供基于强化学习全状态约束控制机械臂轨迹方法及系统,方法包括:建立n自由度旋转关节的刚性机械臂动力学模型;根据动力学模型、状态约束,设计误差转换函数,将有约束的误差e转换为无约束的误差ξ;根据无约束误差ξ的更新率,设计机械臂系统的成本函数;通过成本函数,构建雅可比‑贝尔曼‑哈密顿方程,求解得到最优控制器;利用critic神经网络近似逼近最优成本函数,得到近似最优控制器;根据近似最优控制器,推出近似哈密顿‑雅可比‑贝尔曼方程,与原哈密顿‑雅可比‑贝尔曼做差,梯度下降获得critic网络权值矩阵更新率。本发明解决了不确定性及动态变化场景下、多约束条件下,存在的难以实现机械臂轨迹跟踪、机械臂轨迹跟踪精度较低的技术问题。

    一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法

    公开(公告)号:CN114943741B

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202210624407.6

    申请日:2022-06-02

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本申请提供一种动态场景下基于目标检测和几何概率的视觉SLAM方法,步骤为:1)采集待处理图像,使用目标检测算法将待处理图像划分为静态区域和动态区域;2)使用VSAC算法计算静态区域匹配点的基础矩阵F;3)使用基础矩阵F和对极约束计算动态区域匹配点的几何概率;4)将动态区域连续两帧匹配点的几何概率融合,作为当前帧匹配点的最终几何概率;5)对动态区域未匹配的点进行概率拓展,得到动态区域所有特征点的几何概率,并剔除不满足概率要求的特征点,将剩余的点传入后续跟踪和建图步骤。本申请将目标检测网络与传统的几何方法相结合能够同时满足视觉SLAM的精度和实时性要求,既保证了实时性又提高了定位精度和建图质量。

    非完整小车轨迹跟踪控制方法及装置

    公开(公告)号:CN114326393B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202111545794.6

    申请日:2021-12-16

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开一种非完整小车轨迹跟踪控制方法及装置,所述方法包括获取小车的非均匀采样误差数据;判断误差数据是否满足积分事件触发条件,所述积分事件触发条件采用Lyapunov函数预先设计;若是则更新控制器的最优控制输入以使控制器控制执行器进行非均匀采样;若否则进行下一次非均匀采样;对控制器进行Zeno分析,确定触发无Zeno现象。通过将积分事件触发与非完整小车的控制相结合,由于积分的存在使得触发间隔时间段更长,降低了通信频率,提高了小车与控制器之间的通信效率,节约了电力资源。

    一种高功率密度圆筒形横向磁通永磁电机

    公开(公告)号:CN116865470B

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202310814663.6

    申请日:2023-07-04

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明属电机技术领域,特别是涉及一种高功率密度圆筒形横向磁通永磁电机,包括相互配合的定子机构和转子机构,定子机构与转子机构之间设置有若干永磁体,若干永磁体与转子机构固定连接;定子初级单元包括定子轭部铁芯,定子轭部铁芯的一侧固定连接有第二定子齿部铁芯、两个第一定子齿部铁芯,第一定子齿部铁芯上的锯齿与第二定子齿部铁芯上的锯齿中心对称设置,第一定子齿部铁芯上开设有通槽,相邻两通槽连通设置,通槽内穿设有周向设置的电枢绕组。本发明在使用时,能够提高电机初级机构的空间利用率,提高气隙磁通密度,达到有效提高电机的推力密度、功率密度以及转矩大小等电机关键参数的目的。

    一种电磁抹拭工艺中钢丝张力与速度耦合控制方法及系统

    公开(公告)号:CN116880422B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311070261.6

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种电磁抹拭工艺中钢丝张力与速度耦合控制方法及系统,涉及电磁抹拭及张力控制技术领域。方法包括以下步骤:S1、采集电磁抹拭装置的系统参数,并基于所述系统参数构建系统模型;S2、对所述系统模型进行解耦,基于解耦后的所述系统模型设计控制器,基于所述控制器得到控制结果,所述控制结果作用于电磁抹拭装置。本发明通过设计了一种用于卷绕系统的速度控制器来对工艺中收卷辊的运行速度进行控制,保证了模式后镀层的质量。本发明还设计了一种张力控制器,设计了一个扰动补偿器来克服收卷辊带来的影响,解决了电磁抹拭过程中钢丝过松或过紧的问题。

    基于点线特征融合的单目视觉惯导SLAM方法及装置

    公开(公告)号:CN113720323B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202110873290.0

    申请日:2021-07-30

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了基于点线特征融合的单目视觉惯导SLAM方法及装置,所述方法包括以下步骤:将单目相机获取的图像和IMU获取的环境信息作为输入信息;相机移动过程中获得很多帧图像,将所有帧图像中点线特征匹配成功的图像帧作为关键帧;对所有关键帧中提取特征点低于第一预设值的关键帧剔除,剩余的关键帧形成的相机运动轨迹构成多个局部地图,所有局部地图中点线特征个数低于第二预设值的剔除,对剩下的局部地图进行BA优化;重复相机轨迹进行循环检测和循环修正,得到新的局部地图,对全局地图进行全局BA优化,再经过循环检测和循环修正更新全局地图,构建出环境中的完整地图;本发明的优点在于:具有更高的精度和更小的轨迹误差。

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