公开(公告)号：CN119105291A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411482992.6

申请日：2024-10-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 付庄 ,  刘浜 ,  张嘉正 ,  华佐豪

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明提供一种自适应扭矩观测器半健康装置自修复学习控制方法和系统，包括：建立多自由度控制的系统动力学模型；基于所述系统动力学模型，建立基于广义动量的自适应扭矩观测器；采集系统响应数据，并基于所述自适应扭矩观测器获得模糊参数，进而实现外部扭矩的自适应估计；将所述系统响应数据和所述外部扭矩估计融合分类，进行故障模式诊断与状态监测；基于所述状态监测结果，建立基于强化学习的自修复控制策略，实现多自由度半健康装置的自修复控制。本发明针对半健康系统具有不依赖于精确动力学模型、外部扭矩估计的自适应性高、风险感知能力强、控制系统可靠性稳定性更高等优点。

公开(公告)号：CN117057225A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310956655.5

申请日：2023-08-01

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 付庄 ,  华佐豪 ,  刘浜 ,  张嘉正 ,  牛禄

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F18/214 ,  G06N3/084 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明提供自适应学习的燃气阀高速高频高精伺服与性能重构方法，包括：RV：对燃气阀进行输入输出均为阀芯运动速度的降维辨识，构建被训练燃气阀的低维状态空间；V：进行燃气阀伺服虚拟环境在线训练；VR：将在线训练的神经网络迁移至实物环境，建立上下位机的通讯；R：进行实物环境离线训练，同时引入故障诊断神经网络，实时诊断阀门性能状态。本发明在虚拟环境中输入与输出足够拟合真实环境，将动力学模型系统辨识为状态空间方程，反应真实系统响应并提升运算效率和训练速度；将虚拟环境训练模型迁移至实物环境中，将预训练模型面向真实系统进行训练，引入故障诊断模型，提升实物训练的安全可靠性与高速高频高精伺服控制系统的自适应性。