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公开(公告)号：CN110421569B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910810166.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于有限时间扰动观测器的反演滑模机械臂控制器设计方法，该方法先建立起机械臂的动力学模型，后针对外部扰动设计了有限时间扰动观测器并进行稳定性分析，对未知的扰动量进行实时的检测和在线估计，利用获得的扰动估计信息设计非奇异终端滑模的控制器，结合反演与滑模控制方法，通过设计中间虚拟量反解出系统的控制律，另加入了趋近律控制方法，然后利用李雅普诺夫函数理论证明了其系统的渐近稳定性，最终通过仿真进行验证。
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公开(公告)号：CN109343369A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811374143.3
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提出了一种基于非线性观测器的四旋翼容错控制器设计方法，该方法建立起四旋翼无人机的动力学模型，将无人机系统分为姿态子系统和位置子系统；针对姿态子系统建立故障模型，再设计非线性故障观测器，对未知的执行器故障进行实时检测和在线估计，利用获得的故障估计信息设计基于快速非奇异终端滑模方法的容错控制器；针对位置子系统结合backstepping方法和滑模方法，通过设计中间虚拟量反解出位置子系统控制率以及期望姿态角。本发明可以使四旋翼无人机在执行器发生故障情况下仍然能跟踪期望位置和偏航角，保证俯仰角和滚转角的稳定。
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公开(公告)号：CN110421569A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910810166.2
申请日：2019-08-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于有限时间扰动观测器的反演滑模机械臂控制器设计方法，该方法先建立起机械臂的动力学模型，后针对外部扰动设计了有限时间扰动观测器并进行稳定性分析，对未知的扰动量进行实时的检测和在线估计，利用获得的扰动估计信息设计非奇异终端滑模的控制器，结合反演与滑模控制方法，通过设计中间虚拟量反解出系统的控制律，另加入了趋近律控制方法，然后利用李雅普诺夫函数理论证明了其系统的渐近稳定性，最终通过仿真进行验证。
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公开(公告)号：CN107703753A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711013175.6
申请日：2017-10-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于工业自动控制领域，具体涉及一种空间机械臂的容错控制方法，包括如下步骤：步骤一、建立空间机械臂动力学通用模型；步骤二、考虑执行器失效故障的存在，建立空间机械臂故障模型；步骤三、对空间机械臂故障模型的故障参数和外部扰动通过在线自适应的方法进行实时估计与控制器参数更新。其对执行器故障的强容忍能力，以及对外部扰动的强鲁棒性，达到空间机械臂系统所期望要求的容错控制方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109543744B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201811374115.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于龙芯派的多类别深度学习图像识别方法，该方法包括以下步骤：获取待识别类别的图像数据集；在计算机平台下搭建AlexNet网络模型，并利用图像数据集训练AlexNet网络模型，以得到训练参数；在龙芯派平台下实现多类别深度学习图像识别程序；设计图形用户界面，实现由用户选取待识别图像，自动显示目标图像所属类别。本发明利用了深度学习在图像识别领域的优势，可在龙芯2K1000平台下实现100类日常生活中常见对象的自动分类，具有出色的识别准确率和识别速度，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN109343369B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811374143.3
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提出了一种基于非线性观测器的四旋翼容错控制器设计方法，该方法建立起四旋翼无人机的动力学模型，将无人机系统分为姿态子系统和位置子系统；针对姿态子系统建立故障模型，再设计非线性故障观测器，对未知的执行器故障进行实时检测和在线估计，利用获得的故障估计信息设计基于快速非奇异终端滑模方法的容错控制器；针对位置子系统结合backstepping方法和滑模方法，通过设计中间虚拟量反解出位置子系统控制率以及期望姿态角。本发明可以使四旋翼无人机在执行器发生故障情况下仍然能跟踪期望位置和偏航角，保证俯仰角和滚转角的稳定。
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公开(公告)号：CN107703753B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201711013175.6
申请日：2017-10-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于工业自动控制领域，具体涉及一种空间机械臂的容错控制方法，包括如下步骤：步骤一、建立空间机械臂动力学通用模型；步骤二、考虑执行器失效故障的存在，建立空间机械臂故障模型；步骤三、对空间机械臂故障模型的故障参数和外部扰动通过在线自适应的方法进行实时估计与控制器参数更新。其对执行器故障的强容忍能力，以及对外部扰动的强鲁棒性，达到空间机械臂系统所期望要求的容错控制方法。
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公开(公告)号：CN109543744A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811374115.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于龙芯派的多类别深度学习图像识别方法，该方法包括以下步骤：获取待识别类别的图像数据集；在计算机平台下搭建AlexNet网络模型，并利用图像数据集训练AlexNet网络模型，以得到训练参数；在龙芯派平台下实现多类别深度学习图像识别程序；设计图形用户界面，实现由用户选取待识别图像，自动显示目标图像所属类别。本发明利用了深度学习在图像识别领域的优势，可在龙芯2K1000平台下实现100类日常生活中常见对象的自动分类，具有出色的识别准确率和识别速度，应用前景广泛。
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公开(公告)号：CN108830274A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810418202.6
申请日：2018-05-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂背景环境下车牌字符自动检测定位及识别方法，包括以下步骤：步骤一：采集车辆正面彩色图像，对所采集的彩色图像进行预处理，并根据车牌国标规定选择筛选条件，判断是否有满足筛选条件的图像区域，如有满足的图像区域，则初步获得车牌初始区域图像的粗位置并将图像单独保存；否则采集下一帧彩色图像重新进行预处理；步骤二：完成车牌区域的精确定位，并进行车牌区域单个字符的准确切分；步骤三：计算目标字符的特征向量与建立的标准字符特征向量库的特征向量之间的相似度，利用相似度判别方法完成车牌字符的识别，并进行目标牌照比对判定。本发明具有运算速度快、识别率高、抗背景环境干扰能力强的优点。
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