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公开(公告)号：CN113589831B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202110927545.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明涉及基于干扰精细估计与神经网络的潜水器控制方法及系统。本发明包括：建立载人潜水器的动力学模型；利用所述动力学模型，设计洋流速度估计器，得到洋流干扰估计值，设计干扰观测器，得到除洋流干扰以外的干扰估计值；根据动力学模型定义潜水器位置和欧拉角的跟踪误差，根据跟踪误差设计虚拟控制量，根据跟踪误差和虚拟控制量定义虚拟控制误差，对载人潜水器的动力学模型定义Lyapuonv函数，得到潜水器推力控制器；根据所述潜水器推力控制器建立控制分配代价函数，根据控制分配代价函数并利用神经网络对推进器推力进行优化分配。本发明利用神经网络解决潜水器过驱动问题，使潜水器推力不会超出限制，从而进一步提升载人潜水器的控制性能。
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公开(公告)号：CN112506053A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011358366.8
申请日：2020-11-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种载人潜水器的运动控制方法，包括以下步骤：根据载人潜水器的位置信息、姿态信息以及受到的复合干扰信息建立载人潜水器的动力学模型；对载人潜水器的动力学模型进行简化；并构建扩张状态观测器，利用扩张状态观测器获取复合干扰信息的估计值；采用全阶非奇异终端滑模设计滑模控制器；根据滑模控制器和二次规划方法对载人潜水器的推力进行控制分配。本发明能够有效提高潜水器运行控制的鲁棒性并避免抖振现象，同时能够很好地进行潜水器的推力控制分配并降低能耗。
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公开(公告)号：CN112068583A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011156613.6
申请日：2020-10-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无人机系统的滑模控制器设计方法，包括根据无人机系统的动力学模型分析出影响所述无人机系统的匹配干扰和非匹配干扰；使用干扰观测器估计出所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值，以及所述非匹配干扰的各阶导数估计值；同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器。本发明用于无人机系统的滑模控制器设计方法，设计出的滑模控制器能够同时有效处理无人机系统的匹配干扰和非匹配干扰，有效提升无人机系统的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN113377013A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110649025.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种饱和非线性系统连续干扰触发控制方法，包括以下步骤：S1：对受到外界干扰和内部不确定性影响而同时具有输入饱和特性的非线性系统进行建模；S2：估计内部不确定性和外界干扰；S3：通过反步控制的方法，利用外界干扰和内部不确定性的估计值，判断其对系统稳定性的利弊，在反步控制方法中加入合适的干扰因子和不确定性因子以构建反步控制器，保留外界干扰和内部不确定性中有利于稳定性的部分，并消除不利于稳定性的部分，最后采用连续切换的方法使得系统在抵消有害干扰和保留有益干扰之间进行连续平滑切换。本发明的一种饱和非线性系统连续干扰触发控制方法，通过连续平滑切换的方式避免了抖振现象，延长了执行器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN114879505B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202210590681.6
申请日：2022-05-27
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于定量反馈理论的气动调节阀控制方法，包括：建立气动调节阀系统的数学模型，考虑实际工况下系统模型参数的不确定性变化范围得到被控对象模板，设计鲁棒稳定性指标和跟踪性能指标；将气动调节阀系统的模型不确定性和性能指标要求等用定量的方式转化为控制边界，得到控制器的约束条件；根据控制器约束条件利用环路成形方法得到符合鲁棒性要求的反馈控制器和满足跟踪性能指标要求的前置滤波器。本发明通过利用已知对象模型及其不确定性信息，提高了气动调节阀系统的鲁棒性，使得气动调节阀系统在模型参数发生变化时的控制效果符合系统性能指标要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113377013B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110649025.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种饱和非线性系统连续干扰触发控制方法，包括以下步骤：S1：对受到外界干扰和内部不确定性影响而同时具有输入饱和特性的非线性系统进行建模；S2：估计内部不确定性和外界干扰；S3：通过反步控制的方法，利用外界干扰和内部不确定性的估计值，判断其对系统稳定性的利弊，在反步控制方法中加入合适的干扰因子和不确定性因子以构建反步控制器，保留外界干扰和内部不确定性中有利于稳定性的部分，并消除不利于稳定性的部分，最后采用连续切换的方法使得系统在抵消有害干扰和保留有益干扰之间进行连续平滑切换。本发明的一种饱和非线性系统连续干扰触发控制方法，通过连续平滑切换的方式避免了抖振现象，延长了执行器的使用寿命。
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公开(公告)号：CN113589831A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110927545.7
申请日：2021-08-11
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明涉及基于干扰精细估计与神经网络的潜水器控制方法及系统。本发明包括：建立载人潜水器的动力学模型；利用所述动力学模型，设计洋流速度估计器，得到洋流干扰估计值，设计干扰观测器，得到除洋流干扰以外的干扰估计值；根据动力学模型定义潜水器位置和欧拉角的跟踪误差，根据跟踪误差设计虚拟控制量，根据跟踪误差和虚拟控制量定义虚拟控制误差，对载人潜水器的动力学模型定义Lyapuonv函数，得到潜水器推力控制器；根据所述潜水器推力控制器建立控制分配代价函数，根据控制分配代价函数并利用神经网络对推进器推力进行优化分配。本发明利用神经网络解决潜水器过驱动问题，使潜水器推力不会超出限制，从而进一步提升载人潜水器的控制性能。
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公开(公告)号：CN112198798A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011156618.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种载人潜水器系统的干扰处理方法、设备及存储介质，包括以下步骤，创建载人潜水器系统的动力学模型；以所述动力学模型为基础，创建在有限时间内收敛的干扰观测器，通过所述干扰观测器估算出所述载人潜水器系统的集总干扰；定义干扰因子，根据所述干扰因子实时分析出所述集总干扰的性质，包括有益干扰和有害干扰；所述有益干扰表征有益于系统性能提升的集总干扰，有害干扰表征不利于系统性能提升的集总干扰；当且仅当所述集总干扰为所述有害干扰时，对所述载人潜水器系统的所述有害干扰进行补偿。本发明一方面有效利用有益干扰用于提升载人潜水器系统的控制性能，同时对有害干扰做补偿以抵消有害干扰的影响，进一步提升载人潜水器系统的控制性能。
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公开(公告)号：CN116663148B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202310649605.2
申请日：2023-06-02
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/15 , B63G8/00 , G05B13/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种载人潜水器的容错控制方法、系统及电子设备，方法包括：建立载人潜水器的运动学和动力学模型；设计非线性的干扰观测器，通过非线性的干扰观测器估计载人潜水器所受的集总扰动，得到集总扰动的估计值；根据集总扰动的估计值，以及载人潜水器的运动学和动力学模型，设计载人潜水器中推进器正常时的控制器；通过权重矩阵对所述载人潜水器中推进器进行推力分配，若载人潜水器中的推进器出现故障，则降低出现故障推进器的优先级；根据推力分配结果，对所述控制器进行重新设计，重新设计后的推进器实现利用有益干扰、补偿有害干扰，并将利用的有益干扰补偿出现故障推进器的推力损失。本发明能够利用有益干扰、补偿有害干扰。
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公开(公告)号：CN118012059A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410136544.4
申请日：2024-01-31
Applicant: 江南大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明涉及一种无人艇航迹规划和抗干扰控制方法及系统，其中，方法包括：建立无人艇的数学模型，从数学模型中选取无人艇平坦输出，建立无人艇的微分平坦系统；对无人艇平坦输出进行参数化，得到无人艇的航迹规划问题，将航迹规划问题转化为参数求解问题；设计无人艇航迹规划问题的目标函数和约束条件，结合参数求解问题，生成无人艇的最优轨迹；基于无人艇的微分平坦系统，将无人艇的欠驱动系统转化为全驱动系统；根据全驱动系统设计非线性干扰观测器，估计无人艇系统所受的集总干扰；结合全驱动系统得到无人艇的反步控制律，并根据集总干扰和反步控制律设计新型控制律，以实现对无人艇的抗干扰控制。本发明能够对无人艇航迹进行有效规划与控制。
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