-
公开(公告)号：CN105334732B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201510275500.0
申请日：2015-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺双反馈回归神经网络滑模控制方法，本发明在传统单层回归神经网络的基础上增加了输出回归项，并在MEMS微陀螺仪模型上进行了仿真，所设计的滑模神经网络控制器能够保证系统追踪误差收敛至0，并且采用双反馈回归神经网络和普通神经网络以及普通回归神经网络的神经滑模控制器的结果表明，双反馈回归神经网络有着更好的逼近效果和更稳定的内部状态。本发明所设计的神经网络可以任意设定中心向量及基宽的初值，中心向量及基宽会随着所设计的自适应算法能够根据不同的输入稳定到最佳值。
-
公开(公告)号：CN105301962A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510742685.1
申请日：2015-11-04
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应模糊控制的悬臂梁振动控制方法，包括以下几个步骤：(1)建立动态的悬臂梁数学模型；(2)设计自适应模糊H∞控制器，将其控制输出作为悬臂梁系统的控制输入；(3)基于Lyapunov稳定性理论，设计自适应律，用于确保系统稳定性；(4)将悬臂梁数学模型的输出实时反馈到自适应模糊H∞系统，用于确保全局稳定性。本发明将自适应模糊H∞控制方法应用到悬臂梁系统中，可以避免控制系统对悬臂梁模型的依赖性，补偿制造误差和环境干扰，确保整个控制系统的全局稳定性，提高了系统的可靠性和对参数变化的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN107831655B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201710992674.8
申请日：2017-10-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪的分数阶自适应反演模糊滑模控制方法，包括：建立微陀螺仪系统的无量纲动力学方程数学模型和参考轨迹模型；构建基于分数阶的反演自适应模糊滑模控制器。本发明能够实现微陀螺实时跟踪的目标，并且增强了系统的鲁棒性，在有外界干扰的情况下仍然保持很好的性能；根据分数阶滑模面设计分数阶自适应律，基于Lyapunov稳定性判据设计一种自适应辨识方法，在线实时估计微陀螺的各项未知系统参数，与整数阶相比，多了可调项，提高了控制效果和参数估计效果；模糊系统逼近参数不确定性及外部干扰总量的上界值，通过对上界值进行模糊逼近，可将滑模控制器中的切换项连续化，大大的降低抖振。
-
公开(公告)号：CN103728882B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201410006856.X
申请日：2014-01-07
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种微陀螺仪的自适应反演非奇异终端滑模控制方法，将反演法与终端滑模相结合，根据Lyapunov稳定性理论设计反演终端滑模控制律，使系统状态能够在很短的有限时间内收敛到平衡点，同时利用自适应控制辨识出微陀螺仪的角速度和其它系统参数，进一步考虑到现有终端滑模控制存在的奇异性问题，引入非奇异终端滑模控制，实现了系统的全局非奇异控制，控制器响应速度完全可以和传统终端滑模相媲美，具有重要的理论和实际应用价值。本发明在保证收敛速度和跟踪性能的同时，对外界干扰具有较强的鲁棒性和自适应能力。
-
公开(公告)号：CN108227504B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201810073419.8
申请日：2018-01-25
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺分数阶自适应模糊神经反演终端滑模控制方法，包括：建立微陀螺系统的无量纲动力学方程数学模型和参考轨迹模型；构建基于分数阶的反演终端滑模控制器。本发明能够实现微陀螺实时跟踪的目标，使误差在有限时间内收敛到零，并且增强了系统的鲁棒性，在有外界干扰的情况下仍然保持很好的性能；根据分数阶终端滑模面设计分数阶自适应律，基于Lyapunov稳定性判据设计一种自适应辨识方法，在线实时估计微陀螺的各项未知系统参数，与整数阶相比，多了可调项，提高了控制效果和参数估计效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105388762A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510919392.6
申请日：2015-12-11
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于LMI线性不等式的微陀螺仪H无穷控制方法，包括：S101、建立微陀螺仪的理想动力学模型；S102、建立微陀螺仪的无量纲向量模型；S103、根据所述理想动力学模型和所述无量纲向量模型，基于LMI线性不等式设计鲁棒自适应神经网络H无穷控制器；S104、基于lyapnov稳定性定理设计神经网络权值自适应律，从而使建立的控制器进行在线更新。本发明可鲁棒性高，稳定性高。
-
公开(公告)号：CN105334732A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510275500.0
申请日：2015-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺双反馈回归神经网络滑模控制方法，本发明在传统单层回归神经网络的基础上增加了输出回归项，并在MEMS微陀螺仪模型上进行了仿真，所设计的滑模神经网络控制器能够保证系统追踪误差收敛至0，并且采用双反馈回归神经网络和普通神经网络以及普通回归神经网络的神经滑模控制器的结果表明，双反馈回归神经网络有着更好的逼近效果和更稳定的内部状态。本发明所设计的神经网络可以任意设定中心向量及基宽的初值，中心向量及基宽会随着所设计的自适应算法能够根据不同的输入稳定到最佳值。
-
公开(公告)号：CN105157727A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510567592.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: G01C21/005 , G01C21/18 , G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于线性化反馈的微陀螺仪神经网络全局滑模控制方法，包括步骤：S101、建立微陀螺仪的理想动力学方程；S102、根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；S103、根据所述理想动力学方程和所述无量纲动力学方程，建立基于线性化反馈的神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将所述控制律作为微陀螺仪的控制输入；S104、基于lyapunov函数理论设计自适应律，从而使建立的所述控制系统进行在线更新。本发明具有普遍性，且提高了系统的瞬态特性、鲁棒性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN105157727B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510567592.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于线性化反馈的微陀螺仪神经网络全局滑模控制方法，包括步骤：S101、建立微陀螺仪的理想动力学方程；S102、根据旋转系中的牛顿定律建立微陀螺仪的无量纲动力学方程；S103、根据所述理想动力学方程和所述无量纲动力学方程，建立基于线性化反馈的神经网络全局滑模控制系统，设计控制律，并将所述控制律作为微陀螺仪的控制输入；S104、基于lyapunov函数理论设计自适应律，从而使建立的所述控制系统进行在线更新。本发明具有普遍性，且提高了系统的瞬态特性、鲁棒性和稳定性。
-
公开(公告)号：CN107831655A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710992674.8
申请日：2017-10-23
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042 , G05B13/0275
Abstract: 本发明公开了一种微陀螺仪的分数阶自适应反演模糊滑模控制方法，包括：建立微陀螺仪系统的无量纲动力学方程数学模型和参考轨迹模型；构建基于分数阶的反演自适应模糊滑模控制器。本发明能够实现微陀螺实时跟踪的目标，并且增强了系统的鲁棒性，在有外界干扰的情况下仍然保持很好的性能；根据分数阶滑模面设计分数阶自适应律，基于Lyapunov稳定性判据设计一种自适应辨识方法，在线实时估计微陀螺的各项未知系统参数，与整数阶相比，多了可调项，提高了控制效果和参数估计效果；模糊系统逼近参数不确定性及外部干扰总量的上界值，通过对上界值进行模糊逼近，可将滑模控制器中的切换项连续化，大大的降低抖振。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.024 seconds)
