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公开(公告)号：CN119645033A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411796103.3
申请日：2024-12-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于估计器的多无人船周期性动态事件触发围捕控制方法，属于多无人船围捕控制领域。包括：建立多无人船系统模型，利用目标估计器获取目标速度和位置估计值；根据目标估计器获得的估计值与围捕数学模型设计第一控制器计算多无人船实现目标围捕所要求的期望速度；根据第一控制器计算得到的期望速度设计第二控制器，所述的第二控制器设有周期性动态事件触发机制，由第二控制器计算得到控制输入，在事件触发时刻传输控制输入信号至多无人船运动型模型。本发明针对网络资源受限情况下的多无人船提出了基于估计器的周期性动态事件触发围捕控制方法，将跟踪误差的波动控制在较小范围内，为海洋监控和安全等领域奠定关键基础。
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公开(公告)号：CN117742336B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202311793740.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种在领导者非线性情况下的多无人船系统的分布式量化跟踪控制方法，包括：构建多无人船的不确定非线性的系统模型，其中包含多无人船动力学模型和多无人船运动学模型；构建非线性外部领导者系统模型，设计自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器，采用所述自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器对所述多无人船进行自适应控制下的跟踪控制。该发明克服了当前无人船控制领域存在的限制，引入非线性外部输入，并将量化器用于光滑控制器，更有利于实际应用。该发明能够实现多无人船的跟踪误差均能快速收敛到接近零的小邻域，为实现多无人船的跟踪控制提供了关键的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119620762B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510147482.1
申请日：2025-02-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的多无人船集群协同跟踪控制方法，属于无人船集群智能控制领域。本发明首先构建多无人船集群分布式协同控制的通信拓扑；基于未知的外部干扰和非线性不确定性构建带有干扰项的单无人船航速与航向系统动态线性化数据模型；构建单无人船跟踪动态目标点的平滑抗干扰轨迹跟踪算法；构建多无人船分布式无模型自适应控制的伪雅可比矩阵估计和分布式扰动补偿控制器；构建复位算法和实际无人船的控制器；最终，实现多无人船集群协同跟踪控制。本发明突破了传统控制方法的局限，无需依赖复杂的系统模型信息，仅利用系统的输入输出数据，实现了一种完全数据驱动的智能控制策略。
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公开(公告)号：CN116880495A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310953690.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种异构多无人船分布式自适应容错控制下的安全一致跟踪方法，包括以下步骤：步骤1：构建异构多无人船的不确定非线性的系统模型；步骤2：构建执行器故障和攻击下的异构多无人船动力学模型；步骤3：设计分布式跟踪估计器；步骤4：设计分散式跟踪控制器；步骤5：采用所述分布式跟踪估计器和分散式跟踪控制器对所述异构多无人船进行自适应容错控制下的安全一致跟踪。本发明克服了现有控制方法的不足，可以有效抵抗执行器故障和攻击带来的不利影响，并能实现异构多无人船的跟踪误差均能收敛到零附近的小邻域内，为异构多无人船的稳定运行和安全一致跟踪提供了关键的技术支持。
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公开(公告)号：CN117742336A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311793740.0
申请日：2023-12-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种在领导者非线性情况下的多无人船系统的分布式量化跟踪控制方法，包括：构建多无人船的不确定非线性的系统模型，其中包含多无人船动力学模型和多无人船运动学模型；构建非线性外部领导者系统模型，设计自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器，采用所述自适应分布式观测器和具有量化的分散式跟踪控制器对所述多无人船进行自适应控制下的跟踪控制。该发明克服了当前无人船控制领域存在的限制，引入非线性外部输入，并将量化器用于光滑控制器，更有利于实际应用。该发明能够实现多无人船的跟踪误差均能快速收敛到接近零的小邻域，为实现多无人船的跟踪控制提供了关键的技术支持。
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公开(公告)号：CN119620762A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510147482.1
申请日：2025-02-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的多无人船集群协同跟踪控制方法，属于无人船集群智能控制领域。本发明首先构建多无人船集群分布式协同控制的通信拓扑；基于未知的外部干扰和非线性不确定性构建带有干扰项的单无人船航速与航向系统动态线性化数据模型；构建单无人船跟踪动态目标点的平滑抗干扰轨迹跟踪算法；构建多无人船分布式无模型自适应控制的伪雅可比矩阵估计和分布式扰动补偿控制器；构建复位算法和实际无人船的控制器；最终，实现多无人船集群协同跟踪控制。本发明突破了传统控制方法的局限，无需依赖复杂的系统模型信息，仅利用系统的输入输出数据，实现了一种完全数据驱动的智能控制策略。
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公开(公告)号：CN119024697A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411135890.7
申请日：2024-08-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种拒绝服务攻击下基于事件触发的AUV稳定深度跟踪控制方法，包括构建AUV在水流扰动下的动力学模型，构建拒绝服务攻击数学模型；获得AUV控制系统的控制器；对控制器进行事件触发控制，得到AUV控制系统的控制输入；设置AUV的深度跟踪路径，根据所述控制输入对AUV进行路径跟踪控制，实现AUV稳定深度跟踪控制。本发明可以有效抵抗拒绝服务攻击所带来的不利影响，减小水流扰动对AUV的影响，减轻计算负担，显著节省能源和通信资源，减少执行器磨损，同时能够将路径深度跟踪误差波动控制在较小范围内，为深海施工、海洋监测、海底测绘等领域奠定关键基础。
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