公开(公告)号：CN114519301B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202210093960.1

申请日：2022-01-26

Applicant: 贵州大学

Inventor： 吴封斌 ,  李少波 ,  张钧星 ,  郑超杰 ,  张涛 ,  李梦晗 ,  李坦东 ,  周鹏

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

公开(公告)号：CN114598217B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202210272129.2

申请日：2022-03-18

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  李坦东 ,  张钧星 ,  吴封斌 ,  李梦晗 ,  张涛 ,  周鹏

IPC: H02P21/14 ,  H02P21/18 ,  H02P25/022

Abstract: 本发明公开了一种自适应神经学习的全状态规定性能PMSM时延控制方法，采用对数型转换并嵌入新的规定性能函数的，将具有全状态规定性能约束的原始系统转换成无约束的系统。然后考虑无约束模型中的时间延迟，通过反步控制框架，构建了一个基于神经学习的自适应规定性能控制方法。其中，基于适当的Lyapunov‑Krasovskii函数和神经学习技术，时间延迟得到了解决以及未知的非线性函数得到了有效的逼近。同时，引入了一阶滤波器，以避免反步控制设计中产生"复杂性爆炸"。此外，稳定性分析证明了闭环系统中所有信号有界，跟踪误差被限制在原点周围的小范围内而不违反约束。

公开(公告)号：CN114598217A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210272129.2

申请日：2022-03-18

Applicant: 贵州大学

Inventor： 李少波 ,  李坦东 ,  张钧星 ,  吴封斌 ,  李梦晗 ,  张涛 ,  周鹏

IPC: H02P21/14 ,  H02P21/18 ,  H02P25/022

Abstract: 本发明公开了一种自适应神经学习的全状态规定性能PMSM时延控制方法，采用对数型转换并嵌入新的规定性能函数的，将具有全状态规定性能约束的原始系统转换成无约束的系统。然后考虑无约束模型中的时间延迟，通过反步控制框架，构建了一个基于神经学习的自适应规定性能控制方法。其中，基于适当的Lyapunov‑Krasovskii函数和神经学习技术，时间延迟得到了解决以及未知的非线性函数得到了有效的逼近。同时，引入了一阶滤波器，以避免反步控制设计中产生"复杂性爆炸"。此外，稳定性分析证明了闭环系统中所有信号有界，跟踪误差被限制在原点周围的小范围内而不违反约束。

公开(公告)号：CN117260696A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310586895.0

申请日：2023-05-23

Applicant: 贵州大学

Inventor： 张钧星 ,  李坦东 ,  李少波 ,  王时龙 ,  吴封斌 ,  陈肖虎

IPC: B25J9/16

Abstract: 本发明公开了一种具有执行器故障的柔性机械臂自适应规定性能控制方法，该方法为：首先，提出了一种改进的规定性能控制方法，以增强系统对输入扰动的鲁棒性，并确保跟踪误差在预定时间内收敛，并将约束系统转换为无约束系统。其次，构建了一个基于自适应的被动容错控制器来抵消系统中的执行器故障。然后，通过将径向基函数神经网络和自适应技术结合到固定时间反步框架中来解决柔性关节机械臂系统中的不确定性问题。之后，通过构建固定时间二阶滤波器很好的处理了“复杂性爆炸”问题，其中设计的补偿机制消除了滤波误差。

公开(公告)号：CN114519301A

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210093960.1

申请日：2022-01-26

Applicant: 贵州大学

Inventor： 吴封斌 ,  李少波 ,  张钧星 ,  郑超杰 ,  张涛 ,  李梦晗 ,  李坦东 ,  周鹏

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06F111/04 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了具有时滞的非对称输出约束PMSM系统动态面跟踪控制方法，采用非线性变换函数来将非对称输出约束系统转化为非约束系统。随后，Lyapunov‑Krasovskii泛函和径向基函数神经网络分别用于消除时间延迟和估计未知的不确定性。此外，采用一阶滤波器来解决“复杂性爆炸”的问题。此外，可以证明所有信号最终都是有界的，跟踪误差缩小到原点的一个小邻域。最后，给出了仿真比较结果，以证实所提出的控制器的优越性。