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[发明专利]微陀螺仪的分数阶自适应快速终端滑模控制方法-CN201810384011.2有效
发明人：梁霄;费峻涛;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微陀螺仪的分数阶自适应快速终端滑模控制方法，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；构建基于分数阶的自适应快速终端滑模控制器。本发明能够实现微陀螺仪实时跟踪的目标，使误差在有限时间内快速收敛到零，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；根据分数阶快速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仪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；采用自适应控制方法对系统不确定性和外界干扰总和的上界的参数进行估计，达到对制造误差和外界扰动的自动跟踪。
陀螺仪分数自适应快速终端控制方法

[发明专利]微陀螺仪的分数阶自适应反演模糊滑模控制方法-CN201710992674.8有效
发明人：梁霄;费峻涛;李思扬;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：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。
陀螺仪分数自适应反演模糊控制方法

[发明专利]微陀螺分数阶自适应模糊神经反演终端滑模控制方法-CN201810073419.8有效
发明人：梁霄;费峻涛;李思扬;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-01-25 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：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。
陀螺分数自适应模糊神经反演终端控制方法

[发明专利]一种微陀螺双反馈回归神经网络滑模控制方法-CN201510275500.0有效
发明人：卢成;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：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。
一种陀螺反馈回归神经网络控制方法

[发明专利]基于线性化反馈的微陀螺仪神经网络全局滑模控制方法-CN201510567592.X有效
发明人：储云迪;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-09-08 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：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。
基于线性化反馈陀螺仪神经网络全局控制方法

[发明专利]互补滑模面反演自适应RBF神经网络观测器设计方法-CN201710941443.4在审
发明人：刘倪宣;费峻涛;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-10-11 - 公布日： 2018-03-16 - 主分类号： H02J3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种互补滑模面反演自适应RBF神经网络观测器设计方法，其特征在于，包括如下步骤步骤1、设计反演控制中的虚拟控制量，进一步结合互补滑模面，得到真实控制器，并通过李雅普诺夫函数证明滑模面的稳定性；步骤2、设计RBF神经网络观测器，观测系统非线性干扰d上界,提高系统的控制精度和性能。相比于传统的滑模控制方法，设计的控制器采用一种互补滑模面来提高系统响应速度和稳态跟踪精度；与此同时，反演滑模控制方法可以解决系统的非线性、参数变化和干扰的问题；RBF神经网络由于本身很好的逼近能力，能够用来逼近系统干扰的上界以此来消除抖振现象。
互补滑模面反演自适应 rbf 神经网络观测器设计方法

[发明专利]基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法-CN201710844783.5在审
发明人：储云迪;梁霄;李思扬;费峻涛;方韵梅 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-09-19 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H02J3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的有源电力滤波器反演全局滑模模糊控制法，基于神经网络的反演全局滑模模糊控制系统由反演PID全局滑模控制器，神经网络动态特性估计器和模糊不确定逼近器构成。全局滑模控制能克服传统滑模控制中到达模态不具有鲁棒性的缺点，加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。模糊控制逼近切换函数项，将滑模控制的切换项转化为连续的模糊控制输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。因此，反演PID全局滑模和神经网络模糊控制的结合可以同时发挥各自的优点，提高滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性并减少变结构控制中存在的抖振。
基于神经网络有源电力滤波器反演全局模糊控制

[发明专利]一种基于神经网络的微陀螺仪反演全局滑模模糊控制方法-CN201510274168.6有效
发明人：储云迪;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2017-10-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的微陀螺仪反演全局滑模模糊控制方法，是根据神经网络的反演全局滑模模糊控制系统由反演全局滑模控制器，神经网络动态特性估计器和模糊不确定估计器构成。全局滑模控制能克服传统滑模控制中到达模态不具有鲁棒性的缺点，加快系统响应，使系统在响应的全过程都具有鲁棒性。本方法在反演控制时通过反向设计使系统的李雅普诺夫函数和控制器的设计过程系统化，结构化。使用模糊控制逼近切换函数项，将滑模控制的切换项转化为连续的模糊控制输出，削弱了滑模控制中的抖振现象，并且有较强的自适应跟踪能力。因此提高了滑模控制系统的瞬态特性和鲁棒性，估计出微陀螺仪的未知动态特性并减少滑模变结构控制中存在的抖振。
一种基于神经网络陀螺仪反演全局模糊控制方法

[发明专利]基于LMI线性不等式的微陀螺仪H无穷控制方法-CN201510919392.6在审
发明人：吴丹;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-12-11 - 公布日： 2016-03-09 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：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。
基于 lmi 线性不等式陀螺仪无穷控制方法

[发明专利]一种基于自适应模糊控制的悬臂梁振动控制方法-CN201510742685.1在审
发明人：胡桐月;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-11-04 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：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。
一种基于自适应模糊控制悬臂梁振动方法

[发明专利]一种微陀螺的鲁棒自适应神经网络H无穷控制方法-CN201510276126.6在审
发明人：吴丹;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2016-01-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微陀螺的鲁棒自适应神经网络H无穷控制方法，采用基于黎卡提方程设计控制器，控制器包含两部分：一个是利用神经网络强大的在线逼近能力构造基本神经网络控制器；另一个是鲁棒控制项，用来克服外界干扰和参数不确定性对微陀螺仪系统输出跟踪误差的影响，保证系统闭环稳定，本发明采用基于Lyapunov稳定性定理自适应调整神经网络系统中的参数，从而保证系统的稳定性。本发明设计的控制器基于黎卡提方程，来补偿系统中的非线性现象，达到精确跟踪的目的，提高系统的稳定性和对外界干扰的鲁棒性，具有产业上的利用价值。
一种陀螺自适应神经网络无穷控制方法

[发明专利]一种自适应分数阶滑模控制方法-CN201510690215.5在审
发明人：卢成;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2015-12-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应分数阶滑模控制方法，包括：建立系统的数学模型和参考模型；根据系统的数学模型和参考模型建立分数阶滑模面；根据所述分数阶滑模面设计分数阶自适应律；根据所述分数阶滑模面和分数阶自适应律设计控制力；基于Lyapunov函数验证所设计的自适应分数阶滑模控制方法的稳定性。本发明提高了控制效果和参数估计效果。
一种自适应分数阶滑模控制方法

[发明专利]基于反演模糊滑模控制的悬臂梁振动控制方法-CN201510323376.0在审
发明人：胡桐月;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-06-12 - 公布日： 2015-09-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反演模糊滑模控制的悬臂梁振动控制方法，包括步骤有：建立动态的悬臂梁数学模型，并进行悬臂梁数学模型的转换；基于Lyapunov稳定性理论设计反演滑模控制器，并得到滑模控制律；基于Lyapunov稳定性理论设计模糊自适应系统，并得到模糊自适应律；将反演滑模控制器的输出和模糊自适应系统的输出共同输入悬臂梁数学模型；将悬臂梁数学模型的输出实时反馈到模糊自适应系统，确保全局稳定性。本发明的有益效果：可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，并可以及时控制参数的学习和调整，确保整个控制系统的全局渐进稳定性，从而提高系统的可靠性和对参数变化的鲁棒性。
基于反演模糊控制悬臂梁振动方法

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