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[发明专利]目标对象在目标区域内停留时长的确定方法及装置-CN202211591785.5在审
发明人：李雪迪;许经伟;臧永顺;李夏;杨玉正;查德飞;史鸿晖;汪亮 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标对象在目标区域内停留时长的确定方法及装置。其中，该方法包括：获取目标对象在第一预设时长内的记录时序数据，所述记录时序数据用于指示所述目标对象被基站记录的驻留时刻，所述记录时序数据包括所述目标对象被所述目标区域内的边漫小区基站记录的驻留数据和所述目标对象被所述边漫小区的相邻小区的基站记录的驻留数据；将所述记录时序数据以第二预设时长为单位，依次划分为多个时序数据集合；确定在每个时序数据集合中，所述目标对象被所述目标区域内基站记录的驻留时长；将所有时序数据集合中所述目标对象被所述目标区域内基站记录的时长相加，得到所述目标对象在所述目标区域内的目标驻留时长。本申请解决了获取到的目标对象的驻留时长准确性低的技术问题。
目标对象区域内停留确定方法装置

[发明专利]基于模型整体逼近的微陀螺仪RBF网络自适应控制方法-CN201210434692.1有效
发明人： 杨玉正;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2012-11-01 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于模型整体逼近的微陀螺仪RBF网络自适应控制方法，所述控制方法基于滤波后的追踪误差设计，控制器中包含比例微分项和RBF神经网络项。RBF神经网络逼近微陀螺仪系统的未知函数，其权值的更新算法基于Lyapunov稳定性理论设计，保证系统全局稳定性。更新算法中加入的鲁棒项，保证控制输入的有界性，比例微分控制项使最终追踪误差维持任意小范围。本发明的控制方法能够在不需要知道微陀螺仪的结构或非结构参数以及存在外界干扰的情况下，对微陀螺仪系统实现高精度的追踪控制，同时提高系统的鲁棒性和可靠性。
基于模型整体逼近陀螺仪 rbf 网络自适应控制方法

[发明专利]微陀螺仪的自适应反演控制系统及方法-CN201310245167.X有效
发明人： 杨玉正;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2013-10-09 - 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自适应反演控制系统及方法，所述控制系统包括参考轨迹模块，中间信号生成模块，自适应反演控制器，参数自适应机制模块，角速度估计模块，以及具有未知参数的微陀螺仪系统。本发明的控制系统控制微陀螺仪的两轴振动轨迹跟踪上给定的参考轨迹，同时估计出微陀螺仪的未知参数，包括外界的输入角速率，控制律及参数的自适应算法基于Lyapunov稳定性理论设计，保证了控制系统的全局稳定性和跟踪误差的渐近收敛性，控制律中还加入了抗干扰的鲁棒项，提高了系统的抗干扰能力，本发明为微陀螺仪应用范围的扩展提供了良好基础。
陀螺仪自适应反演控制系统方法

[发明专利]基于神经网络的微陀螺仪的自适应反演控制系统及方法-CN201310243315.4有效
发明人： 杨玉正;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2013-06-19 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G05B13/02 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的自适应反演控制系统及方法，所述控制系统包括参考轨迹模块、中间信号生成模块、反演控制器、神经网络自适应系统、微陀螺仪自适应控制器、第一加法器以及微陀螺仪系统，本发明利用了反演设计技术的优势，简化了微陀螺仪控制系统的设计过程，开辟了微陀螺仪控制系统设计的新道路；同时结合神经网络控制技术的特性，在线实时调节神经网络权值参数，网络权值的更新算法基于Lyapunov稳定性理论设计，保证闭环系统的稳定性；本发明能够在线补偿微陀螺仪的未知动态特性以及噪声干扰的影响，使得微陀螺仪的两轴振动轨迹跟踪上参考轨迹，同时提高了系统的可靠性和抗干扰的鲁棒性。
基于神经网络陀螺仪自适应反演控制系统方法

[发明专利]基于滑模补偿的微陀螺仪鲁棒神经网络控制系统及方法-CN201310065126.2有效
发明人： 杨玉正;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2013-03-01 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滑模补偿的微陀螺仪鲁棒神经网络控制系统及方法，所述控制系统包括给定轨迹生成模块，滑模面定义模块，神经网络控制器、权值自适应机制模块，滑模补偿器，微陀螺仪系统，比例微分控制模块，第一加法器和第二加法器，基于该控制系统，建立基于滑模面的微陀螺仪动力学模型，设计控制器结构，设计RBF网络权值的更新算法，以实现微陀螺仪轨迹追踪。本发明的控制方法能够在线补偿微陀螺仪的未知动态特性以及噪声干扰的影响，使得微陀螺仪的振动轨迹完全跟踪上参考轨迹，同时提高了系统抗干扰的鲁棒性和可靠性，网络权值的更新算法基于Lyapunov稳定性理论设计，保证闭环系统的稳定性，本发明为微陀螺仪应用范围的扩展提供了有力基础。
基于补偿陀螺仪神经网络控制系统方法

[发明专利]基于神经网络的微陀螺仪控制系统-CN201110320885.X有效
发明人：费峻涛;杨玉正 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2011-10-20 - 公布日： 2012-05-02 - 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控制系统，包括与所述微陀螺仪相联接通信的控制系统，所述控制系统包括名义控制器和神经网络补偿器，将基于微陀螺仪名义模型的反馈控制器加神经网络补偿器的控制方案应用于微陀螺仪的控制上，提高了微陀螺仪系统的追踪效果和鲁棒性。神经网络权值的自适应律基于Lyapunov稳定性理论设计，保证了整个控制系统在承认存在神经网络建模误差的条件下仍能稳定。
基于神经网络陀螺仪控制系统

[发明专利]基于模型参考自适应控制微陀螺仪的方法-CN201110168322.3有效
发明人：费峻涛;杨玉正;丁红菲 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2011-06-21 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型参考自适应控制微陀螺仪的方法，应用于包括陀螺仪的控制器中，包括如下步骤：建立理想动力学模型：设计参考模型为两个不同频率的正弦波，写成状态空间形式为：建立微陀螺仪系统动力学模型；基于Lyapunov方法控制微陀螺仪，设计控制律为：u＝K^Tx+K_fe，其中K^T为在线自适应更新的控制器参数，K_f为定常矩阵，选取K_f使得(A_m+BK_f)为稳定矩阵。本发明基于模型参考自适应控制微陀螺仪的方法，将模型参考自适应控制方法应用到微陀螺仪控制上，以补偿制造误差和环境干扰，并且正确估计出角速率，采用基于Lyapunov方法设计的自适应算法，确保整个控制系统的全局渐进稳定性，提高了系统的可靠性和对参数变化的鲁棒性。
基于模型参考自适应控制陀螺仪方法

[发明专利]基于RBF神经网络滑模控制的MEMS陀螺仪的自适应控制系统-CN201110167587.1无效
发明人：费峻涛;丁红菲;杨玉正 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2011-06-21 - 公布日： 2011-12-28 - 主分类号： G05B13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RBF神经网络滑模控制的MEMS陀螺仪的自适应控制系统，包括陀螺仪和控制电路，所述控制电路包括滑模控制器和RBF神经网络，以三轴陀螺仪在x、y、z三个坐标轴方向上的位移与参考模型的位移之差为滑模控制器的输入。本发明的基于RBF神经网络滑模控制的MEMS陀螺仪的自适应控制系统，将自适应滑模控制方法在陀螺仪控制中进行应用，以提高系统的稳定性和可靠性，采用RBF神经网络对不确定干扰上界进行自适应学习，减少测量误差和外界干扰的影响，有效的降低了抖振的发生，而且控制效果较好。
基于 rbf 神经网络控制 mems 陀螺仪自适应控制系统

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