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[发明专利]一种解决智能汽车控制输入饱和的方法-CN202310817823.2在审
发明人：朱兵 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种解决智能汽车控制输入饱和的方法，具体控制步骤如下：S1：分析汽车控制输入饱和的控制系统特点；S2：确定汽车控制输入饱和的解决处理方法；S3：优化汽车控制输入饱和的解决处理方法；S4：解决饱和函数法导致系统失去响应性的措施；S5：解决积分限制器可能使系统更加复杂的问题；S6：解决汽车控制输入饱和的控制器确定；S7：解决汽车控制输入饱和问题的调试及优化，可以对解决汽车的控制输入饱和问题进行依次的分析控制系统特点、选择合适的处理方法、优化解决处理方法、解决饱和函数法导致失去响应性措施、解决积分限制器导致系统更加复杂的问题、实现控制器和调试及优化处理，高效解决对汽车控制输入饱和问题。
一种解决智能汽车控制输入饱和方法

[发明专利]一种欺骗攻击下二维系统的记忆型事件触发控制方法-CN202310832715.2在审
发明人：黄世沛;黄俊华;张正江;曾国强;闫正兵;朱志亮 -专利权人：温州大学
申请日： 2023-07-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种欺骗攻击下二维系统的记忆型事件触发控制方法，包括二维系统采用Rosser模型进行建模，得到二维离散系统模型；在二维离散系统模型中，引入记忆型事件触发策略，并构造记忆型控制器，得到二维记忆型事件触发系统模型；在二维记忆型事件触发系统模型中，引入表征遭受欺骗攻击概率的数学期望，得到随机欺骗攻击下的二维记忆型事件触发系统模型，且代入二维Lyapunov函数中，求解出记忆型事件触发参数和记忆型控制器增益；根据记忆型事件触发参数和记忆型控制器增益，对二维系统进行控制。实施本发明，不仅能够解决欺骗攻击下二维系统控制问题，并在遭受欺骗攻击的情形下保持系统稳定，还能解决触发灵敏性较低而使系统动态性能下降的问题。
一种欺骗攻击二维系统记忆事件触发控制方法

[发明专利]基于模糊神经网络的穿刺手术机器人智能滑模控制方法-CN202310854723.7在审
发明人：胡嘉彬;刘理洪;张丹 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：基于模糊神经网络的穿刺手术机器人智能滑模控制方法，属于机器人控制技术领域。它包括以下步骤：1)实时采集机器人的关节位置信息和关节速度信息，对其进行归一化处理后作为输入信号输送给模糊小波神经网络；2)模糊小波神经网络对输入信号进行训练并得到估计模型；3)根据采集的信号数据及估计模型来构建二阶非奇异快速终端滑模控制器；4)将二阶非奇异快速终端滑模控制器产生的力矩信号作为控制输入去实时调节穿刺机器人的关节位置和关节速度。本发明能够显著提高穿刺机器人在存在不确定性因素情况下的穿刺精度；同时保证了穿刺机器人系统对外部干扰不敏感，又提高了穿刺机器人对预设穿刺轨迹的跟踪速度。
基于模糊神经网络穿刺手术机器人智能控制方法

[发明专利]无人船轨迹追踪预测控制方法、系统及存储介质-CN202310856720.7在审
发明人：郑华荣;李嘉诚;田卓尔;柳晨光;吴文祥 -专利权人：浙江大学海南研究院
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人船轨迹追踪预测控制方法、系统及存储介质，应用于无人船智能控制技术领域，能够缓解无人船不确定流体动力学或环境干扰引起的建模错误和模型预测控制算法计算效率问题，并且提高了控制的稳定性。该方法包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集通过模拟仿真得到；根据所述训练数据集通过预设神经网络训练算法对预设神经网络进行训练，得到学习模型；根据所述学习模型和无人船物理模型，构建得到混合物理学习模型；通过对所述混合物理学习模型进行坐标系转换，构建得到混合物理学习误差动力学模型；通过所述混合物理学习误差动力学模型进行无人船轨迹追踪预测控制。
无人轨迹追踪预测控制方法系统存储介质

[发明专利]一种无接触型悬浮抓取系统的模型参考自适应有限时间控制方法-CN202310620294.7在审
发明人：孔英;褚晓广;李文玉;李静 -专利权人：济宁医学院
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种无接触型悬浮抓取系统的模型参考自适应有限时间控制方法，属于磁悬浮控制领域。该方法包括构建含水平干扰和轴向干扰的单自由度模型，通过误差变换函数得到系统输入，基于有限时间稳定性理论，设计悬浮抓取系统有限时间指定模型，悬浮抓取系统跟踪误差变量能够在有限时间内收敛到稳定区域，本发明设计的有限时间指定模型是稳定的；基于模糊逼近技术，构建模糊状态观测器，根据状态反馈匹配条件，构建模型参考自适应有限时间跟踪控制器，有效提升悬浮抓取系统的悬浮跟踪性能、干扰抑制能力，对悬浮高度的变化具有良好的鲁棒性。
一种接触悬浮抓取系统模型参考自适应有限时间控制方法

[发明专利]智能家居的监控系统及其方法-CN202310978180.X在审
发明人：刘志霞;胡轶凡 -专利权人：宁波市三浪润滑元件有限公司
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请涉及智能监控领域，其具体地公开了一种智能家居的监控系统及其方法，其通过采用基于深度学习的神经网络模型挖掘出燃气流量值和所述厨房的温度值的时序协同关联变化特征，以此来实时准确地进行燃气使用情况的异常检测，以在检测出燃气异常时采取相应措施来避免造成安全事故，从而通过智能家居监控系统来保证燃气使用的安全性和稳定性。
智能家居监控系统及其方法

[发明专利]一种基于阶梯式广义预测控制的火电机组协调控制方法-CN202310991985.8在审
发明人：陈兆晋;王长庚;魏东昇;杨军;崔延洪;郭洪义;赵志刚;菅林盛;王凯民;龙俊峰;张晓宇;程利平;高春雨;张文景;甄唯婷 -专利权人：内蒙古大唐国际托克托发电有限责任公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于阶梯式广义预测控制的火电机组协调控制方法，针对火电机组协调控制系统，建立火电机组总煤量‑主汽压力预测控制模型，预测主汽压力值在预测时域内的变化，基于总给煤量增量等比变化规律，规划控制时域内总煤量指令序列，并设置在线校正回路，实时优化所述预测模型。本发明依据控制增量阶梯变化原则，基于广义预测控制理论规划若干控制量序列，避免协调控制系统总给煤量指令大幅波动，改善控制过程稳定性、准确性与快速性，同时有效降低经典广义预测控制运算复杂度。
一种基于阶梯广义预测控制火电机组协调方法

[发明专利]一种气管镜机器人自适应非奇异快速终端滑模控制方法-CN202311061663.X在审
发明人：王亚刚;朱梦念;张伟;吴启标;陈浩 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2023-08-22 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种气管镜机器人自适应非奇异快速终端滑模控制方法，涉及智慧医疗技术领域。针对一类二阶多关节机械臂作为控制对象，考虑系统参考模型作为目标关节角位置进行跟踪，替代传统的指定目标关节角位置，针对奇异问题给出非奇异快速终端滑模面，设计滑模控制器使系统状态在有限时间内快速跟踪目标关节角位置。使用自适应方法估计系统模型不确定和外界干扰。本发明应用到气管镜机器人中，与其他控制器对比分析，满足控制要求且跟踪效果优于其他控制器。
一种气管机器人自适应奇异快速终端控制方法

[发明专利]一种用于磁悬浮列车无人驾驶的追踪运行特征建模方法-CN202311139659.0在审
发明人：刘鸿恩;周文凯;胡志豪;胡闽胜;杨杰;胡海林 -专利权人：江西理工大学
申请日： 2023-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于磁悬浮列车无人驾驶的追踪运行特征建模方法，包括：获取若干磁悬浮列车运行状态信息，构建磁悬浮列车动力学模型；基于磁悬浮列车动力学模型，对磁悬浮列车多车追踪特性进行建模，获取磁悬浮列车多车追踪特性模型；基于磁悬浮列车多车追踪特性模型，预设多列车追踪协同稳定性定义，引入若干假设条件，获取磁悬浮列车多车追踪特性模型的多列车追踪协同稳定性定理；基于中低速磁悬浮轨道交通运营现场，采集磁悬浮列车运行数据，通过四种控制策略分别控制四列磁悬浮列车进行磁悬浮列车追踪运行效果实验，验证磁悬浮列车多车追踪特性模型的有效性。本发明提升磁悬浮列车安全平稳、高效节能运行方面的有效性。
一种用于磁悬浮列车无人驾驶追踪运行特征建模方法

[发明专利]一种基于RBF神经网络的人机交互控制算法-CN202310639167.1在审
发明人：刘克平;田镇达;孙中波;许长贤;顾健;刘永柏;段晓琴;易江;刘忠良 -专利权人：长春工业大学;吉林大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RBF神经网络的人机交互控制算法，特别涉及康复机器人领域，基于串联弹性驱动器、RBF神经网络的上肢康复机器人在康复过程中人机交互的控制方法。包括以下步骤：测量二连杆的上肢康复机器人的连杆长度，连杆质量等物理参数；构建基于串联弹性驱动器的上肢康复机器人及串联弹性驱动器的动力学模型末端位置；设计上肢康复机器人的期望康轨迹；将人机交互力转化为权重因子并建立滑模向量；设计RBF神经网络模型，构建人机交互控制算法；对RBF神经网络系统进行仿真验证。
一种基于 rbf 神经网络人机交互控制算法

[发明专利]调整辅助装置、控制系统及调整辅助方法-CN202280017199.1在审
发明人：恒木亮太郎 -专利权人：发那科株式会社
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：进行设定了前馈的多个次数时的模拟，来辅助加减速时间常数和前馈参数的调整。调整辅助装置具有：机器模型制作部，其制作马达以及机床、机器人或工业机器的机构部的机器模型；模拟部，其包含机器模型和前馈处理部，并对控制马达的伺服控制装置的动作进行模拟；调整部，其对用于生成位置指令的加减速时间常数和前馈处理部的参数进行调整，调整部对设定了前馈处理部的多个次数时的各个加减速时间常数和参数进行调整。
调整辅助装置控制系统方法

[发明专利]航空发动机执行机构的事件触发自适应控制方法-CN202210036486.9有效
发明人：费中阳;陈吉祥;陈伟重;夏卫国;孙希明 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：航空发动机执行机构的事件触发自适应控制方法，属于事件触发控制和自适应鲁棒控制技术领域。本发明将电磁阀作为一个子节点接收主控制器通过总线传输的控制指令，对液压作动筒实现控制任务；该指令在主控制器中必须满足一定的阈值条件才能发布到通信总线上，否则电磁阀始终保持上一次接收到的指令，进而实现了对带宽资源的高利用率。本发明还能够消除触发误差对控制性能的影响。通过引入的非线性鲁棒反馈项抑制触发误差，并且自适应律能够调节控制器的结构参数，从本质上减小触发误差的影响。本发明将传统基于时间的采样数据控制技术，通过结合事件触发技术迁移到总线型的网络化控制架构下进行应用，简单易实现且几乎不改变原控制器的设计流程。
航空发动机执行机构事件触发自适应控制方法

[发明专利]一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法-CN202210590932.0有效
发明人：任璐;刘剑;赵冬;黄大荣 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法，所述方法包括以下步骤：步骤A：创建多机器人动力学模型，并对多机器人系统构造终端固定的有限时间输出调节优化问题；步骤B：求解步骤A中的优化问题，获得多机器人系统有限时间最优协同控制策略；步骤C：设计有限时间分布式次优协同控制策略，步骤D：构造分布式次优控制器性能评价指标；步骤E：利用步骤D中性能评价指标，设计分布式次优控制器优化算法，获得能量消耗与通信成本更低的分布式控制策略。该方法实现多机器人系统高效节能的控制目标，为实际多机器人系统分布式控制器设计，在能量消耗与通信成本间的平衡提供理论依据。
一种基于能量差异机器人分布式最优协同控制算法

[发明专利]一种多无人机系统的最小能量控制方法-CN202210639228.X有效
发明人：陶洪峰;周晨辉;庄志和;巩朝阳 -专利权人：国网安徽省电力有限公司天长市供电公司;国网安徽省电力有限公司滁州供电公司;滁州东源电力工程有限公司天长分公司
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多无人机系统的最小能量控制方法，涉及直流电动机优化控制领域，该方法包括：基于提升技术将重复运行的多无人机系统转换为时间序列的输入输出矩阵模型，分别设计集中式与分布式点对点迭代学习控制方法。选取M个跟踪时间点作为变量，提出点对点迭代学习控制的最小能量问题设计框架，并基于该框架设计了一种范数优化点对点迭代学习控制与坐标下降法结合的控制算法来解决这个优化问题。通过坐标下降方法改变跟踪时间点的分布从而减少系统能量损耗。
一种无人机系统最小能量控制方法

[发明专利]混合阶异构多智能体系统协同最优编队控制方法及设备-CN202310067839.6有效
发明人：李艳东;刘美晨;朱玲;刘博皓;刘永安;王锐 -专利权人：齐齐哈尔大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开一种混合阶异构多智能体系统协同最优编队控制方法及设备，涉及多智能体编队控制技术领域。该混合阶异构多智能体系统协同最优编队控制方法，通过引入异构多智能体系统的通信拓扑模型以及采用构建好的协同最优编队控制协议，能够在混合阶异构多智能体系统完成协同编队的同时使性能指标最优。并且，本发明还引入了最优控制理论，能够进一步加快异构多智能体系统的状态变量随时间变化的收敛速度，极大地帮助系统快速达到期望队形状态。
混合阶异构多智能体系协同最优编队控制方法设备