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[发明专利]一种多水下航行器跟踪控制方法、终端及存储介质-CN202010838281.3有效
发明人：许斌;寿莹鑫;张爱东;梅涛;李胜全 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种多水下航行器跟踪控制方法、终端及存储介质，本发明通过将水下航行器行驶过程中的不确定性影响因素作为预设参数，预先建立预设参数与水下航行器的控制输入量以及航行误差的对应关系，并根据预设参数对应的运动数据和实际运动数据的差异来更新所述预设参数,从而对水下航行器行驶过程中的不确定影响因素的影响进行估计，实现了对水下航行器行驶路径的可靠控制。
一种水下航行跟踪控制方法终端存储介质

[发明专利]一种基于数据分析的多水下航行器跟踪控制方法-CN202010839097.0有效
发明人：许斌;寿莹鑫;张爱东;梅涛;李胜全 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05D1/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据分析的多水下航行器跟踪控制方法，本发明通过将水下航行器行驶过程中的不确定性影响因素作为预设参数，预先建立预设参数与水下航行器的控制输入量以及航行误差的对应关系，并根据水下航行器的历史运动数据来获取预设参数,从而对水下航行器行驶过程中的不确定影响因素的影响进行估计，实现了对水下航行器行驶路径的可靠控制。
一种基于数据分析水下航行跟踪控制方法

[发明专利]面向油门约束的飞行器制导控制一体化方法-CN202210400770.X有效
发明人：许斌;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-04-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出的一种面向油门约束的飞行器制导控制一体化方法，属于飞行控制领域，用于处理飞行器机身推进系统耦合带来的油门强约束问题。该方法面向飞行器纵向动力学模型，分析动力学内在机理基于反步法框架思路设计控制律，结合油门约束指标为速度制导系统建立二次规划的约束模型，定义损失函数利用KKT算法求解优化。采用神经网络技术学习动力学不确定性，建立串并行模型设计预测误差，建立制导系统和控制系统的交互参数，结合跟踪误差、预测误差和交互参数设计神经网络权重的自适应更新律，实现了油门约束下的飞行稳定和复杂环境下的高精度飞行状态跟踪。
面向油门约束飞行器制导控制一体化方法

[发明专利]基于数据筛选估计的严格反馈系统有限时间跟踪自适应控制方法-CN202110402158.1有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波;唐勇;倪静 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据筛选估计的严格反馈系统有限时间跟踪自适应控制方法，属于智能控制方法领域。该方法采用反步法和有限时间收敛算法设计控制输入并前馈至系统动力学模型中，利用特定的算法筛分在线数据质量，记录高质量数据而舍弃劣势数据(择优弃劣)，在线存储于动态历史堆栈中，根据数据信息推断出系统的不变状态依赖属性以构建全新的预测误差，将经具体选择的在线记录数据与实时数据相结合调节神经网络权重更新律。本发明方法解决了集总复合神经网络估计中的固定时间段选取数据可能会带来质量失真等问题。
基于数据筛选估计严格反馈系统有限时间跟踪自适应控制方法

[发明专利]基于惯导/飞控系统信息融合的飞行控制方法-CN202010570241.5有效
发明人：许斌;梁帅;寿莹鑫;张睿;呼卫军 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-06-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于惯导/飞控系统信息融合的飞行控制方法，属于信息融合控制方法领域，用于解决复杂飞行环境下迎角、侧滑角和真空速无法测量造成的飞机控制性能降低或不可控的问题。该方法首先考虑系统迎角、侧滑角和真空速不可测，引入惯性导航系统信息作为量测信息，基于动力学模型建立系统状态方程和量测方程，通过扩展卡尔曼滤波器实现迎角、侧滑角和真空速的估计；然后将飞机六自由度非线性动力学模型转化为严格反馈形式，基于反步法框架和状态估计值设计控制器；最后将控制输入返回到飞行器动力学模型中以实现跟踪控制。本发明将惯导/飞控系统信息融合和飞行控制设计有机结合，为系统部分状态不可测情况下的飞控系统设计提供了有效途径。
基于系统信息融合飞行控制方法

[发明专利]基于虚拟领导者的飞行编队协同自适应跟踪控制方法-CN202110492421.0有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波;唐勇;胡逸雯 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于虚拟领导者的飞行编队协同自适应跟踪控制方法，属于编队飞行控制领域。该方法引入了虚拟领航无人机的协调策略，设定各无人机与领航者的相对位置作为反馈信息，采用反步法设计控制输入，按照飞行编队队形实现协调轨迹跟踪。采用神经网络估计动力学不确定性，采集在线数据构造预测误差评价估计能力，并结合跟踪误差设计神经网络权重自适应更新律。本发明考虑多无人机系统在编队飞行过程中模型存在动力学不确定性的问题对跟踪性能的影响，设计了基于数据分析的复合估计算法，增强了不确定估计的精度，为提升编队飞行性能提供了新的技术途径。
基于虚拟领导者飞行编队协同自适应跟踪控制方法

[发明专利]基于事件触发估计信息传输的飞行编队有限时间自适应控制方法-CN202110492427.8有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波;唐勇;倪静 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于事件触发估计信息传输的飞行编队有限时间自适应控制方法，属于编队飞行控制领域，针对存在动力学不确定性的多无人机编队飞行控制，主要关注编队内部分无人机估计能力不足和提升系统跟踪控制性能的问题。该方法引入了虚拟领航无人机的协调策略，设定各无人机与领航者的相对位置作为反馈信息，采用反步法和有限时间收敛算法设计控制输入，按照飞行编队队形实现协调轨迹跟踪。采用神经网络估计动力学不确定性，采集在线数据构造预测误差评价估计能力，结合事件触发条件共享编队间的估计信息，应用到自适应更新律中，提升多无人机对模型不确定性的估计能力，降低编队通信压力，提高飞行控制性能。
基于事件触发估计信息传输飞行编队有限时间自适应控制方法

[发明专利]基于虚拟结构和估计信息传输的飞行编队协同自适应控制方法-CN202110492430.X有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波;唐勇;梁天骄 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于虚拟结构和估计信息传输的飞行编队协同自适应控制方法，属于编队飞行控制领域，用于多无人机编队跟踪中动力学模型存在不确定性以及飞行编队中部分无人机估计能力弱的问题。该方法采用虚拟编队结构策略，引入虚拟领航无人机并结合飞行编队位置和偏航角信息，将全局飞行编队期望轨迹指令转换为编队内各无人机对应的期望指令作为闭环系统的参考信息。采用反步法设计无人机控制输入，实现特定飞行编队下的跟踪控制。利用神经网络估计模型的动力学不确定性，在线采集历史数据构建预测误差，利用强连接通信拓扑结构共享编队间无人机的不确定性估计知识，结合跟踪误差更新神经网络权重。
基于虚拟结构估计信息传输飞行编队协同自适应控制方法

[发明专利]基于虚拟结构和人工势场的飞行编队协同避障自适应控制方法-CN202110499631.2有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波;唐勇;胡逸雯 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于虚拟结构和人工势场的飞行编队协同避障自适应控制方法，属于编队飞行控制领域，用于多无人机编队避障控制和处理无人机模型动力学不确定性的影响。该方法采用虚拟编队结构和人工势场策略，结合编队参考点的目标轨迹和编队虚拟结构质点运动学模型获取避碰避障下的虚拟质点运动轨迹作为闭环系统的期望指令。采用反步法设计无人机控制输入，实现编队精确保持与有效避障下的目标跟踪控制。利用神经网络估计模型的动力学不确定性，建立串并行模型获取平行估计状态，构建预测误差挖掘系统学习评价指标，结合跟踪误差设计神经网络权重更新律。本发明增强了不确定估计的精度，为提升编队飞行性能提供了新的技术途径。
基于虚拟结构人工飞行编队协同自适应控制方法

[发明专利]基于数据分析的飞行器通道耦合协调控制方法-CN202011273970.0有效
发明人：许斌;寿莹鑫;马波 -专利权人：西北工业大学;中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所
申请日： 2020-11-14 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据分析的飞行器通道耦合协调控制方法，该方法基于飞行器再入段的动力学模型，分析模型特点定义三层滑模面，利用Filippov等效理论设计等效控制律，利用滑模控制原理设计切换控制律；利用神经网络估计系统的未知动力学，基于在线数据构造预测误差用以评估不确定学习性能，结合跟踪误差调节神经网络权重自适应更新律；结合等效控制和切换控制并前馈神经网络估计信息，设计通道耦合协调控制律，并应用于高超声速飞行器再入段模型。本发明充分利用飞行器耦合特性设计协调控制律，并利用在线数据进行神经网络学习，弥补了偏航通道不足而带来的大侧滑角问题，实现飞行器高效耦合利用并获得姿态的高精度控制，为飞行器控制提供了新的技术途径。
基于数据分析飞行器通道耦合协调控制方法

[发明专利]基于数据筛选的MEMS陀螺仪参数辨识驱动控制方法-CN201910648375.1有效
发明人：许斌;张睿;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据筛选的MEMS陀螺仪参数辨识驱动控制方法，属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型；设计在线数据筛选方法选择合适的历史数据，并结合当前数据共同构建参数自适应律；采用区间激励的方式松绑参数辨识对持续激励条件的苛刻要求；设计控制器同时实现参数辨识和驱动控制。本发明设计的基于数据筛选的MEMS陀螺仪参数辨识驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值且对持续激励要求严苛的问题，获取精确的动力学模型，同时实现高精度陀螺仪驱动控制，进一步改善MEMS陀螺仪性能。
基于数据筛选 mems 陀螺仪参数辨识驱动控制方法

[发明专利]基于奇异摄动分解的弹性飞行器数据筛选自适应控制方法-CN201910671293.9有效
发明人：许斌;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明将弹性飞行器纵向通道模型解耦为速度子系统和高度子系统；针对姿态子系统通过奇异摄动算法分解为慢变子系统和快变子系统，采用动态面控制设计慢变子系统的舵偏角控制器，采用特定的算法筛分在线数据质量，记录高质量数据而舍弃劣势数据，在线存储于动态历史堆栈中，根据数据信息推断出系统的不变状态依赖属性以构建全新的预测误差，将经具体选择的在线记录数据与实时数据相结合调节神经网络权重更新律，针对表征系统弹性模态的快变时标部分设计滑模自适应控制算法进行模态抑制；采用PID策略针对速度子系统设计节流阀开度，实现对高度和速度的跟踪控制，最后将控制方法应用到高超声速飞行器弹性体模型中。
基于奇异摄动分解弹性飞行器数据筛选自适应控制方法

[发明专利]基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法-CN201910648278.2有效
发明人：许斌;张睿;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法，属于智能化仪器仪表领域。该方法将陀螺仪动力学模型转化为无量纲的动力学线性参数化模型；并基于历史数据构造预测误差，结合预测误差和跟踪误差设计参数更新律，实现参数精确辨识；参数更新律采用区间激励的方式松绑了参数辨识对持续激励条件的苛刻要求；设计控制器实现陀螺驱动控制。本发明设计的基于区间数据激励的MEMS陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法可解决参数辨识难以获取真值且对持续激励条件要求严苛的问题，获取精确的动力学模型，同时实现高精度陀螺仪驱动控制，进一步改善MEMS陀螺仪性能。
基于区间数据激励 mems 陀螺仪参数辨识自适应驱动控制方法

[发明专利]基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制方法-CN202010570229.4在审
发明人：许斌;梁帅;张睿;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-06-21 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Kalman滤波的变体飞行器T‑S模糊控制方法，该方法根据变体飞行器不同变形结构将飞行器模型分成多个子系统，并采用小扰动线性化方法得到不同子系统平衡点处的局部线性化模型，然后基于局部线性化模型通过模糊集和模糊规则构建全局T‑S模糊模型；考虑变体飞行器部分状态不可测且存在测量噪声，利用Kalman滤波器融合飞控信息和惯导信息实现状态重构；最后基于系统状态估计值设计全局T‑S模糊控制器。
基于 kalman 滤波变体飞行器模糊控制方法

[发明专利]基于奇异摄动的弹性飞行器历史数据学习自适应控制方法-CN201910670980.9在审
发明人：许斌;寿莹鑫 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于奇异摄动的弹性飞行器历史数据学习自适应控制方法。本方法将弹性飞行器纵向通道模型解耦为速度子系统和高度子系统；针对姿态子系统通过奇异摄动算法分解为慢变子系统和快变子系统，采用动态面控制设计慢变子系统的舵偏角控制器，利用神经网络估计系统不确定信息，采集在线数据构建预测误差并结合跟踪误差调节神经网络权重更新律，针对表征系统弹性模态的快变时标部分设计滑模自适应控制算法进行模态抑制；采用PID策略针对速度子系统设计节流阀开度，实现对高度和速度的跟踪控制，最后将控制方法应用到高超声速飞行器弹性体模型中。
速度子系统神经网络摄动高超声速飞行器自适应控制算法历史数据学习弹性体模型动态面控制飞行器纵向节流阀开度自适应控制表征系统弹性模态跟踪控制跟踪误差估计系统权重更新设计滑模通道模型预测误差在线数据控制器舵偏角飞行器构建解耦模态时标算法采集分解

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