[发明专利]基于深度学习的三自由度直升机显式模型预测控制方法有效
| 申请号： | 202010433327.3 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111580389B | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 张聚;施超;吴崇坚;牛彦;潘伟栋;陈德臣 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04;G06F30/15;G06F30/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于深度学习的三自由度直升机显式模型预测控制，包含：步骤1)首先对直升机系统进行分析和动力学建模；步骤2)通过显式模型预测控制算法，进行数据的采集及处理；步骤3)构建并且训练基于EMPC的神经网络；步骤4)模型验证及深度学习网络的应用。本发明解决克服了传统模型预测控制计算资源需要高，计算时间长，通过与深度学习相结合，有效的提升了控制精度和预测准确率，提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 自由度 直升机 模型 预测 控制 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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