专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种非一致非线性系统协同控制方法及控制系统-CN201811256130.6有效
  • 王国涛;李晓杰;王一光 - 黑龙江大学
  • 2018-10-26 - 2021-09-07 - G05B13/04
  • 为了解决现有固定控制系数的非线性系统协同控制方法控制效果不好的问题,本发明提供一种带有控制参数自适应补偿的非一致非线性系统协同控制方法及控制系统。本发明包括:建立带有时变控制参数的被控非线性系统模型;获取各被控非线性系统的同步跟踪误差;建立神经网络非线性估计模型,获取神经网络自适应,用于估计被控非线性系统模型中的动力学参数;根据被控非线性系统的控制量和获取的同步跟踪误差,获取时变控制参数自适应,用于估计被控非线性系统模型中的控制参数;根据被控非线性系统模型,结合同步跟踪误差、神经网络自适应、时变控制参数自适应,获取分布式控制,并根据获取的分布式控制获得各被控非线性系统的控制
  • 一种一致非线性系统协同控制方法控制系统
  • [发明专利]一种n阶混合非线性系统的协同控制方法及控制系统-CN201811256007.4有效
  • 王国涛;王一光;李晓杰 - 黑龙江大学
  • 2018-10-26 - 2021-04-27 - G05B13/04
  • 为了解决现有技术对n阶非线性系统带有混合阶对象控制效果不好的问题,本发明提供一种n阶混合非线性系统的协同控制方法及控制系统,属于机电系统协同控制领域。本发明包括:建立被控n阶混合非线性系统的n阶模型,n为大于2的正整数;获取各被控n阶混合非线性系统的n阶同步跟踪误差及滑模跟踪误差;建立混合n阶神经网络估计模型,根据该模型及获取的滑模跟踪误差,获取神经网络自适应,用于对n阶混合非线性系统模型中的动力学参数进行估计;根据建立的n阶模型,结合同步跟踪误差、滑模跟踪误差和神经网络自适应,获取分布式混合n阶协同控制,并根据获取的控制获得各被控n阶混合非线性系统的控制
  • 一种混合非线性系统协同控制方法控制系统
  • [发明专利]直升机系统自适应故障容错控制方法、系统、装置及介质-CN202111249339.1有效
  • 赵志甲;何伟添;邹涛;李致富;马鸽 - 广州大学
  • 2021-10-26 - 2023-04-25 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种直升机系统自适应故障容错控制方法、系统、装置及介质,方法包括:构建直升机系统的非线性状态空间方程;确定直升机系统的增强节点和增量节点,根据增强节点、增量节点以及非线性状态空间方程构建宽度学习神经网络;根据非线性状态空间方程确定自适应辅助参数;根据自适应辅助参数、非线性状态空间方程以及训练好的宽度学习神经网络确定直升机系统的控制和自适应,根据控制和自适应对直升机系统进行自适应故障容错控制。本发明通过构建宽度学习神经网络、确定自适应辅助参数来确定控制和自适应,实现了自适应故障容错控制,减小了直升机的跟踪误差,提高了直升机的控制精度,可广泛应用于直升机控制技术领域。
  • 直升机系统自适应故障容错控制方法装置介质
  • [发明专利]基于哈默斯坦模型的多变量非线性系统预测函数控制方法-CN200810061028.0无效
  • 倪文涛;张泉灵;苏宏业 - 浙江大学
  • 2008-05-07 - 2008-10-01 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于哈默斯坦模型的多变量非线性系统预测函数控制方法,其特征在于包括如下步骤:1)根据过程特性和输入输出数据建立哈默斯坦模型;2)根据哈默斯坦模型线性部分模型参数、设定值和实际过程输出求解多变量线性子系统的预测函数控制率;3)根据哈默斯坦模型非线性部分模型参数和多变量线性系统预测函数控制率求解方程组V(k)=F(U(k))得到最优控制U(k);4)根据多变量非线性预测函数控制器求解并实施最优控制。本发明实现了对一类多变量非线性系统的预测函数控制。实现了将非线性系统的控制问题转化为线性系统控制问题和非线性方程组的求根问题。提高了最优控制的求解速度,减少了在线计算量,保证了控制系统的实时性要求。
  • 基于斯坦模型多变非线性系统预测函数控制方法

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