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公开(公告)号：CN108985376B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201810784814.7
申请日：2018-07-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积‑循环神经网络的回转窑序列工况识别方法，涉及图像分类与模式识别技术领域。该方法首先对采集的不同工况下连续时间的回转窑烧成带视频序列信息进行预处理；并采用PCA主元分析法对感兴趣区域进行初步特征提取和降维；然后设计CNN‑RNN卷积循环神经网络，进一步提取图像特征和图像序列间的动态信息；采用随机搜索超参数优化方法选择卷积‑循环神经网络的最优超参数，从而获得最优的CNN‑RNN神经网络分类器模型，实现回转窑图像序列的工况识别。本发明提供的基于卷积‑循环神经网络的回转窑序列工况识别方法，既能利用图像空间特征又能够利用图像序列之间关联信息和动态特征，在回转窑图像序列工况识别问题上能够取得更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN120044852A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510170165.1
申请日：2025-02-17
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种保持连通性的固定时间车辆协同控制方法，涉及车辆协同控制技术领域。本发明为车队中车辆构建了新的动力学模型，并依据它得到系统的误差动力学模型。根据控制目标和需求定义了控制优化问题和通信距离约束函数，进而设计上层优化控制器，进一步确定了下层跟踪控制器。其中上层设计是一种基于滑模的零梯度和分布式优化算法，结合对数障碍罚函数法，用于求解通信距离约束下的优化问题，而下层在车辆控制器中结合了预定义时间命令滤波器，以近似控制信号的导数，防止复杂性爆炸。该双层设计共同构成一种改进的双层固定时间车辆协同控制策略，能使一组车辆在保持通信连接的同时实现零间距误差最优一致。
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公开(公告)号：CN119647901A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510156710.1
申请日：2025-02-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/40
Abstract: 本申请提出一种车辆共享系统再平衡与规模优化方法，属于车辆共享系统的规划调度领域，包括：在各个乘客站点中，创建乘客、车辆和调度员的迁移动力学方程；根据M/M/s排队理论以及M/D/s排队理论分别得到充电队列稳定性条件、平均充电耗时、调度员休息队列稳定性条件及调度员平均休息耗时；进而分析得到达到均衡时的条件、达到均衡的最小车辆规模以及达到均衡的最小调度员规模；设计车辆充电、调度员休息和再平衡的调度策略。本申请考虑了调度员的休息需求，并将车辆充电、车辆与调度员耦合再平衡考虑在内，能够使用更少的车辆和调度员来满足乘客的乘车需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118819144A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410791157.4
申请日：2024-06-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于改进的二次型间距策略的车辆快速编队控制方法，涉及车辆协同控制技术领域。本发明建立车辆纵向动力学模型，并在此基础上，设计了改进的二次型间距策略，其相较于传统的二次型间距策略，能保证车辆位置编队跟踪误差在初始时刻为零，消除了因车队初始状态不是期望状态时车队中车辆油门或刹车输入信号大的问题和一些研究要求车队在初始时刻便是期望编队构型的不合理的假设。基于构造的改进的二次型间距策略，该方法设计需要较少设计参数的终端滑模面和输入信号以增加车队稳定时间上界的易调性，并通过在终端滑模面和输入信号中设置分数阶项来提升编队速度，输入信号中分段函数的设计消除了因需对分数阶项求导而导致的奇异性问题。
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公开(公告)号：CN113359733A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110658895.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种具有预设瞬稳态性能的有限时间车辆编队控制方法，针对车辆模型内部和外部不确定性构造有限时间扰动观测器，在控制中有效补偿扰动所造成的影响，考虑车载传感器的局限性，预设车辆相对距离和相对方向角的瞬稳态性能，基于扰动观测器、预设性能指标及有限时间控制理论设计与初始误差为零与否无关的纵横向一体化有限时间车辆编队控制器，使得跟踪误差在预设区域内变化并在有限时间内收敛，保证车辆连通性且避免碰撞；本发明中的控制方法可同时解决对称和非对称性能约束问题，当性能指标无限制时，该控制方法也可推广到无性能约束的车辆协作控制系统。
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公开(公告)号：CN108985376A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810784814.7
申请日：2018-07-17
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积-循环神经网络的回转窑序列工况识别方法，涉及图像分类与模式识别技术领域。该方法首先对采集的不同工况下连续时间的回转窑烧成带视频序列信息进行预处理；并采用PCA主元分析法对感兴趣区域进行初步特征提取和降维；然后设计CNN-RNN卷积循环神经网络，进一步提取图像特征和图像序列间的动态信息；采用随机搜索超参数优化方法选择卷积-循环神经网络的最优超参数，从而获得最优的CNN-RNN神经网络分类器模型，实现回转窑图像序列的工况识别。本发明提供的基于卷积-循环神经网络的回转窑序列工况识别方法，既能利用图像空间特征又能够利用图像序列之间关联信息和动态特征，在回转窑图像序列工况识别问题上能够取得更好的分类效果。
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公开(公告)号：CN117687328A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311418836.9
申请日：2023-10-30
Applicant: 东北大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种具有预设瞬稳态性能的预设时间车辆协作控制方法，涉及车辆协作控制技术领域。该方法具体包括：构建车队并针对车队中除头车之外的所有车辆，建立含模型不确定项的车辆模型；采用领导跟随编队策略，建立车辆间的相对距离约束和相对方向角约束下的车辆间的队列关系；设计车辆的预设时间观测器和控制信号共同构成的车辆的基于预设时间观测器的预设时间协作控制器，进而完成车队中除头车之外所有车辆的基于预设时间观测器的预设时间协作控制器的设计。本发明实现了保证预设瞬稳态性能的预设时间车辆协作控制，即在实现队列运动目标的同时，保证车辆通信连通性且避免车辆间发生碰撞。
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公开(公告)号：CN113359733B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110658895.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种具有预设瞬稳态性能的有限时间车辆编队控制方法，针对车辆模型内部和外部不确定性构造有限时间扰动观测器，在控制中有效补偿扰动所造成的影响，考虑车载传感器的局限性，预设车辆相对距离和相对方向角的瞬稳态性能，基于扰动观测器、预设性能指标及有限时间控制理论设计与初始误差为零与否无关的纵横向一体化有限时间车辆编队控制器，使得跟踪误差在预设区域内变化并在有限时间内收敛，保证车辆连通性且避免碰撞；本发明中的控制方法可同时解决对称和非对称性能约束问题，当性能指标无限制时，该控制方法也可推广到无性能约束的车辆协作控制系统。
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