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公开(公告)号：CN118311912B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410741184.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明涉及马尔可夫系统的控制技术领域，解决了传统马尔可夫系统控制方法占用大量通信资源以及动态控制器设计过程中存在非线性、非凸约束的问题，尤其涉及一种在随机通信协议下的动态事件触发控制方法，该方法包括以下步骤：从马尔可夫系统模型中获取矩阵参数，并根据矩阵参数确定马尔可夫系统模型的模态数以重新设置能够获得其更为精准信息的转移概率；根据给定的动态事件触发参数得到传感器各输入通道的动态事件触发门槛函数。本发明通过有限时间动态输出反馈控制方法，并使用鲸鱼算法结合LMI线性矩阵不等式进行控制器设计，以实现对马尔可夫系统强快速响应的控制效果，同时使用WOA优化了动态控制器的性能。
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公开(公告)号：CN118163115A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410565935.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于SSVEP‑MI和脸部关键点检测融合的机器手控制方法，涉及机器手控制领域，本发明通过使用目标检测模型进行可抓取物体的检测，并在LED屏幕上根据物品区域叠加闪烁，脑机接口采集用户的稳态视觉诱发（SSVEP）信号；通过对采集的SSVEP信号进行预处理和分类，识别出用户关注的对象；并通过基于图像的抓取位姿算法计算相应的机器手抓取姿态，实现物品的自动抓取；本发明综合利用了SSVEP‑MI和脸部关键点检测，根据不同的物体采用不同的抓取姿态提高抓取的可靠性，采用多种范式融合有效解决了传统脑控机器手控制模式单一，抓取效率低下的问题，弥补了现有实际应用技术的不足，本发明主要应用于基于SSVEP‑MI和脸部动作的脑控机器手控制方法中。
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公开(公告)号：CN117905638B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410305319.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的风力发电机优化控制方法及系统，涉及风力发电技术领域，该系统包括数据采集模块、分析处理模块、数据预测模块、实时运行模块、状态对比模块以及策略执行模块；其技术要点为：该系统利用强化学习算法与搭建的预测模型结合，根据预测的风向和风速所处的时间节点，来获取实时运行模块所需的调节时间T，使得风力发电机在调节完成即可提前或同步应对风向和风速的变化，在一定程度上不仅能够提高发电效率，还能够减少风力发电机的损耗，增强了风力发电机的可靠性，通过搭建数据分析模型，综合考虑了环境因素、设备自身因素以及产能因素，使生成的风能利用率评估值能够准确、有效的完成后续对优化控制系统的验证。
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公开(公告)号：CN117872330B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410268553.9
申请日：2024-03-11
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种面向复杂环境的无人驾驶多激光雷达标定与融合建图方法。通过建立特定的标定场地，分割标定板点云，提取特征。通过平面拟合以及提取标定板平面数据以及标定板边界数据。首先使用icp点云配准技术进行标定求得变换矩阵T1,再通过对平面与边界参数的约束求解得到变换矩阵T2,两者进行均值融合实现多激光雷达标定，最后基于LEGO‑LOAM实现多激光雷达融合建图。适用于室外路面崎岖环境无人驾驶车辆标定，提升效率，从而解决了现有技术中在室外崎岖环境下标定过程精度差，全局优化和扩展性不足等问题，提高了后续基于多激光雷达的融合与建图效果。
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公开(公告)号：CN117905638A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410305319.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 安徽大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的风力发电机优化控制方法及系统，涉及风力发电技术领域，该系统包括数据采集模块、分析处理模块、数据预测模块、实时运行模块、状态对比模块以及策略执行模块；其技术要点为：该系统利用强化学习算法与搭建的预测模型结合，根据预测的风向和风速所处的时间节点，来获取实时运行模块所需的调节时间T，使得风力发电机在调节完成即可提前或同步应对风向和风速的变化，在一定程度上不仅能够提高发电效率，还能够减少风力发电机的损耗，增强了风力发电机的可靠性，通过搭建数据分析模型，综合考虑了环境因素、设备自身因素以及产能因素，使生成的风能利用率评估值能够准确、有效的完成后续对优化控制系统的验证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117389160A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311690285.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种遗传算法辅助的电力系统有限时间分散滑模控制方法，包括获取被控电力系统参数,根据电力系统模型得到连续系统参数矩阵；将连续时间系统状态方程离散化，得到离散时间系统参数矩阵；构建滑模控制器的系统模型，设计滑模控制器的矩阵不等式，并构建分散滑模控制器，获取GA遗传算法的种群初始化范围，应用GA遗传算法与LMI线性矩阵不等式结合的求解算法得到滑模控制器的增益矩阵K与滑模矩阵F；将得到的滑模控制器的增益矩阵K与F代入到分散滑模控制器中镇定系统。本发明通过有限时间滑模控制器设计方法将传统的LMI方法与GA结合，能够降低控制器设计中的保守性，同时相比传统滑模控制能够减小准滑动模态的带宽，有效提升系统性能。
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公开(公告)号：CN116560382A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310843206.X
申请日：2023-07-11
Applicant: 安徽大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及机器人路径规划技术领域，尤其涉及一种基于混合智能算法的移动机器人路径规划方法，通过结合A‑Star算法和DWA算法，在标准A‑Star算法的评价函数中加入安全阈值函数，并在A‑Star算法中增加冗余节点剔除策略和路径平滑处理，在标准DWA算法的评价函数中增加曲率评价子函数和目标点距离函数，并依据与局部环境内所有障碍物的最短距离自适应调整速度评价函数权重系数，得到新的权重系数，使路径安全性提高，同时对路径进行了平滑优化，同时可以根据局部障碍信息自适应调整移动机器人的运行速度，效率大大提升。
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公开(公告)号：CN116483210A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310744031.7
申请日：2023-06-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F3/01 , G06V10/764 , G06V20/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/30 , G05D1/10 , A61B5/378 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及无人机控制技术领域，尤其涉及一种基于深度学习和滑模控制的脑控无人机方法及系统，通过获取无人机实时视频流，将无人机实时视频流和SSVEP刺激范式结合，通过AR眼镜向用户发送SSVEP刺激，采集用户的脑电信号，使用小波变换对脑电信号进行预处理，生成对应的时频图，使用残差神经网络对时频图进行去噪，得到去噪后的时频图，再使用CNN人工神经网络对去噪后的时频图进行分类，将得出的分类结果与无人机控制命令匹配后输出控制命令，发送给无人机，让使用者可以更加直观地操控无人机运动；使用者通过佩戴AR眼镜接受稳态视觉诱导，摆脱了对传统显示屏的需求，能够随意活动，不需要固定在显示器屏幕前。
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公开(公告)号：CN115848488A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310086498.7
申请日：2023-02-09
Applicant: 安徽大学
IPC: B62D6/00 , B62D137/00
Abstract: 本发明涉及强化学习及跟踪控制技术领域，尤其涉及一种基于自适应跟踪控制的线控转向系统及控制方法，通过进行系统建模，针对系统中可能出现的不确定性和非线性，用模糊控制处理其非线性项，然后结合强化学习方法，借助参考轨迹命令生成器构建一个增广跟踪系统并且满足给定的性能指标，再通过设计强化学习算法得到最优控制器，相对于其他线控转向系统控制方法，本发明不需要系统内部动力学知识，能够在一定程度上实现无模型控制，在很大程度上减少了系统的计算量，并且能满足更多情况下的实际工况要求，能够有效处理含有系统不确定性和非线性的线控转向系统。
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公开(公告)号：CN115616922B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211630146.5
申请日：2022-12-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及多智能体和传感器网络技术领域，尤其涉及一种异构移动机器人集群的时间覆盖控制方法，主要包括最优覆盖位置的计算和驱使机器人到达最优覆盖位置的控制器设计。本发明通过运用改进的K‑means算法来得到机器人基于时间分割的最优覆盖位置。同时，针对固定速度的机器人这一欠驱动系统，本文引入了固定时间收敛的李雅普诺夫函数方法，通过对唯一可控变量角速度设李雅普诺夫函数，再结合固定时间收敛可得到机器人角速度固定时间收敛的控制器，通过设置该控制器中的参数可以使得机器人的角速度在固定的时间内收敛为零，让机器人更快到达最优覆盖位置。
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