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公开(公告)号：CN119962615A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510117836.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机目标分配追踪控制模型训练方法、使用方法及设备，训练方法包括以下步骤：步骤一、利用UWB获取双方无人机位置信息，并建立无人机相对运动模型，为第一无人机实施追踪提供位置数据；步骤二、建立约束模型并设计评分函数；步骤三、根据第一无人机在不同位置时的适应度选取第一无人机的最佳适应度，并确定需要追踪的第二无人机；步骤四、使用YOLO‑V5处理得到第二无人机态势信息，基于TD3算法持续调整第一无人机自身动作状态，实现快速稳定的追踪；使用方法应用于第一无人机；设备包括UWB模块、处理器、存储器以及存储在存储器上由处理器执行的计算机程序指令。本发明提高了无人机空战作战能力。
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公开(公告)号：CN118643306B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410783536.9
申请日：2024-06-18
Applicant: 南通大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯深度学习的人类智能评估方法，属于无人机意图识别技术领域；解决了在不确定环境下无法准确判断敌方无人机意图的技术问题。其技术方案为：建立适用于意图识别的贝叶斯深度学习网络并收集敌方无人机的态势信息；以敌方无人机态势信息作为输入，使用已建立的贝叶斯深度学习网络和人类智能对敌方无人机的意图进行独立判断；通过推理机制整合机器智能判断结果，从而推理和验证人类智能的判断结果。本发明的有益效果为：在复杂和不确定环境下，结合机器智能的计算优势和人类智能的经验判断，提供更准确的敌方无人机意图识别，增强我方无人机在战场中的决策能力和战术优势。
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公开(公告)号：CN118778514B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410933277.3
申请日：2024-07-12
Applicant: 南通大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供了一种非最小相位系统抗扰控制器设计和参数选取方法，属于化工过程控制技术领域。解决了非最小相位系统在面对参数不确定性和外部扰动时难以实现快速且稳定响应的技术问题。其技术方案为：针对非最小相位系统在稳态工作点处进行线性化，设计广义Smith预估器对系统的输出进行预测，并通过抗扰控制器实现反馈调节，生成适当的控制信号；设计一种多目标灰狼优化算法，对控制器参数进行优化。本发明的有益效果为：该控制方法通过提前预测和补偿扰动，提高了系统的动态响应速度和稳态精度，显著提升了系统的鲁棒性和抗扰性能。
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公开(公告)号：CN119165383A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202311668943.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 南通大学
IPC: G01R31/388 , G01R31/389 , G01R31/392 , G01R31/367
Abstract: 本发明提供了一种基于SVD和改进GMDH的锂离子电池健康状态估计方法，属于锂离子电池技术领域；解决了特征提取易受人为经验影响及分组数据处理方法超参数配置的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)利用奇异值分解的方法提取锂离子电池退化数据集的健康指标特征数据；步骤2)利用粒子群优化算法搜索分组数据处理方法的最优超参数配置；步骤3)利用改进后的分组数据处理方法估计锂离子电池的健康状态。本发明的有益效果为：本发明提出的估计方法在特征提取过程中能够有效避免人为经验的影响，同时改进后的分组数据处理方法估计精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN116540723B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310623698.1
申请日：2023-05-30
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/43
Abstract: 本发明提供了一种基于人工势场的水下机器人滑模轨迹跟踪控制方法，属于水下机器人轨迹跟踪控制技术领域。解决了水下机器人在水下检修控制过程中受水流冲击和动态障碍物而导致的路径跟踪与姿态不稳定的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立机器人运动学模型；S2、确定目标位置，确定到达目标位置的运动轨迹；S3、设计双闭环滑模控制器，设计双闭环控制率；S4、根据公式对进行姿态和位置解算，通过上位机向主控制器模块发送控制指令，控制水下机器人达到期望位置。本发明的有益效果为：在面对干扰和障碍物时，有较好的鲁棒性，维持水下检修机器人的稳定，实现了精准的姿态位置控制，以确保能够在水下顺利作业，完成目标任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117574759A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311495478.1
申请日：2023-11-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06F17/10 , G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/382 , G01R31/385
Abstract: 本发明提供了一种基于VMD‑BiLSTM的锂电池管理系统辨识方法，属于锂电池管理系统辨识技术领域。解决了辨识锂电池管理系统难度大和精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)通过仿真实验，获得样本数据；步骤2)数据预处理并构建数据集，并将其分为训练集和测试集；步骤3)通过VMD‑BiLSTM神经网络对数据集进行训练，得到VMD‑BiLSTM模型用于实时估计。本发明的有益效果为：本发明使用的VMD‑BiLSTM神经网络通过VMD技术分离不同的频率的信号，从而找到不同特征的非线性关系，提升VMD‑BiLSTM神经网络模型的学习能力。
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公开(公告)号：CN116993010B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310944321.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法，属于无人机态势预测技术领域；解决了在无人机空战环境下我方无人机无法对敌方无人机的未来态势做不确定性预测的技术问题。其技术方案为：一种基于贝叶斯神经网络的固定翼无人机态势预测方法，包括以下步骤：S1、建立适用于时间序列预测的贝叶斯网络；S2、通过我方无人机传感器系统获取敌方无人机的最新的态势信息；S3、使用已建立的贝叶斯神经网络对敌方无人机下一时刻的态势做预测。本发明的有益效果为：本发明提出的预测方法能够令己方无人机预知敌方无人机下一时刻的态势，使我方无人机能够抢占战场主动性，有利于提升无人机作战能力。(56)对比文件嵇慧明等.改进BAS-TIMS算法在空战机动决策中的应用.国防科技大学学报.2020,(第04期),全文.张宏鹏等.基于深度神经网络的无人作战飞机自主空战机动决策.兵工学报.2020,(第08期),全文.孟光磊等.基于混合动态贝叶斯网的无人机空战态势评估.指挥控制与仿真.2017,(第04期),全文.
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公开(公告)号：CN116352705B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202310174021.4
申请日：2023-02-28
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的水下机械臂抗扰预测控制方法，属于串联机械臂控制技术领域，解决了机械臂因在水下环境中受到阻力而导致控制精度不高的问题。其技术方案为：首先建立了水下机械臂的动力学模型，设计降阶扩张状态观测器对系统未建模动态和水下阻力影响进行观测与补偿，再针对补偿后系统设计控制量转换矩阵和预测控制律，最后选取合适控制参数，求解控制力矩，保证跟踪误差收敛。本发明的有益效果为：在未知水下阻力和系统精确动力学
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公开(公告)号：CN117130379A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310951344.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LQR近视距的无人机空战攻击方法，属于无人机技术领域；解决了无人机在复杂动态环境下易丧失稳定性的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、使用深度强化学习算法在离线环境中对无人机进行训练；S2、基于系统模型和目标跟踪信息，计算出最优的控制输入，根据近视距内的目标信息，选择合适的攻击策略。本发明的有益效果为：本发明能够令无人机更好地应对空战中的高机动性和快速变化的场景，使无人机能够在实时空战中寻找最优或接近最优的战术和决策，有利于提升无人机作战能力。
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公开(公告)号：CN117032297A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310841739.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 南通大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明实施例提供一种无人机跟踪控制模型的训练方法、使用方法及终端设备，属于无人机技术领域。该方法包括：获取第一无人机的第一态势信息和第一无人机所处的目标环境图像，目标环境图像包括待跟踪的第二无人机的图像；检测第二无人机在目标环境图像中的目标位置信息；根据目标位置信息确定第一无人机和第二无人机的距离信息，并根据目标位置信息和距离信息确定第二无人机的第二态势信息；根据第一态势信息和第二态势信息对跟踪控制模型进行参数调整，直至得到目标跟踪控制模型。本申请将第一态势信息和第二态势信息进行信息整合训练跟踪控制模型，从而获得目标跟踪控制模型，进而使得无人机能够自主进行跟踪控制，提高了无人机的跟踪效率。
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