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公开(公告)号：CN113641097B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111001064.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供了基于粒子群算法的无人机飞控系统参数优化方法，本发明通过迭代的方法，粒子群算法将参数传给ArduPlane的飞控系统中的级联PID控制器，飞控与软件在换仿真器一起完成设置任务后，成本值模块将计算这一过程中飞控的状态成本和能量成本，最后成本值又会传输给粒子群算法，粒子群算法根据新得到的成本更新每个粒子的个体最优值和群体全局最优值，并得到新的参数传给ArduPlane模块，一直到迭代结束。本发明解决飞控系统中的级联PID控制器的参数优化问题，同时优化级联的控制器，利用粒子群算法得到的优化后的参数能够保证控制器的输入能量损耗尽量小，更大提升控制器的综合性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113721465B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202111001076.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了“即插即用”的无人机自适应飞控系统及方法，利用积分滑模面来替代标准滑模面，设计了“即插即用”的自适应模块，定义了新的自适应律。本发明提供的飞控系统能够自适应补偿无人机系统的不确定性因素，在未获得无人机系统的先验信息，或者当无人机在运行过程中发生参数变化以及不确定干扰的情况下，无人机仍然能快速恢复稳定，不用重新调正已有飞控系统的参数。本发明兼容现存的标准飞控系统，具有“即插即用”的特点，可以直接应用在当前已被广泛应用的已有飞控系统上，其性能比已有的飞控系统性能提高至少17％，具有很高的经济价值和广泛的实用价值。
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公开(公告)号：CN113641097A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111001064.X
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供了基于粒子群算法的无人机飞控系统参数优化方法，本发明通过迭代的方法，粒子群算法将参数传给ArduPlane的飞控系统中的级联PID控制器，飞控与软件在换仿真器一起完成设置任务后，成本值模块将计算这一过程中飞控的状态成本和能量成本，最后成本值又会传输给粒子群算法，粒子群算法根据新得到的成本更新每个粒子的个体最优值和群体全局最优值，并得到新的参数传给ArduPlane模块，一直到迭代结束。本发明解决飞控系统中的级联PID控制器的参数优化问题，同时优化级联的控制器，利用粒子群算法得到的优化后的参数能够保证控制器的输入能量损耗尽量小，更大提升控制器的综合性能。
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公开(公告)号：CN115875807B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210501921.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: F24F11/54 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/72 , F24F110/10 , F24F110/12
Abstract: 本发明公开了一种自适应调控多区域建筑温度的方法。属于智慧建筑领域，具体步骤：1、对现有的具有多个区域的建筑内热传递的动力学模型进行整合和简化；将模型中的输入即暖通空调系统的开/关用一段时间内切换信号的均值来代替；2、对建筑动力学模型进行离散化处理，推导出温度跟踪误差模型；3、对温度误差模型进行变形推导出最小线性参数模型，根据参数投影改进最小二乘法导出自适应律；4、采用线性二次控制以实现最优控制，二次目标函数同时考虑温度跟踪误差和暖通空调系统的输入，并确定控制器的设计。本发明通过细致建立和推导模型，提出自适应二次线性控制策略，能适应参数的不确定性且实现了能源与舒适度之间的极优平衡。
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公开(公告)号：CN115875807A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202210501921.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 东南大学
IPC: F24F11/54 , F24F11/61 , F24F11/64 , F24F11/72 , F24F110/10 , F24F110/12
Abstract: 本发明公开了一种自适应调控多区域建筑温度的方法。属于智慧建筑领域，具体步骤：1、对现有的具有多个区域的建筑内热传递的动力学模型进行整合和简化；将模型中的输入即暖通空调系统的开/关用一段时间内切换信号的均值来代替；2、对建筑动力学模型进行离散化处理，推导出温度跟踪误差模型；3、对温度误差模型进行变形推导出最小线性参数模型，根据参数投影改进最小二乘法导出自适应律；4、采用线性二次控制以实现最优控制，二次目标函数同时考虑温度跟踪误差和暖通空调系统的输入，并确定控制器的设计。本发明通过细致建立和推导模型，提出自适应二次线性控制策略，能适应参数的不确定性且实现了能源与舒适度之间的极优平衡。
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公开(公告)号：CN113721465A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111001076.2
申请日：2021-08-30
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了“即插即用”的无人机自适应飞控系统及方法，利用积分滑模面来替代标准滑模面，设计了“即插即用”的自适应模块，定义了新的自适应律。本发明提供的飞控系统能够自适应补偿无人机系统的不确定性因素，在未获得无人机系统的先验信息，或者当无人机在运行过程中发生参数变化以及不确定干扰的情况下，无人机仍然能快速恢复稳定，不用重新调正已有飞控系统的参数。本发明兼容现存的标准飞控系统，具有“即插即用”的特点，可以直接应用在当前已被广泛应用的已有飞控系统上，其性能比已有的飞控系统性能提高至少17％，具有很高的经济价值和广泛的实用价值。
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