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公开(公告)号：CN117289709B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311171003.7
申请日：2023-09-12
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于深度强化学习的高超声速变外形飞行器姿态控制方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，建立飞行器的三自由度非线性再入姿态控制模型，化简模型并转化为状态空间模型；步骤2，根据状态空间模型设计飞行器的超螺旋控制器；步骤3，定义马尔可夫决策过程，将姿态控制问题转化为深度强化学习模型；步骤4，在传统TD3算法基础上，建立双经验回放池，并分别在执行网络和评价网络中引入LSTM网络架构，对该深度强化学习模型进行离线训练，利用训练好的决策模型进行参数的自适应调整。通过本公开的方案，提高了控制的稳定性、鲁棒性和精准度。
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公开(公告)号：CN116774589A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310950188.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种鲁棒非线性模型预测控制的视觉伺服目标追踪控制方法，包括：获取图像数据并提取图像特征，获取无人机姿态信息，整合得到总体系统模型；设置高增益状态观测器和深度估计器对无人机运动速度和特征深度进行估计；构建性能约束和紧状态约束，基于性能约束和紧状态约束设计鲁棒非线性模型预测控制视觉伺服控制器，使得无人机在随机扰动下能够对地面目标进行追踪，并且整个追踪过程满足预先构建的性能约束本发明解决了传统控制器在时变、欠驱动、状态耦合的非线性系统中的适用性较差、无法对系统状态量和输入量进行约束的问题，实现了无人机平滑追踪地面目标并保持目标在相机视野范围内。
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公开(公告)号：CN111562794B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202010268045.2
申请日：2020-04-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明提供了一种执行器故障和输入量化的航天器姿态控制方法，包括：输入姿态参考指令和姿态角速度参考指令，并根据所述姿态参考指令和姿态角速度参考指令计算指令姿态与实际姿态之间的误差量；考虑输入故障和滞后不确定性的情况下，捕获后航天器的有限时间姿态控制器，获取控制器的设计控制力矩；将姿态跟踪系统的设计控制力矩输入待控制航天器，判断实际姿态与期望姿态的姿态误差是否满足控制要求；若不满足，则测量受控航天器的实际姿态，并重复以上步骤，直至所述待控制航天器的实际姿态满足控制要求。本发明的姿态控制方法，使航天器能够在保证预设瞬态和稳态性能前提下迅速稳定姿态。
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公开(公告)号：CN119780702A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411916360.6
申请日：2024-12-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本公开实施例中提供了一种分布式电推进系统增升电机参数识别方法、设备及介质，属于计算技术领域，具体包括：步骤1，获取增升电机的定子电流id，iq、定子电压ud，uq和电角速度ωe；步骤2，将定子电流id和iq以及定子电压ud和uq输入改进的Newton‑Raphson优化器中，获得增升电机参数识别模型的扩展卡尔曼滤波器的过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R；步骤3，将定子电流id，iq、定子电压ud，uq、电角速度ωe、过程噪声矩阵Q和测量噪声矩阵R输入扩展卡尔曼滤波器中，获得增升电机的永磁体磁链、定子电阻以及定子电感识别值。通过本公开的方案，提高了识别效率、精准度和适应性。
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公开(公告)号：CN118466569B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410921557.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于区间理论的高超声速变体飞行器预设性能控制方法，属于控制技术领域，具体包括：建立含有附加力和附加力矩的运动模型，并据此导出机翼对称变形条件下的高超声速变体飞行器六自由度运动模型；根据绕质心运动方程建立控制模型，采用动态面控制方法逐级设计基于区间理论的控制律，最终得到控制量舵偏角；在一定的初始状态拉偏情况下，不考虑模型不确定项和外干扰力矩，将控制量舵偏角输入控制模型，对高超声速变体飞行器的飞行姿态进行跟踪控制。通过本发明的方案，有效解决了传统预设性能控制方案在状态误差接近包络时产生很大的控制动作、造成奇异性的这一问题，提高了控制效率、精准度和适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111562794A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010268045.2
申请日：2020-04-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/08
Abstract: 本发明提供了一种执行器故障和输入量化的航天器姿态控制方法，包括：输入姿态参考指令和姿态角速度参考指令，并根据所述姿态参考指令和姿态角速度参考指令计算指令姿态与实际姿态之间的误差量；考虑输入故障和滞后不确定性的情况下，捕获后航天器的有限时间姿态控制器，获取控制器的设计控制力矩；将姿态跟踪系统的设计控制力矩输入待控制航天器，判断实际姿态与期望姿态的姿态误差是否满足控制要求；若不满足，则测量受控航天器的实际姿态，并重复以上步骤，直至所述待控制航天器的实际姿态满足控制要求。本发明的姿态控制方法，使航天器能够在保证预设瞬态和稳态性能前提下迅速稳定姿态。
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公开(公告)号：CN118797483B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411293081.9
申请日：2024-09-14
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , B64D45/00
Abstract: 本申请适用于无人机控制技术领域，提供了一种基于深度学习的无人机数据故障识别方法及相关设备。该方法包括获取目标无人机的飞行数据；构建用于将数据信号分解为多个子信号的子信号提取模型，并利用秃鹫算法对子信号提取模型中的模型参数进行优化，得到优化后的子信号提取模型；利用优化后的子信号提取模型，提取数据信号的多个最优子信号；构建用于进行无人机故障识别的故障识别模型，并将所有最优子信号输入故障识别模型，得到目标无人机的数据信号的故障识别结果。本申请能提高无人机数据故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118816896A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411300997.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 中南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于时空双层规划算法的无人运输机实时航迹规划方法，属于控制技术领域，具体包括：步骤1，建立大型无人运输机飞行环境模型；步骤2，根据大型无人运输机飞行动力学约束和过程约束模型建立其轨迹优化的最优控制模型；步骤3，根据大型无人运输机飞行环境模型与最优控制模型，采用时空双层规划算法实时求解大型无人运输机航迹规划问题；步骤4，针对航迹节点的目标范围邻域内航迹突变问题，采用B样条曲线法来对目标范围内航迹进行平滑化。通过本发明的方案，提高了无人运输机的规划效率、适应性和安全性。
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公开(公告)号：CN112193403A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011114310.8
申请日：2020-10-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及飞行器总体布局设计领域，特别涉及一种采用前低后高式双翼布局的短距离起降飞行器，包括机身、前翼和后翼，其中后翼的安装高度大于前翼，发动机安装在前翼的上表面，与后翼尾缘处的外部吹气襟翼匹配，发动机的安装高度满足当飞行器巡航时，后翼的外部吹气襟翼处于收回状态，发动机射流从后翼下方通过，不与后翼发生相互作用，当飞行器起降时，外部吹气襟翼产生偏角，发动机的射流穿过外部吹气襟翼增加升力。本发明采用双翼布局形式使翼展更小，可以降低飞行器所需的跑道宽度，前低后高式双翼布局并采用新型外吹式动力增升系统能提高增升效果、降低起降距离。
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公开(公告)号：CN118466569A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410921557.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于区间理论的高超声速变体飞行器预设性能控制方法，属于控制技术领域，具体包括：建立含有附加力和附加力矩的运动模型，并据此导出机翼对称变形条件下的高超声速变体飞行器六自由度运动模型；根据绕质心运动方程建立控制模型，采用动态面控制方法逐级设计基于区间理论的控制律，最终得到控制量舵偏角；在一定的初始状态拉偏情况下，不考虑模型不确定项和外干扰力矩，将控制量舵偏角输入控制模型，对高超声速变体飞行器的飞行姿态进行跟踪控制。通过本发明的方案，有效解决了传统预设性能控制方案在状态误差接近包络时产生很大的控制动作、造成奇异性的这一问题，提高了控制效率、精准度和适应性。
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