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公开(公告)号：CN116638544A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310761836.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于超局部模型的关节模组协同控制方法，与现有技术相比解决了高度依赖于关节模组的诸多参数才能完成对关节模组的高性能控制，无法有效应对不确定性因素导致的控制性能下降问题，且关节模组控制的鲁棒性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：关节模组运行数据的获取；建立关节模组的动力学方程；关节模组超局部模型的建立；设计协同控制器；关节模组协同控制的实现。本发明基于关节模组超局部模型进行协同控制器设计，具有不依赖于系统模型的特性，能够有效应对关节模组中不确定性因素导致控制性能下降及鲁棒性欠佳的问题。
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公开(公告)号：CN116638544B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310761836.2
申请日：2023-06-27
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于超局部模型的关节模组协同控制方法，与现有技术相比解决了高度依赖于关节模组的诸多参数才能完成对关节模组的高性能控制，无法有效应对不确定性因素导致的控制性能下降问题，且关节模组控制的鲁棒性较差的缺陷。本发明包括以下步骤：关节模组运行数据的获取；建立关节模组的动力学方程；关节模组超局部模型的建立；设计协同控制器；关节模组协同控制的实现。本发明基于关节模组超局部模型进行协同控制器设计，具有不依赖于系统模型的特性，能够有效应对关节模组中不确定性因素导致控制性能下降及鲁棒性欠佳的问题。
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公开(公告)号：CN115528975A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211253648.0
申请日：2022-10-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DSVM的SMPMSM驱动系统双目标全局最优无模型预测控制方法，包括：建立SMPMSM驱动系统超局部模型，生成逆变器参考电压矢量；根据所生成的逆变器参考电压矢量位置，将逆变器电压六边形分为三个子区域；获得各个子区域中电流控制性能最优的候选电压矢量；设计包含定子电流误差和逆变器开关次数的双目标代价函数，将每个子区域中电流控制性能最佳的候选电压矢量的逆变器开关次数作为基准，再选择每个子区域中需要进行在线评估的候选电压矢量并放入候选电压矢量集；基于双目标代价函数对候选电压矢量集中的候选电压矢量进行在线评估，获得全局最优电压矢量，本发明具有确保系统获得全局最优逆变器电压矢量、计算负荷小和鲁棒性强的优点。
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