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公开(公告)号：CN118865654B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410864121.4
申请日：2024-06-30
Applicant: 重庆交通大学 , 安徽大学 , 重庆微标科技股份有限公司
IPC: G08G1/00 , G05D1/65 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/693 , G05D1/692 , G05D1/43 , G08G1/01 , G06N5/04 , G05D109/10
Abstract: 本发明公开了一种零信任环境下基于信任评估的车辆队列动态分合控制方法，包括：在零信任环境下，重新构建融合车辆节点信任度的车辆动力学模型，进而构建对应的车辆纵向运动轨迹预测模型；基于C‑F不确定推理模型，结合车辆纵向运动轨迹预测模型实时评估车辆队列中各个车辆节点的信任度；利用车辆队列动态分裂合并策略，结合车辆队列中各个车辆节点的信任度实时评估结果对车辆队列进行分裂或合并控制，以保证车辆队列在零信任场景下的安全运行。本发明基于C‑F不确定推理模型结合轨迹预测模型实时评估车辆节点的信任度，同时利用动态分裂合并策略对车辆队列进行分裂或合并控制，从而提高车辆队列运行控制时的安全性和控制灵活性。
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公开(公告)号：CN118300467B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410419840.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 安徽大学 , 埃夫特智能装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于变增益无差拍电机电流预测控制方法，包括：S1：建立电机的数学模型，通过前向差分离散化，得到电机电流和电压预测方程，对电流环进行无差拍电流预测控制，确保控制系统下一刻的输出电流跟上给定电流，并将控制系统给定电流值作为下一个时刻输出电流值；S2：基于参数失配情况，构建无模型参数的龙伯格观测器，将引起的扰动对无差拍电流预测控制器进行补偿，获得电机电流环的控制信号；S3：基于电机运行过程中实际电流与观测电流的误差值，根据自抗扰控制算法，对龙伯格观测器的增益矩阵选择非线性函数，并根据误差值的变化，自适应调节龙伯格观测器增益的取值。本发明有效提高了系统的动态和稳态性能。
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公开(公告)号：CN117572780B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410065092.5
申请日：2024-01-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种针对柔性航天器故障的自适应容错控制方法，包括构建边界执行器、结构复合故障下柔性航天器系统的互联ODE‑PDE常微分方程‑偏微分方程模型；将边界执行器偏移故障和结构故障进行参数化，得到由执行器、结构复合故障引起的未知常数向量；设计容错控制器，通过边界控制信号以及分布式控制信号对复合故障进行补偿；对于所述容错控制器设计自适应参数更新律，以动态地调整容错控制器参数，通过李雅普诺夫函数验证柔性航天器姿态控制闭环系统的渐进稳定性能。本发明将自适应控制与容错控制相结合，解决故障下互联ODE‑PDE系统的控制难问题。
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公开(公告)号：CN117580049A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311659729.5
申请日：2023-11-30
Applicant: 安徽大学
IPC: H04W12/60 , H04W12/61 , H04W12/08 , H04W4/46 , H04W12/122
Abstract: 本发明涉及智能网联汽车领域，具体涉及基于零信任构架的智能网联汽车信任动态评估系统及方法。方法包括：智能网联车群，包括若干个通信节点；零信任构架平台，用于接收请求节点的通信请求，并评估请求节点的信任度；零信任构架平台分别评估请求节点的连通度、重要度、可信度和可靠度，并加权计算得到请求节点的加权信任度，最终对请求节点的加权信任度进行持续更新和调整，并在动态信任度满足预设要求时，允许请求节点访问目标节点。本发明在零信任架构下建立用于评估连通度、重要度、可信度和可靠度的信任评估模型来使节点信任评估更加全面和可靠，同时使用RMSprop算法更新模型权重来实现信任评估模型的持续适应性。
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公开(公告)号：CN117289020A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311091815.0
申请日：2023-08-28
Applicant: 北京南瑞捷鸿科技有限公司 , 安徽大学
IPC: G01R22/10
Abstract: 本发明公开了一种基于混沌粒子群积分算法的直流电能计量方法及系统，包括：对直流配电电路进行电流电压值的采样；对电压互感器和电流互感器采样的电压电流进行模拟‑数字转换和滤波处理；通过改进的积分算法进行电能计量，最终得到最优的电能计算结果。能够考虑实际抵消后的功率进行积分，提高最终的电能计量结果的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115657463B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210590932.0
申请日：2022-05-27
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法，所述方法包括以下步骤：步骤A：创建多机器人动力学模型，并对多机器人系统构造终端固定的有限时间输出调节优化问题；步骤B：求解步骤A中的优化问题，获得多机器人系统有限时间最优协同控制策略；步骤C：设计有限时间分布式次优协同控制策略，步骤D：构造分布式次优控制器性能评价指标；步骤E：利用步骤D中性能评价指标，设计分布式次优控制器优化算法，获得能量消耗与通信成本更低的分布式控制策略。该方法实现多机器人系统高效节能的控制目标，为实际多机器人系统分布式控制器设计，在能量消耗与通信成本间的平衡提供理论依据。
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公开(公告)号：CN116661478A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310930078.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的四旋翼无人机预置性能跟踪控制方法，包括：构建姿态跟踪误差模型；基于离散化后的姿态跟踪误差模型构造四旋翼无人机长期代价函数，形成积分强化学习的实时奖励函数；构建评价神经网络，基于评价神经网络对长期代价函数的估计值，构建积分强化学习的误差模型，结合实时奖励函数，建立评价神经网络‑动作神经网络积分强化学习控制模型；对控制模型中的评价神经网络、动作神经网络分别设计权重更新律，使用采用所述权重更新律的积分强化学习控制模型对四旋翼无人机姿态进行跟踪控制。本发明能够保证提高四旋翼无人机的瞬态性能、系统闭环稳定和输出跟踪，提高四旋翼无人机的自主性、对新场景的适应性。
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公开(公告)号：CN119172829A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411203236.5
申请日：2024-08-29
Applicant: 润建股份有限公司 , 安徽大学 , 中国汽车工程研究院股份有限公司 , 华南理工大学 , 武汉市汉阳科发投资有限公司
Abstract: 本发明公开了一种车联网广播中继选择方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：根据各通信车辆对应的中继信息分别通过中继车辆安全性评价函数构建安全性保障的候选中继车辆集合；基于安全性保障的候选中继车辆集合通过可靠性评价函数构建可靠性保障的候选中继车辆集合；基于可靠性保障的候选中继车辆集合通过传播效率评价函数构建高效率保障的候选中继车辆集合；通过等待时间公式分别计算各候选广播中继车辆对应的广播等待时长；根据广播等待时长确定下一跳广播中继车辆。本发明通过安全性评价函数、可靠性评价函数及传播效率评价函数得到多个候选广播中继车辆，之后根据广播等待时长及广播反应结果实现安全、可靠、高效的车联网广播中继选择。
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公开(公告)号：CN118655890A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410680804.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于零信任架构的车辆队列控制方法，包括：对车辆队列中的车辆进行建模，生成车辆动力学模型；将车辆队列中的车辆视为节点，结合车辆之间的信任度建立基于零信任架构的车辆队列通信拓扑模型；通过重复囚徒困境算法实时更新车辆之间的信任度来使得车辆队列选择合作策略；根据车辆之间信任度的实时更新结果，结合车辆动力学模型和车辆队列通信拓扑模型为每个车辆设计对应的控制器，进而通过控制器控制各个车辆的行驶状态。本发明通过实时更新车辆队列中车辆之间的信任度来使得车辆队列始终选择合作策略，同时为车辆队列中的每个车辆设置独立的控制器使得车辆队列控制的适应性和可扩展性更强。
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公开(公告)号：CN117572776A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311693952.1
申请日：2023-12-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明是一种未知非线性系统最优跟踪控制的方法、设备及存储介质，其方法包括S100、建立扩展一个受限输入的增广多智能体非线性系统模型；S200、采用传统的基于模型的方法来证明通过求解S100所建立新系统的耦合Hamilton‑Jacobi‑Bellman方程的解得到最优控制策略的可行性；S300、在S200已证明可行性的前提下，对S100建立的扩展系统模型采用无模型强化算法，即利用RL技术，得到了一个无模型Bellman方程，同时通过一种actor‑critic体系结构，得到HJB方程的近似解；S400、最后采用Lyapunov方法,证明系统在采用该无模型强化算法下得到的最优控制策略是稳定的。本发明的无模型强化算法具有灵活性、鲁棒性和高效性，适用于多智能体未知非线性系统的最优跟踪控制问题，并在实际应用中具有较好的表现。
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