公开(公告)号：CN117150905A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311117089.5

申请日：2023-08-31

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 沈浩 ,  丁红菲 ,  谢谦 ,  汪婧 ,  方田

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种连退炉出口带钢温度预测方法，属于冶金工程控制领域。它包括步骤1：获取连退炉加热段带钢样本数据，得到训练样本数据和测试样本数据。步骤2：构建RBF神经网络连退炉加热段的带钢温度预测模型，然后初始化模型参数。步骤3：利用改进的量子粒子群优化算法优化模型参数。步骤4：构建测试集并测试最优参数的带钢温度预测模型，得到带钢温度的预测结果。步骤5：将得到的带钢温度的预测结果与实际检测的带钢温度进行比较，根据比较结果对模型的精准度进行判断。本发明基于实际生产数据，构建了RBF神经网络连退炉带钢温度预测模型，并对该模型进行优化，能够提高对连退炉带钢温度的预测精准性，实现精准控温。

公开(公告)号：CN119276566A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411382126.X

申请日：2024-09-30

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 苏磊 ,  樊成 ,  费习宏 ,  李峰 ,  方田 ,  汪婧

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明公开了一种具有双层隐马尔科夫跳跃电力系统的安全控制方法，属于马尔科夫系统控制技术领域。本发明考虑到电力系统与控制器之间的异步行为，以及系统状态信息获取的困难性，建立了隐马尔科夫电力系统模型；其次，基于通信传输的随机过程(传输成功、传输失败和DoS攻击)，以及获取这些通信过程模式信息的困难性，建立了描述通信过程的HMM；进而建立了一种新型的双层隐马尔科夫跳跃电力系统。

公开(公告)号：CN119294245A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411382068.0

申请日：2024-09-30

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 苏磊 ,  樊成 ,  方田 ,  李峰 ,  王康 ,  沈浩

IPC: G06F30/27 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种随机突变电力系统的安全控制方法，属于电力系统控制技术领域，包括：引入部分信息未知的隐马尔可夫过程来解决电力系统中断路器的切换问题以及电力系统模式信息受限的情况；考虑混合网络攻击对电力系统稳定性的影响；构建控制器模型，得到混合网络攻击下系统的闭环系统模型；给出系统在扰动下随机稳定且满足H∞性能指标σ的线性矩阵不等式条件；利用Lyapunov函数和性能指标函数证明不等式条件有效；求解出控制器的增益矩阵；根据控制器的增益矩阵和给定的系统参数实现对具有模式检测信息的离散时间马尔可夫跳跃电力系统的安全控制。本发明通过基于控制器控制与H∞性能指标控制相结合的方式，可以在混合网络攻击下实现对系统的安全控制。

公开(公告)号：CN116652962A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310846633.3

申请日：2023-07-11

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 汪婧 ,  赵杨鑫 ,  黄河 ,  沈浩 ,  方田 ,  苏磊

IPC: B25J9/16 ,  B25J19/02

Abstract: 本发明公开了一种基于视觉反馈控制的物体抓取方法，属于机器人控制技术领域，包括以下步骤：S1：目标物体位置及姿态信息获取；S2：机械臂路径规划；S3：目标物体抓取。本发明通过Kinect视觉传感器实时获取目标物体的位置和姿态信息，并将这些信息反馈给控制器，然后对机器人的机械臂进行控制，从而实现对目标物体的稳定抓取，进而转移至目的地，提高了机器人在复杂环境下的抓取能力和智能化程度。

公开(公告)号：CN116191952A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310157310.3

申请日：2023-02-23

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 沈浩 ,  徐嘉伟 ,  黄河 ,  汪婧 ,  方田 ,  苏磊

IPC: H02P21/00 ,  H02P21/13 ,  H02P21/18 ,  H02P21/22 ,  H02P21/24 ,  H02P21/05 ,  H02P25/022 ,  H02P27/08

Abstract: 本发明公开基于高幂次滑模的无传感器永磁同步电机控制方法，涉及永磁同步电机控制技术领域，包括以下步骤：包括以下步骤：步骤一：确定永磁同步电机的给定速度ω*、d轴的给定电流测定永磁同步电机的d轴电流id、q轴电流iq；估测永磁同步电机的转子速度转子位置步骤二：计算出给定速度ω*与转子速度的差值，并将其输入至滑模控制器，滑模控制器计算得出永磁同步电机的q轴给定电流本发明通过滑模控制生成高频电流，从而无需额外注入高频电流即可获得永磁同步电机位置，相对于额外注入高频电流的方法也降低了永磁同步电机转矩脉动。

公开(公告)号：CN116520885A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310586760.4

申请日：2023-05-19

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 沈浩 ,  曹旭 ,  彭传俊 ,  汪婧 ,  方田 ,  苏磊

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的多无人机控制方法，属于无人机协同控制技术领域。本发明针对双时间尺度多智能体设计控制算法，通过引入一种新颖的系数矩阵，有效地避免了求解矩阵方程过程中可能存在的计算误差；提出了一种不依赖于初始稳定控制器增益且收敛速度快的混合迭代算法，用于求解基于智能体之间通信拓扑的博弈代数黎卡提方程的近似解；能够实现无人机之间的一致性，使各无人机能够协同工作，并完成任务。

公开(公告)号：CN116599404A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310603993.0

申请日：2023-05-23

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 汪婧 ,  徐嘉伟 ,  沈浩 ,  黄河 ,  方田 ,  李峰

IPC: H02P21/14 ,  H02P21/18 ,  H02P21/22 ,  H02P25/022 ,  H02P27/06

Abstract: 本发明公开了基于强化学习与模型预测控制的永磁同步电机控制方法，属于电机控制技术领域。本发明对于电机这一多时间尺度系统，采用两个状态空间表达式分别描述，通过合理的等效与假设，使内外环可以解耦控制；将最优控制理论与积分强化学习结合，对于模型误差有了一定的自适应性，并能给出一定参数下的最优参考信号；运用模型预测控制算法，改善了内环性能，使得实际电流能快速跟踪上参考信号。