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公开(公告)号：CN115185178B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210727718.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟传感器的离散非线性系统的MFAC容错控制方法，包括构建存在传感器故障的离散时间非线性系统模型，并采用紧格式动态线性化方法对其进行线性化处理，得到基于紧格式动态线性化系统模型，根据执行器饱和时输入大小与输入速率的约束，得到被限制后的控制输入，构建抗饱和补偿器控制算法，根据基于紧格式动态线性化系统模型、被限制后的控制输入以及构建抗饱和补偿器控制算法，构建故障时自适应容错控制算法，应对传感器故障时进行系统控制，本发明采用虚拟传感器技术构建状态观测器进行估计，提高了故障估计的速率和估计精度，同时引入抗饱和补偿器解决执行器饱和引起的约束问题，使控制的系统更加稳定。
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公开(公告)号：CN114825402B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210460798.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应协同终端滑模控制方法、介质、电子设备及系统，该方法通过检测各电池的荷电状态变化和电流估算电池容量，通过自适应功率分配算法为各个电池提供分配功率，通过各智能体之间信息传递和交流，设计滑模面以使多智能体间同步误差在有限时间内缩小到零，通过协同自适应终端滑模控制器产生连续的控制信号，利用脉宽调制发生器和升降压变换器来控制各个智能体储能部分的充放电，使得各电池的荷电状态趋于一致。本发明具有自适应参数调整，控制精度高，抗干扰能力强、鲁棒性好的优点。
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公开(公告)号：CN115185178A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210727718.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟传感器的离散非线性系统的MFAC容错控制方法，包括构建存在传感器故障的离散时间非线性系统模型，并采用紧格式动态线性化方法对其进行线性化处理，得到基于紧格式动态线性化系统模型，根据执行器饱和时输入大小与输入速率的约束，得到被限制后的控制输入，构建抗饱和补偿器控制算法，根据基于紧格式动态线性化系统模型、被限制后的控制输入以及构建抗饱和补偿器控制算法，构建故障时自适应容错控制算法，应对传感器故障时进行系统控制，本发明采用虚拟传感器技术构建状态观测器进行估计，提高了故障估计的速率和估计精度，同时引入抗饱和补偿器解决执行器饱和引起的约束问题，使控制的系统更加稳定。
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公开(公告)号：CN114825402A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210460798.2
申请日：2022-04-28
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应协同终端滑模控制方法、介质、电子设备及系统，该方法通过检测各电池的荷电状态变化和电流估算电池容量，通过自适应功率分配算法为各个电池提供分配功率，通过各智能体之间信息传递和交流，设计滑模面以使多智能体间同步误差在有限时间内缩小到零，通过协同自适应终端滑模控制器产生连续的控制信号，利用脉宽调制发生器和升降压变换器来控制各个智能体储能部分的充放电，使得各电池的荷电状态趋于一致。本发明具有自适应参数调整，控制精度高，抗干扰能力强、鲁棒性好的优点。
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公开(公告)号：CN114744946A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210542685.7
申请日：2022-05-18
Applicant: 江南大学
IPC: H02P25/064 , H02P23/00 , H02P23/12
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度学习干扰观测器的永磁同步电机控制方法及系统，包括：获取永磁同步直线电机某段时间内不同控制状态下的干扰观测器输入与输出数据，作为梯度下降宽度学习系统的初始训练数据样本集；采用归一化算法对初始训练数据样本集进行数据预处理，得到目标维度的梯度下降宽度学习系统训练数据样本集；将预处理后的训练数据样本集输入到梯度下降宽度学习系统中进行训练，得到梯度下降宽度学习系统模型；利用梯度下降迭代算法实时更新梯度下降宽度学习系统模型权重和偏置；利用更新后的梯度下降宽度学习干扰观测器模型对永磁同步直线电机转速控制的扰动进行补偿。本发明可以实现对电机不同工况下干扰进行补偿，减少了参数的调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114114925A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111433191.7
申请日：2021-11-29
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于数据驱动协同自适应滑模约束控制方法，包括建立d‑q轴坐标系下考虑端部效应的直线牵引系统的数学模型，在数学模型中加入修正端部效应项，获得修正后的直线牵引系统的数学模型，将修正后的数学模型转换为直线牵引系统的速度动力学模型，将速度动力学模型转换为广义非线性模型，并将广义非线性模型转换为线性模型；利用直线牵引系统误差构建滑模面，并在系统误差中设计抗饱和补偿器以消除执行器饱和；设计基于数据驱动的参数估计算法对滑模面进行参数自适应估计。本发明能够大大提高了受控系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114094664A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111388840.6
申请日：2021-11-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式电池储能系统SoC平衡控制方法，包括获取智能体的电压估算值、电流估算值和荷电状态估算值，将其输入至电压调节器、电流调节器和荷电状态调节器，获得电压校正项系数、电流校正项系数和荷电状态校正项系数；基于电压校正项系数、电流校正项系数和荷电状态校正项系数获得参考电流值；基于参考电流值获得校正后的电压校正值、电流校正值和荷电状态校正值；将电压校正值、电流校正值和荷电状态校正值反馈给其相邻的智能体，以实现多智能体之间输出电压一致、输出电流一致和荷电状态的平衡。本发明在动态校正时考虑到不同电池容量、不同初始SoC水平和电池容量退化的影响，保证系统可以持续不断地提供负载所需的功率。
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公开(公告)号：CN113934142A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111228869.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种非线性离散系统无模型自适应滑模约束事件触发控制方法，包括采集系统的输入输出数据；根据系统的输入输出数据确定基于观测器的伪偏导数估计算法，设置事件触发误差与事件触发条件；根据事件触发条件和伪偏导数估计算法设计控制算法，得到系统的控制输入及系统的输出数据；将系统的输出数据转化为波形图，并与期望值的波形图进行比较，判断是否达到期望的控制效果，若判断结果为是，则结束，若判断结果为否，则返回至步骤1，直至达到期望的控制效果。本发明不需要建立被控系统的精确模型，且设计了事件触发机制，使控制器只在设定的事件触发条件满足时更新控制信号，减少了控制器的执行次数，在保证控制效果的同时减轻了计算与通信负担。
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公开(公告)号：CN113485112A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110795477.3
申请日：2021-07-14
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种预设性能自适应分数阶滑模控制方法，包括在直流母线电压的控制环引入预设性能函数，利用预设性能函数使得直流母线电压的跟踪误差被限制在预设性能函数的边界内，同时构建Lyapunov函数V1并根据V1配置虚拟控制器和变换器，并求解变换器的跟踪误差；根据变换器的跟踪误差建立分数阶滑模面；根据分数阶滑模面设计参数自适应律，利用参数自适应律对未知参数进行估计。本发明利用预设性能函数对直流母线电压的跟踪误差进行约束，使其稳定在预设的边界中；在电流控制环路中建立分数阶滑模控制单元，解决了终端滑模带来的电压抖动；利用参数自适应率对未知参数进行在线估计，解决了建模误差以及参数的不确定性给控制器带来较大影响的问题。
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公开(公告)号：CN113934142B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111228869.8
申请日：2021-10-21
Applicant: 江南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种非线性离散系统无模型自适应滑模约束事件触发控制方法，包括采集系统的输入输出数据；根据系统的输入输出数据确定基于观测器的伪偏导数估计算法，设置事件触发误差与事件触发条件；根据事件触发条件和伪偏导数估计算法设计控制算法，得到系统的控制输入及系统的输出数据；将系统的输出数据转化为波形图，并与期望值的波形图进行比较，判断是否达到期望的控制效果，若判断结果为是，则结束，若判断结果为否，则返回至步骤1，直至达到期望的控制效果。本发明不需要建立被控系统的精确模型，且设计了事件触发机制，使控制器只在设定的事件触发条件满足时更新控制信号，减少了控制器的执行次数，在保证控制效果的同时减轻了计算与通信负担。
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