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公开(公告)号：CN107526369B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710964946.3
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种多推进器的遥控式水下机器人轨迹跟踪控制方法，用于解决现有水下机器人控制方法实用性差的技术问题。技术方案是基于ROV体坐标系的运动方程建立ROV的两个基本坐标系分别为固定坐标系和运动坐标系，选取的坐标系有：地心惯性坐标Oexiyizi、地球坐标系Oexeyeze、地理坐标系Oxnynzn和ROV体坐标系Oxbybzb，通过定义跟踪误差，取控制律，实现水下机器人控制。本发明利用轨迹跟踪控制器，不需要准确的数学模型，具有结构简单、参数整定方便、易于工业实现和适用面广等优点，通过调整参数使系统得到满意的控制效果。
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公开(公告)号：CN107544256A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710961312.2
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应反步法的水下机器人滑模控制方法，用于解决现有水下机器人控制方法实用性差的技术问题。技术方案是基于对复杂非线性系统的分解，通过为子系统设计虚拟控制量，结合滑动模态逐级递推得到全系统的控制量；针对系统不确定上界引起的抖振问题，控制器中引入RBF神经网络，自适应逼近系统内部不确定性与外部干扰，最终实现对系统抖振的控制，并实现高精度跟踪控制，提高闭环系统鲁棒性，满足工程需求，实用性好。
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公开(公告)号：CN107807522A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710965050.7
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种水下机器人轨迹跟踪反步控制方法，用于解决现有水下机器人控制方法实用性差的技术问题。技术方案是基于水下机器人体坐标系的六自由度运动方程首先定义广义坐标的跟踪误差，再定义广义速度误差，选择第一个李雅普诺夫函数和第二个李雅普诺夫函数，选择控制律，实现水下机器人控制。本发明采用李雅普诺夫函数，控制的稳定性高，位置误差和角度误差趋近于零，因此实用性好。
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公开(公告)号：CN107479382A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710789210.7
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法，用于解决现有高超声速飞行器控制方法稳定性差的技术问题。技术方案是首先将高超声速飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，再利用神经网络对高超声速飞行器系统存在的不确定性进行逼近，采用在线数据构造神经网络的预测建模误差进行神经网络权重更新，提升神经网络闭环控制过程的系统学习能力。由于针对两个子系统分别给出基于神经网络学习的控制器，实现了不确定高超声速飞行器动力学控制。由于将神经网络逼近不确定学习好坏表述为建模误差引入神经网络的复合更新，提升了神经网络的学习的准确性与快速性，进而提高了控制系统的自适应能力，且稳定性好。
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公开(公告)号：CN107544258B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201710964938.9
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自主型水下航行器自适应反演控制方法，用于解决现有自主型水下航行器控制方法控制精度差的技术问题。技术方案是基于AUV的纵倾运动模型，综合应用Lyapunov方法和反演技术设计了非线性自适应跟踪控制器，将得到的压载舱质量作为参考输入，利用反演法设计压载舱质量伺服控制器，设计自适应律对不确定性进行使AUV能够全局渐近跟踪深度参考指令。本发明构造Lypunov函数设计控制器，相比背景技术方法误差最终能收敛到零，所采用自适应反演控制方法响应速度快，稳定和动态跟踪性能良好，提高了控制精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107544256B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710961312.2
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应反步法的水下机器人滑模控制方法，用于解决现有水下机器人控制方法实用性差的技术问题。技术方案是基于对复杂非线性系统的分解，通过为子系统设计虚拟控制量，结合滑动模态逐级递推得到全系统的控制量；针对系统不确定上界引起的抖振问题，控制器中引入RBF神经网络，自适应逼近系统内部不确定性与外部干扰，最终实现对系统抖振的控制，并实现高精度跟踪控制，提高闭环系统鲁棒性，满足工程需求，实用性好。
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公开(公告)号：CN107544258A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710964938.9
申请日：2017-10-17
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种自主型水下航行器自适应反演控制方法，用于解决现有自主型水下航行器控制方法控制精度差的技术问题。技术方案是基于AUV的纵倾运动模型，综合应用Lyapunov方法和反演技术设计了非线性自适应跟踪控制器，将得到的压载舱质量作为参考输入，利用反演法设计压载舱质量伺服控制器，设计自适应律对不确定性进行使AUV能够全局渐近跟踪深度参考指令。本发明构造Lypunov函数设计控制器，相比背景技术方法误差最终能收敛到零，所采用自适应反演控制方法响应速度快，稳定和动态跟踪性能良好，提高了控制精度。
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公开(公告)号：CN107450324A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710789277.0
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑攻角约束的高超声速飞行器自适应容错控制方法，用于解决现有高超声速飞行器控制方法实用性差的技术问题。技术方案是将飞行器攻角限制在给定范围内，保证超燃冲压发动机的正常工作；针对执行器故障情形，给出了鲁棒自适应调整控制策略，利用冗余控制机构有效补偿失效带来的影响以保证系统的安全性。针对模型不确定性。本发明结合限幅设计与Barrier型李雅普诺夫函数给出控制器，可确保攻角能够被约束在给定范围内，保证超燃冲压发动机正常工作。通过神经网络学习处理模型不确定性代替线性参数化处理，简化了模型分析，便于实际应用。针对执行器故障情形，利用冗余控制机构有效自适应补偿故障带来的影响，实用性好。
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公开(公告)号：CN107450324B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201710789277.0
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑攻角约束的高超声速飞行器自适应容错控制方法，用于解决现有高超声速飞行器控制方法实用性差的技术问题。技术方案是将飞行器攻角限制在给定范围内，保证超燃冲压发动机的正常工作；针对执行器故障情形，给出了鲁棒自适应调整控制策略，利用冗余控制机构有效补偿失效带来的影响以保证系统的安全性。针对模型不确定性。本发明结合限幅设计与Barrier型李雅普诺夫函数给出控制器，可确保攻角能够被约束在给定范围内，保证超燃冲压发动机正常工作。通过神经网络学习处理模型不确定性代替线性参数化处理，简化了模型分析，便于实际应用。针对执行器故障情形，利用冗余控制机构有效自适应补偿故障带来的影响，实用性好。
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公开(公告)号：CN107632518A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710789207.5
申请日：2017-09-05
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于高增益观测器的高超声速飞行器神经网络复合学习控制方法，用于解决现有高超声速飞行器控制方法实用性差的技术问题。技术方案是对姿态子系统严格反馈形式进行变换，得到输出反馈形式，用高增益观测器对于未知变量进行估计，为后续控制器设计提供基础；考虑系统集总不确定性，仅需一个神经网络进行逼近，控制器设计简单，便于工程实现；引入系统建模误差，构建神经网络复合学习更新律，实现不确定情形下的高超声速飞行器稳定控制，实用性好。
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