基于孪生神经网络的高超声速飞行器执行机构故障诊断方法

    公开(公告)号:CN116756652A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310722064.1

    申请日:2023-06-19

    摘要: 本发明公开一种基于孪生神经网络的高超声速飞行器执行机构故障诊断方法,针对样本量少,模型复杂的高超声速飞行器执行机构故障诊断问题。包括以下步骤:(1)采集高超声速飞行器传感器数据,并进行预处理;(2)获得预处理后的数据集,将数据集两两配对输入到孪生神经网络模型训练;孪生神经网络输出的特征向量对一方面用于求相似度,另一方面作为故障分类网络的输入。(3)将预处理后的待诊断的高超声速飞行器执行机构传感器数据输入到训练好的模型中,在故障分类网络中输出故障类别。本发明提高了小样本的情况下高超声速飞行器执行机构故障诊断正确率。

    基于长短时记忆神经网络线性自抗扰控制的高超声速飞行器容错控制方法

    公开(公告)号:CN116755337A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310722053.3

    申请日:2023-06-19

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种基于长短时记忆神经网络线性自抗扰控制的高超声速飞行器容错控制方法,包括建立高超声速飞行器的数学模型以及执行器故障的模型,包括其动力学模型和运动学模型;采用线性自抗扰控制技术设计控制器,针对高超声速飞行器可能出现的执行器故障和异常情况设计相应的容错控制策略,将线性自抗扰控制器和容错控制策略集成到高超声速飞行器的控制系统中;在飞行过程中,线性扩张状态观测器会不断评估当前飞行状态以及总扰动情况,根据实时控制需求和故障情况,利用长短时记忆神经网络自动调整观测器和控制器参数,确保高超声速飞行器的安全运行。

    基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法

    公开(公告)号:CN116610136A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310722061.8

    申请日:2023-06-19

    IPC分类号: G05D1/08

    摘要: 本发明公开了一种基于数据驱动技术的高超声速飞行器姿态容错控制方法,针对高超声速飞行器在飞行过程中发生的执行器故障,考虑加性故障和外部干扰的情况,基于混合数据驱动模型设计了一种自适应的滑模鲁棒控制策略。首先针对于高超声速飞行器,利用飞行力学的原理建立数学模型,并且使用BP神经网络和RNN神经网络替换模型中需要依靠风洞实验测试出来的参数。其次基于滑模控制理论,设计了一种自适应滑模面,使得跟踪误差能在不同的故障工况下快速收敛至零。本发明通过引入广义学习系统对控制器中的非线性参数进行辨识,提高了系统的抗干扰性能。该方法在高超声速飞行器具有加性故障及扰动的情况下较传统容错控制方法具有有效性和优越性。

    一种蛇形机械臂分布式TOF测距感光系统

    公开(公告)号:CN116106920A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211126813.6

    申请日:2022-09-16

    IPC分类号: G01S17/10 G01S17/931

    摘要: 本申请公开了一种蛇形机械臂分布式TOF测距感光系统,数个TOF传感器分布式安装于蛇形机械臂上,其中蛇形机械臂末端安装的TOF模块具有感光功能;TOF传感器通过CAN总线连接,向对应的检测处理模块传输测量数据;检测处理模块对接收到的方位信息以及距离信息进行处理,得到蛇形机械臂的周围障碍信息,并对周围障碍信息进行判断;检测处理模块将判断结果传输给上级控制单元,蛇形机械臂在上级控制单元的控制下完成避障任务。本申请运用完善的技术途径,并且经过成熟的试验方法实现了蛇形机械臂在运动过程中自主测距并合理避障的相关功能,具有较强的工程实践意义和良好的可发展性,未来可同样适用于柔性机械臂、蛇形机器人等。

    一种基于深度强化学习的连续体机械臂运动控制方法

    公开(公告)号:CN116038691A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211573864.3

    申请日:2022-12-08

    IPC分类号: B25J9/16

    摘要: 本发明公开了一种基于深度强化学习的连续体机械臂运动控制方法,将深度强化学习DDPG算法应用到连续体机械臂运动控制中,通过使机械臂在与环境不断交互中训练控制策略。本发明通过构建连续体机械臂虚拟训练环境、建立DDPG算法模型、构造奖励函数计算模型、积累经验回放池、训练深度强化学习网络及将训练好的模型部署到实际机械臂系统,实现连续体机械臂的自主运动控制。本发明中的DDPG算法采用确定性策略,网络收敛性好,通过使用目标网络降低过高的Q估计值,并加入随机动作噪声,有利于探索最优策略;训练时采用优先级经验回放,能加快训练速度和提升训练效果;并通过域随机化方法,减小训练环境与真实环境的偏差,提高模型部署的成功率。

    一种高功率因数DCM降压-升降压PFC变换器

    公开(公告)号:CN111865065B

    公开(公告)日:2022-07-19

    申请号:CN201910347160.6

    申请日:2019-04-28

    IPC分类号: H02M1/42

    摘要: 本发明公开了一种高功率因数的DCM降压‑升降压PFC变换器。该变换器包括主功率电路、分压电路和控制电路,其中控制电路包括输入电压前馈电路、第一输出电压反馈控制电路、第二输出电压反馈控制电路、第一乘法器和锯齿波比较及开关管驱动电路。控制电路根据主功率电路的输入电压前馈和输出电压反馈,产生控制信号,驱动主功率电路中的第一开关管和第二开关管工作,使得变换器的占空比在一个工频周期按照一定的规律变化,使PF值在整个90V~264V AC输入电压范围内提高至接近于1。本发明提高了DCM Buck‑Buck/Boost PFC变换器的功率因数,并具有总谐波失真低、主功率器件传导损耗小、效率高的优点。

    基于ALMBO优化算法的质子交换膜燃料电池子空间辨识方法

    公开(公告)号:CN114137829A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111143223.X

    申请日:2021-09-28

    IPC分类号: G05B13/04

    摘要: 本发明公开了一种基于ALMBO优化算法的质子交换膜燃料电池子空间辨识方法,首先,选取模型辨识的输入输出变量,并在PEMFC测控平台采集数据。然后,构建输入输出数据的Hankel矩阵,并通过SVD分解求取系统的阶次。本发明发明引入改进的优化算法—变异反向学习的自适应帝王蝶优化算法(ALMB O),在迁移算子中,引入变异反向学习策略,对蝴蝶的位置进行变异更新,增加种群的多样性。在调整算子中,融入自适应的思想,使得调整算子随着迭代次数的变化进行线性调整,提高了算法适应度,增强算法的寻优能力。并对适应度最差的5个粒子采用柯西变异,提高其寻优能力。本发明无需复杂的电堆特性分析,且引入改进的优化算法,寻优精度高,模型输出更加贴切真实工作特性。

    基于开关电感/开关电容单元的交错并联DC/DC升压变换器

    公开(公告)号:CN111541369A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010366542.6

    申请日:2020-04-30

    IPC分类号: H02M3/04

    摘要: 本发明公开了一种基于开关电感/开关电容单元的交错并联DC/DC升压变换器,属于电力电子变换器领域。该变换器在交错并联升压单元的基础上,结合由电感和二极管组成的开关电感单元、由电容和二极管组成的开关电容单元,通过控制两个功率开关管的导通与关断,可以改变二极管的通断情况、电路中电感电容的连接方式,从而达到提升电压增益的效果。本发明电压增益较高,开关器件承受的电压应力较低,电感电流平均值及纹波较小,有助于降低开关器件的导通损耗及单个电感的体积,适用于燃料电池、光伏电池等新能源发电系统。

    一种AGV用磁导航传感器
    10.
    发明公开

    公开(公告)号:CN106679654A

    公开(公告)日:2017-05-17

    申请号:CN201710010589.7

    申请日:2017-01-06

    IPC分类号: G01C21/04 G01C21/20 G05D1/02

    摘要: 本发明公开了一种AGV用磁导航传感器,包括磁条、AGV主控器及磁导航控制器,所述磁导航控制器包括电源转换模块、状态显示模块、磁场检测模块、单片机和通信模块,其中:状态显示模块采用LED进行状态显示;电源模块将外部输入的5V电压转换到3.3V供给单片机和其他模块;磁场检测模块包括地磁检测单元和地磁传感器,单片机通过SPI总线和地磁检测单元通信实现数据的传输,地磁检测单元和地磁传感器连接,实现对磁场信息的获取;通信模块使用CAN接口实现磁导航控制器中单片机与外部AGV主控器的通信;AGV主控器通过通信模块与单片机相连接,单片机为AGV主控器提供道路信息。本发明融电源转换、数据采集、状态显示和数据通信模块于一体的,具有精确度高、操作方便的优点。