公开(公告)号：CN119886782A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411851617.4

申请日：2024-12-16

Applicant: 广州大学

Inventor： 王立敏 ,  曹凯 ,  林利彬 ,  李灏文 ,  肖一鸿

IPC: G06Q10/0633 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q50/04

Abstract: 一种考虑人因风险混流装配线平衡与排序的双层优化系统，属于混流装配线优化技术领域。获取混流装配线中所有作业任务的信息数据；建立双层优化数学模型：根据装配生产线的生产节拍和约束条件以及上述的信息数据建立混流装配线的双层优化数学模型；上层优化模型为线平衡模型，旨在满足任务间的优先级关系和人因风险约束的条件下使生产线成本达到最少；下层优化模型为产品投产排序模型，旨在最小化所需的公用工人数量和在所有时期经历工作过载的装配工作站的最大数量；通过双层优化算法对上述建立的双层优化模型进行优化求解，并输出最优的线平衡方案和投产排序方案。本发明的优化方法及系统更有希望获得全局最优解，同时还具有更高的优化效率和稳定性。

公开(公告)号：CN119758819A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411858878.9

申请日：2024-12-17

Applicant: 广州大学

Inventor： 王立敏 ,  蔡浩 ,  邹涛 ,  胡绍林

IPC: G05B19/042

Abstract: 一种高阶全驱系统框架下的工程系统主动容错控制方法，属于工程系统先进控制领域。包括如下步骤：针对实际的被控工程系统，考虑模型失配及各类故障情况，建立对应的高阶全驱模型；依据建立的高阶全驱模型设计故障估计器，对系统的总故障进行估计；基于高阶全驱模型设计故障补偿跟踪控制器，并通过参数化算法求解控制器增益。通过高阶全驱模型的与容错控制的结合，既保证了系统对故障的鲁棒性，又显著的减少了计算量并保留了系统状态的实际含义。

公开(公告)号：CN119439722A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411550945.0

申请日：2024-11-01

Applicant: 广州大学

Inventor： 王立敏 ,  曾德誉 ,  吴少恒 ,  邹涛 ,  李致富 ,  胡诚 ,  陈首彦 ,  刘贵云

IPC: G05B13/04

Abstract: 无人水下机器人的故障估计及其容错补偿控制方法，包括如下步骤：S1、针对带执行器故障和传感器故障项的无人水下机器人的垂直面模型，并选择深度变量将垂直面模型化为高阶全驱模型；S2、依据高阶全驱模型设计中间估计器，进而对系统状态和故障进行估计；S3、基于高阶全驱模型设计容错补偿跟踪控制器并通过参数化算法求解控制器增益。通过故障估计器和高阶容错补偿跟踪控制器的相互结合，有效提高了无人水下机器人的可靠性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119847108A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411859163.5

申请日：2024-12-17

Applicant: 广州大学

Inventor： 王立敏 ,  吴少恒 ,  邹涛 ,  胡绍林

IPC: G05B23/02

Abstract: 一种基于数据驱动的工程系统容错跟踪控制方法,属于工程控制方法技术领域。包括如下步骤：S1、建立故障下工程系统等价模型,定义性能指标函数和相应的值函数,从而将最优控制问题转化为零和博弈问题；S2、针对工程系统状态不可测的问题，利用历史输入输出数据对状态进行重构，从而设计求解最优控制策略；S3、引入并定义Q函数，对控制器增益及扰动增益#imgabs0#进行设计，并结合设计的无模型非策略Q‑学习输出反馈算法对#imgabs1#优化，得到最优控制器。通过注塑成型工业过程和自治水下机器人(AUV)的深度控制仿真实验,验证了该算法的收敛性以及所设计控制器优良的跟踪控制效果。