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公开(公告)号：CN118519377A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410638824.5
申请日：2024-05-22
Applicant: 广州大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种无人驾驶车辆的纵向控制方法以及装置，所述方法通过获取待控制无人驾驶车辆的期望驱动力矩；根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列；在接收到开闭环迭代学习控制指令时，根据所述开闭环迭代学习控制指令重复执行迭代计算操作，在迭代过程中，通过生成的闭环迭代学习控制器更新实际驱动力矩序列，并在每次迭代结束后判断更新的实际驱动力矩序列是否小于预设范围，若是，根据当前更新后的实际驱动力矩序列对待控制无人驾驶车辆进行控制。通过实施本发明，可以实现控制无人驾驶汽车运动速度轨迹的精确控制。
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公开(公告)号：CN116227914A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211614818.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 广州大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/04 , G06F17/18 , G06F21/57
Abstract: 本发明涉及工业控制技术领域，且公开了结合故障树/攻防树的功能和信息安全综合风险评估方法，降低了风险评估结果的主观性。方法先构建出故障树与攻击树，并用层次分析法对系统的风险进行量化评估，然后引入熵权法对评估结果进行修正，最后还在攻击树中引入了相关的防御对策，对系统的功能安全与信息安全策略进行量化评估，在传统的攻击树的评估方式下，引入了熵权法，对AHP求得的结果进行修正，一定程度上避免了了结果过于主观性的缺点。同时将故障树与攻防树结合，在同时量化评估了系统的功能安全与信息安全的情况下，还可以量化评估采取安全策略后对系统整体失效概率改进的情况。
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公开(公告)号：CN113311705A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110545908.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 广州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了针对机器鱼的高阶迭代自学习控制方法、装置及存储介质；该控制方法通过对控制增益集合中的控制增益元素进行择优迭代计算，得到目标控制增益；并根据所述目标控制增益、第一控制输入推力和第一跟踪误差进行高阶迭代计算得到目标控制输入推力，再根据所述目标控制输入推力控制机器鱼进行摆动，以获得期望速度。本发明实现了机器鱼在整个操作空间内游速的完全跟踪和快速收敛。
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公开(公告)号：CN108729862A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810670547.0
申请日：2018-06-26
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了针对海洋柔性立管系统的鲁棒自适应三维振动抑制方法，该方法包括：建立海洋柔性立管系统的三维动力学模型；根据三维动力学模型，设计鲁棒自适应边界控制器；获得海洋柔性立管系统的实时参数；根据鲁棒自适应边界控制器和实时参数，向驱动装置发送控制命令，以使驱动装置对柔性立管施加作用力，以抑制立管振动。采用本发明技术方案能在外界存在变化干扰时，实现对柔性海洋立管系统的三维振动抑制。
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公开(公告)号：CN119696822A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411626562.7
申请日：2024-11-13
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本申请涉及网络安全技术领域，本申请提供一种网络化控制系统的动态事件触发故障检测方法，本发明设计的技术方案步骤包括：S10：建立网络控制系统的线性系统模型；S20：建立故障检测滤波模型；S30：刻画描述网络控制系统所受到的拒绝服务和虚假数据注入攻击信号；S40：构建动态事件触发方案；S50：设计故障检测评价函数；S60：建立时滞残差系统模型，对网络控制系统进行故障检测。本申请通过针对同时受到混杂网络攻击和扰动影响的网络控制系统，能有效检测出系统发生的故障，还提升了网络信道的有效利用率，减少网络攻击和扰动给系统带来的不良影响，保持系统在复杂环境下的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119225174A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411281638.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 广州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及迭代学习控制技术领域，公开了一种被控系统迭代学习控制方法、系统、设备及介质，其中，获取被控系统的历史输入信号、当前误差序列以及历史误差序列；在当前输入信号存在数据丢失的情况下，在所述历史输入信号中确定目标轮次输入信号；根据所述目标轮次输入信号、所述当前误差序列和所述历史误差序列，设置高阶反馈迭代学习控制律；根据所述高阶反馈迭代学习控制律，得到更新后输入信号，并输入所述更新后输入信号至所述被控系统；迭代上述得到更新后输入信号的步骤，直至达到结束条件。其有益效果是，降低数据丢失对输入信号更新的影响，使得在数据丢失的情况下，被控系统的输出仍然能够快速趋近期望输出，实现被控系统的精确控制。
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公开(公告)号：CN115051852A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210653683.5
申请日：2022-06-10
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于深度学习的车载CAN总线入侵检测算法，包括以下步骤：首先将九组数据集的CAN ID和与其相应的flag标签分离出来，得到九个数据子集，将分离出来的CAN ID转化为十进制浮点数，然后以步长为64对数据集进行分割，将分割后的CAN ID序列使用GAF编码转化成二维图像，图像分类后划分训练集与测试集，再进行模型训练。本发明将CAN ID这种一维时间序列通过格拉姆角场转化为二维图像，然后使用深度学习中的VGG网络训练数据，提高对攻击报文的检测效率，不对CAN总线中的报文提出特定要求，不管网络处于任何状态，入侵检测系统都能及时地检测到攻击。
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公开(公告)号：CN113311705B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110545908.0
申请日：2021-05-19
Applicant: 广州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，公开了针对机器鱼的高阶迭代自学习控制方法、装置及存储介质；该控制方法通过对控制增益集合中的控制增益元素进行择优迭代计算，得到目标控制增益；并根据所述目标控制增益、第一控制输入推力和第一跟踪误差进行高阶迭代计算得到目标控制输入推力，再根据所述目标控制输入推力控制机器鱼进行摆动，以获得期望速度。本发明实现了机器鱼在整个操作空间内游速的完全跟踪和快速收敛。
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公开(公告)号：CN111510020A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010342819.1
申请日：2020-04-27
Applicant: 广州大学
IPC: H02N2/06
Abstract: 本发明公开一种针对高相对度压电电机的开闭环迭代学习控制方法，所述方法包括：对压电电机的期望输出轨迹进行采样，得到期望输出轨迹序列；将控制输入电压作用到所述压电电机中并采样输出结果，得到所述压电电机的实际输出位置序列；根据所述压电电机的实际输出位置序列和所述期望输出轨迹序列形成误差序列；根据所述误差序列、开环迭代学习控制增益和闭环迭代学习控制增益形成迭代学习控制律；根据所述迭代学习控制律更新下一次迭代的控制输入电压，并将更新好的电压重新作用到所述压电电机中，直至误差指标小于容许范围时停止迭代。本发明能够使得电机系统不受高相对度的限制，且能够在达到精确跟踪控制的基础上减少迭代次数，节省能源消耗。
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公开(公告)号：CN111200378A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010090671.7
申请日：2020-02-13
Applicant: 广州大学
IPC: H02N2/00
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代学习的压电电机节能控制方法，包括：设置压电电机的采样周期；获取压电电机的期望输出轨迹，根据采样周期进行采样得到采样期望输出序列；设置压电电机的初始控制输入信号；根据初始控制输入信号的映射关系得到实际控制输入信号并传输至压电电机得到实际输出位置；根据实际输出位置得到压电电机输出位置的映射关系，根据采样周期对映射关系进行采样得到采样实际输出序列；将采样期望输出序列与采样实际输出序列进行差值计算得到采样误差函数序列；根据预设收敛条件，计算得到迭代学习增益参数；根据采样误差函数序列和迭代学习增益参数计算得到压电电机进行迭代所需要的迭代输入电压，并将迭代输入电压传输至压电电机。
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