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公开(公告)号：CN119675523A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411762917.5
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种电熔镁炉三相电极电流预设时间智能回路控制方法，具体包括1)选择电熔镁炉为研究对象并分析设备特性，以电熔镁炉为代表的重大耗能设备熔炼过程的生产指标为每吨合格产品消耗的电能，即单位能耗；2)电熔镁炉控制系统的被控对象包括电熔镁炉单位能耗和电熔镁炉三相电极电流，控制量为电熔镁炉三相拖动电机的转动速度和方向，而熔炼过程中产品单位能耗与三相电极电流值的大小和稳定程度直接影响；3)分析电熔镁炉三相电极电流与三相拖动电机转动速度之间的关系，根据实际三相电极电流值与加热熔化工况下三相电极电流设定值的偏差，采用基于自调节增益的预设时间一致性控制算法获得加热熔化工况下的三相拖动电机转速和方向；4)针对步骤三中预设时间一致性控制方案参数进行调整，进行预设时间算法验证并与传统控制方法PID算法进行相应比较。
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公开(公告)号：CN119472250A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411762920.7
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自适应PID的电熔镁炉智能设备控制方法，涉及重大耗能设备工业控制领域；该方法对电熔镁炉进行建模，分析当前工况和生产边界条件得到理想的电流设定值，以消除当前三相电极电流与设定值的误差为目的设计相应的PID控制器，使得三相电极电流能够快速跟踪变化的设定电流值从而保证生产过程安全稳定运行。随后进行基于径向基神经网络的自适应控制方法设计：以满足李雅普诺夫稳定条件为目的设计自适应律，并以径向基神经网络逼近其关键变量。最后，结合PID参数与自适应律，得到嵌入了神经网络的具有自整定自适应增益的电熔镁炉动态PID控制器。与现有技术相比较，神经网络自适应PID控制器的控制效果有明显提升，能有效改善系统瞬态与稳态性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119690131A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411762914.1
申请日：2024-12-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D1/695
Abstract: 本发明公开了一种局部坐标框架下基于距离和边角的有向编队控制方法，包括1)设计多智能体之间的通讯关系；2)建立多智能体系统的动力学模型，并分析系统形成期望编队所需完成的目标；3)针对n个非质点型单积分智能体模型，通过转换函数对距离进行变换确保了相邻智能体之间的信号连通性和避碰性，同时通过对第k个智能体的边角施加约束避免了编队队形平衡点的非唯一性；4)对步骤3)转换后的距离和边角进行误差定义并设计控制器；5)在完成智能体控制器的设计后，将控制器在视觉定位实验平台中进行实物验证。通过引入状态相关的时变控制增益，避免了现有方法需要根据期望的编队模式反复调整控制参数的缺点。
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公开(公告)号：CN118707846A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410637246.3
申请日：2024-05-22
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于改进自适应遗传算法的多机器人协同运动控制方法，包括机器人跟随运动学模型建模；跟随机器人坐标系旋转映射；控制器设计；对跟随机器人RF的运动进行分析，将PID控制器简化为比例控制器：基于改进自适应遗传算法解决PID控制器的系统其最优参数选取问题。针对一个多机器人领航跟随编队协同运动系统，将每组控制参数设为一个个体，每组个体设为一个群体，以整个过程的编队误差最小化的适应度函数值作为指标来迭代求解最优子代群体，这一方法省去仿真实验中控制参数调节时间，并且能迭代出一组较好的控制参数。本发明根据种群的适应度动态调整，能够根据搜索过程的实际情况进行调整，从而快速找到最优解。
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公开(公告)号：CN119936940A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411992866.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的自动驾驶车辆累积误差减小方法，旨在提高车辆轨迹预测的精度，减小累计误差。系统通过车轮编码器和车载GPS获取车辆的第一姿态信息向量Φk1和第二姿态信息向量Φk2。根据构建的卡尔曼滤波器对上述两个姿态向量进行预测解算，得到校正后的最优姿态信息向量Φopt。将最优姿态信息向量Φopt带入自动驾驶车辆启停情况下，并根据计算得到的距离与设定的阈值进行比较，从而根据误差大小来进行判断校准。仿真测试表明，通过在每次停车时以上述步骤校准车辆实际位置数据，来减少车辆在多次启动停止模式下的累计误差，系统有效减小了每段轨迹误差的叠加，提升长距离多段行驶轨迹预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118778656A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410953804.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于状态观测器的多智能体固定时间编队控制方法，包括以下步骤：步骤一：构建多智能体系统之间的通讯连接图，得出邻接矩阵A、B和H。步骤二：建立领导者智能体和跟随者智能体的动力学模型，获得领导者智能体实时状态信息的估计值。步骤三：使用观测器的领导者状态信息估计值，结合受输入饱和约束的二阶系统确定编队误差，最后根据编队误差设计跟随者智能体的控制器。步骤四：完成跟随者智能体的控制器的设计后，将控制器分别在Matlab软件中进行数值仿真验证和视觉定位实验平台中进行实物验证。本发明设计了基于饱和输入函数的控制器，利用固定时间稳定性理论和齐次理论，可以保证多智能体系统在固定时间内完成编队任务。
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公开(公告)号：CN118089730A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410210514.3
申请日：2024-02-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SOLOv2的面向室内动态场景的视觉SLAM方法，该发明在采集到RGB图像的同时使用SOLOv2算法对其进行处理；结合先验语义，将掩码图中的动态物体覆盖上像素值为(255,255,255)的掩码；将RGB图像，深度图像和SOLOv2算法处理后的掩码图像输入SLAM系统；进行图像预处理，构建图像金字塔；使用FAST算法在图像中检测关键点，然后先使用非极大值抑制来剔除不够显著或者冗余的关键点；使用BRIEF算法计算其对应的ORB描述子；8)结合第3步的图像处理，将RGB图像中的所有动态特征点剔除；9)最后将所有的静态特征点输入追踪线程，并进行后续的局部建图线程及局部回环检测线程。本发明提高了视觉SLAM算法在动态场景下的定位精度和鲁棒性。
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