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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118192586A
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及水下推进器控制技术领域，具体涉及一种穿戴式自感应水下推进器控制方法、系统、设备、程序产品以及介质，该方法包括：获取影响水下推进器工作时的多组影响参数以及水下推进器的脉冲宽度调制占空比；获取水流速最佳状态估计值和人体打腿频率最佳状态估计值；构建模糊神经网络，并进行训练；获取当前时刻的脉冲宽度调制占空比，并调整水下推进器的转速。本发明采用多组影响参数融合的方式消除系统本身非线性的影响，提高了系统的精度；通过建立模糊神经网络计算脉冲宽度调制占空比实现穿戴式自感应水下推进器的推力输出控制，充分发挥神经网络的并行处理能力和模糊系统的推理能力，以提高了水下推进器推力输出控制的稳定性和可靠性。
主权项：1.一种穿戴式自感应水下推进器控制方法，其特征在于，包括：获取同一时刻下影响水下推进器工作时的多组影响参数；以及每个时刻水下推进器对应的脉冲宽度调制占空比；其中，每组影响参数包括：水流速和人体打腿频率；对同一时刻的所有组影响参数进行去噪处理，将去噪处理后的每种影响参数进行加权平均融合得到目标水流速和目标人体打腿频率；利用扩展卡尔曼滤波算法，分别对目标水流速和目标人体打腿频率进行处理得到水流速最佳状态估计值和人体打腿频率最佳状态估计值；构建模糊神经网络，将同一时刻对应的水流速最佳状态估计值和人体打腿频率最佳状态估计值作为输入量，该时刻水下推进器的脉冲宽度调制占空比作为输出量，对模糊神经网络训练；将当前时刻水流速最佳状态估计值和人体打腿频率最佳状态估计值，输入训练好的模糊神经网络，得到当前时刻的脉冲宽度调制占空比，根据当前时刻的脉冲宽度调制占空比调整水下推进器的转速。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种穿戴式自感应水下推进器控制方法、系统、设备、程序产品以及介质
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