CN114035425A - 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统 - Google Patents

一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114035425A
CN114035425A CN202111306986.1A CN202111306986A CN114035425A CN 114035425 A CN114035425 A CN 114035425A CN 202111306986 A CN202111306986 A CN 202111306986A CN 114035425 A CN114035425 A CN 114035425A
Authority
CN
China
Prior art keywords
virtual object
synchronization
virtual
physical object
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111306986.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114035425B (zh
Inventor
孟伟
杨远林
臧家瑶
鲁仁全
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Guangdong University of Technology
Original Assignee
Guangdong University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Guangdong University of Technology filed Critical Guangdong University of Technology
Priority to CN202111306986.1A priority Critical patent/CN114035425B/zh
Priority to US17/551,230 priority patent/US11577834B1/en
Publication of CN114035425A publication Critical patent/CN114035425A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114035425B publication Critical patent/CN114035425B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00Automatic controllers
    • G05B11/01Automatic controllers electric
    • G05B11/36Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
    • G05B11/42Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64CAEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/4155Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by programme execution, i.e. part programme or machine function execution, e.g. selection of a programme
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64UUNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U10/00Type of UAV
    • B64U10/10Rotorcrafts
    • B64U10/13Flying platforms
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64UUNMANNED AERIAL VEHICLES [UAV]; EQUIPMENT THEREFOR
    • B64U2201/00UAVs characterised by their flight controls
    • B64U2201/10UAVs characterised by their flight controls autonomous, i.e. by navigating independently from ground or air stations, e.g. by using inertial navigation systems [INS]
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/42Servomotor, servo controller kind till VSS
    • G05B2219/42033Kind of servo controller
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/42Servomotor, servo controller kind till VSS
    • G05B2219/42052Fuzzy pi and d control
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统,包括对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置,对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步,检测事件触发类型,事件触发类型包括训练事件和监控事件,根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,使得同步控制器对虚拟对象系统和物理对象系统进行对应事件触发类型的结果同步和过程同步,其中,训练事件对应的同步控制器为物理对象同步虚拟对象控制器,监控事件对应的同步控制器为虚拟对象同步物理对象控制器。实现了无人机数字孪生系统的状态同步方向的自主切换和结果与过程的双同步。

Description

一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统
技术领域
本发明涉及无人机状态监测技术领域,尤其涉及一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统。
背景技术
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。在智慧城市、智能制造等领域,数字孪生技术被用于设计、监控、预测及优化,通过虚拟端和物理端的双向交互及迭代优化,提高产品设计效率、制造及维护的可监测性。
在虚实互联的优势下,数字孪生技术逐渐被和无人机结合,通过构建虚拟无人机模型去全周期模拟物理无人机的行为,监控其状态,优化其任务流程,提高无人机自主任务能力。与工业领域的数字孪生应用区别的是无人机的运动区域不固定,往往是在中低空大范围内进行巡检、送餐、跟踪等任务。所以对于无人机的数字孪生系统,物理端和虚拟端的通信依赖无线通信网络。而无线通信网络相比有线的以太网通信传输时延高。如何在有时延的通信网络中实现虚拟无人机和物理无人机的状态同步是实现虚实训练和物理实时监控的前提。
目前在研究无人机状态同步问题上,主要注重于多物理无人机的状态同步问题而且侧重是子人机的状态和父无人机同步(从机状态同步于主机)。而对于数字孪生系统的运行周期,其中两个重要部分是虚拟端对物理端的训练和虚拟端对物理端的监控。在虚拟端对物理端的训练阶段,物理端状态需要同步于虚拟端,实现虚拟端对物理端的控制。而在虚拟端对物理端的监控阶段,虚拟端状态需要同步于物理端,实现虚拟端对物理端的监控。所以,对于数字孪生系统的状态同步问题,需要考虑系统状态在不同阶段的不同的同步方向,而数字孪生系统强调的是全面虚实状态的映射,不能只考虑结果的同步而不管过程的同步。因此,实现无人机数字孪生系统的状态同步方向的自主切换和结果与过程的双同步,是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统,用以实现无人机数字孪生系统的状态同步方向的自主切换和结果与过程的双同步。
有鉴于此,本发明提供了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,包括:
对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置;
对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步;
检测事件触发类型,事件触发类型包括训练事件和监控事件;
根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,使得同步控制器对虚拟对象系统和物理对象系统进行对应事件触发类型的结果同步和过程同步,其中,训练事件对应的同步控制器为物理对象同步虚拟对象控制器,监控事件对应的同步控制器为虚拟对象同步物理对象控制器。
可选地,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象;
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象。
可选地,检测事件触发类型,包括:
检测数字孪生系统当前的运行阶段,若当前的运行阶段为虚拟对象训练物理对象阶段,则检测物理对象和虚拟对象任务轨迹的第一偏差,当第一偏差小于第一预设给定值时,触发监控事件,若当前的运行阶段为虚拟对象监控物理对象阶段,则检测虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,触发训练事件。
可选地,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块采用PID控制算法或模糊控制算法或滑腔控制算法。
可选地,融合模块的融合公式为:
Figure BDA0003340485770000031
Figure BDA0003340485770000032
其中,y为融合模块的输出,u1为结果参数反馈控制模块的输出,u2为过程参数反馈控制模块的输出,
Figure BDA0003340485770000033
Figure BDA0003340485770000034
为权重系数。
可选地,输出变换模块的变换公式为:
Figure BDA0003340485770000035
其中,w为输出变换模块的输出,y为融合模块的输出,k为待整定的参数,Lmax为输出上限,Lmin为输出下限。
可选地,还包括:
检测当前时间是否到达预设时间,若是,则重新在对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步。
本发明第二方面还提供了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,包括无人机的虚拟对象系统、物理对象系统、参数配置模块、时间同步模块、事件检测模块、物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器;
参数配置模块用于对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置;
时间同步模块,用于对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步;
事件检测模块,用于检测事件触发类型,根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,事件触发类型包括训练事件和监控事件;
物理对象同步虚拟对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为训练事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行训练事件对应的结果同步和过程同步;
虚拟对象同步物理对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为监控事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行监控事件对应的结果同步和过程同步。
可选地,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象;
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象。
可选地,事件检测模块具体用于:
检测数字孪生系统当前的运行阶段,若当前的运行阶段为虚拟对象训练物理对象阶段,则检测物理对象和虚拟对象任务轨迹的第一偏差,当第一偏差小于第一预设给定值时,触发监控事件,若当前的运行阶段为虚拟对象监控物理对象阶段,则检测虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,触发训练事件。
从以上技术方案可以看出,本发明实施例具有以下优点:
本发明实施例提供的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,能够进行训练阶段和监控阶段的虚实状态的双向同步,且能够根据事件触发类型进行对应的结果同步和过程同步,实现基于事件触发的自主切换,保证数字孪生系统的自主性,达到了无人机数字孪生系统的状态同步方向的自主切换和结果与过程的双同步的技术效果。
附图说明
图1为本发明实施例中提供的一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法的流程示意图;
图2为本发明实施例中提供的一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法的整体逻辑框图;
图3为本发明实施例中提供的物理对象同步虚拟对象控制器的结构示意图;
图4为本发明实施例中提供的虚拟对象同步物理对象控制器的结构示意图;
图5为本发明实施例中提供的物理无人机图像;
图6为与图5的物理无人机图像对应的虚拟无人机图像;
图7为本发明实施例中提供的物理无人机同步虚拟无人机的轨迹图;
图8为本发明实施例中提供的一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统的结构意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为了便于理解,请参阅图1和图2,本发明中提供了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法的实施例,包括:
步骤101、对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置。
本发明实施例中,首先需要对虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置,包括传感器位置、数据处理参数、电机参数、无人机最大速度和最大加速度等。
步骤102、对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步。
因为虚拟无人机控制系统和物理无人机控制系统都是数字采样系统,所以需要使虚拟对象系统和物理对象系统都同步一个时钟源,如:time.windows.com。这个时间同步可以采用命令行完成,如Ubuntu系统是运行udo ntpdate time.windows.com和sudohwclock--localtime–systohc两个指令。
在一个实施例中,为了保证虚拟对象系统和物理对象系统的时间同步,可以设置一个定时器,当到达预设时间时,虚拟对象系统和物理对象系统会定时和配置的时间源同步系统的时间,保证虚实系统的时间一致。
步骤103、检测事件触发类型,事件触发类型包括训练事件和监控事件。
进行事件触发类型检测主要是为了当前状态进行同步类型切换。系统所监控的状态量在数字孪生系统不同运行阶段是不相同的。当所监控的状态量不在预设范围值时,将从当前的运行阶段切换为另一运行阶段,即从训练阶段切换为监控阶段,或从监控阶段切换为训练阶段。具体地,如果在虚拟对象训练物理对象阶段,监控的状态量是物理对象和虚拟对象任务轨迹的偏差,即第一偏差(这个偏差可以采样轨迹中n个位置点,计算点与点的距离偏差作为等效),当第一偏差小于第一预设给定值时,即触发监控系统,将当前的系统同步状态转向虚拟对象同步物理对象,即检测到的事件触发类型为监控事件。同样地,在虚拟对象监控物理对象阶段,事件触发监控的系统变量是虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的偏差,即第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,说明物理对象系统当前运行状态由于物理环境影响已经偏离训练的状态,需要重新训练模型,所以将产生事件触发信号更改当前同步状态为训练阶段,即检测到的事件触发类型为训练时间。以数学表达的方式对该过程进行表示可以表示为:
Figure BDA0003340485770000061
其中,y'为事件触发类型监控的输出,y1'为虚拟对象同步物理对象的输出,y2'为物理对象同步虚拟对象的输出,x1为训练状态,x2为虚拟对象状态,x3为物理对象状态,ε1为第一偏差量,ε2为第二偏差量。
步骤104、根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,使得同步控制器对虚拟对象系统和物理对象系统进行对应事件触发类型的结果同步和过程同步,其中,训练事件对应的同步控制器为物理对象同步虚拟对象控制器,监控事件对应的同步控制器为虚拟对象同步物理对象控制器。
在确定事件触发类型后,启动相应的同步控制器进行虚拟对象系统与物理对象系统的结果同步和过程同步。若是训练事件,则对应的同步控制器为物理对象同步虚拟对象控制器,以虚拟对象系统的虚拟对象参数为输入,物理对象系统的物理对象参数作为反馈进行参数控制,使得物理对象与虚拟对象分别进行结果同步和过程同步。若是监控事件,则对应的同步控制器为虚拟对象同步物理对象控制器,以物理对象系统的物理对象参数为输入,虚拟对象系统的虚拟对象参数作为反馈进行参数控制,使得虚拟对象与物理对象分别进行结果同步和过程同步。
本发明实施例提供的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,能够进行训练阶段和监控阶段的虚实状态的双向同步,且能够根据事件触发类型进行对应的结果同步和过程同步,实现基于事件触发的自主切换,保证数字孪生系统的自主性,达到了无人机数字孪生系统的状态同步方向的自主切换和结果与过程的双同步的技术效果。
在一个实施例中,如图3和图4所示,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象(即图3和图4中的物理端);
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象(即图3和图4中的虚拟端)。
需要说明的是,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器的结构相同,所不同的是输入量和输出量。物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器分别由两个反馈控制环路组成,两个反馈控制环路的输出通过融合模块,再经过输出变换模块,最后在事件触发开关模块的触发控制下输出到被控对象。结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块是将输入的偏差量按照相应的控制规律转换为输出量,该模块可以采用传统的PID控制算法、模糊控制算法或滑腔控制算法进行控制。以采用传统的PID控制算法为例进行说明,假设e(t)为t时刻的输入偏差,u(t)为t时刻的输出量,则e(t)和u(t)满足以下关系:
Figure BDA0003340485770000081
其中,Kp、Ti、Td是待整定的参数。
融合模块是将结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块的输出进行融合,进而输出到输出变换模块。融合模块可采用加权平均法,对结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块的输出赋予不同的权重进行求和,数学表达式为:
Figure BDA0003340485770000082
Figure BDA0003340485770000083
其中,y为融合模块的输出,u1为结果参数反馈控制模块的输出,u2为过程参数反馈控制模块的输出,
Figure BDA0003340485770000084
Figure BDA0003340485770000085
为权重系数。
输出变换模块是根据输出控制量的要求,将融合后的输出进一步变换。包括输出限幅、输出倍增或倍减。数学表达式为:
Figure BDA0003340485770000086
其中,w为输出变换模块的输出,y为融合模块的输出,k为待整定的参数,Lmax为输出上限,Lmin为输出下限。
在过程同步阶段,使用有限时间里程计的参数进行偏差量控制,主要是计算物理对象和虚拟对象的瞬时运动状态。在虚拟对象系统和物理对象系统分别添加有限时间里程计模块,并且配置相同采集的时间差。虽然通过速度计算得到的无人机里程计信息是有累积误差的,但是在本发明实施例中,并没有长时间累积计算,也没有利用依次来作为对象位置状态的估计,而是作为对象动态运动的观测器。如果虚拟对象和物理对象的状态是同步的,就意味着在相同采样时间内,两个对象的位移应该是相同的,如果两对象位移不相同,即使最终两对象结果状态相同,也不能说明满足数字孪生系统状态同步需求,需进一步调节。有限时间里程计的里程信息计算公式如下所示:
Figure BDA0003340485770000091
Figure BDA0003340485770000092
Figure BDA0003340485770000093
Δt=|t1-t2|
其中,x(Δt)、y(Δt)和z(Δt)分别代表无人机在Δt时间内x轴、y轴和z轴方向的位移,t1和t2为两个测量时间点,
Figure BDA0003340485770000094
Figure BDA0003340485770000095
分别代表t1点x轴、y轴和z轴方向的速度,
Figure BDA0003340485770000096
Figure BDA0003340485770000097
分别代表t2点x轴、y轴和z轴方向的速度。
结果同步的输入量和反馈量都是对象的当前状态。对于虚拟对象同步物理对象,其输入量是物理对象的实时状态,如无人机的位置,相应的反馈量是虚拟无人机的实时位置,通过结果参数反馈控制模块的控制算法获得校正量,再通过输出变换模块转变为虚拟无人机的控制器输入,如速度指令。通过这样的闭环控制,能够保证虚拟无人机和物理无人机的状态最终同步,即实现结果同步。而过程同步的输入量和反馈量都是有限时间计算的无人机里程计信息,对于物理对象同步虚拟对象,其输入量是计算虚拟对象的里程计信息,反馈量是物理对象的里程计信息,通过比较虚实对象里程计信息,进而利用过程参数反馈控制模块的控制算法获得校正量作用于虚拟对象,即实现过程同步。
以四旋翼无人机来体现本发明实施例的方法实现的同步效果,图5为物理无人机图像,图6为与图5对应的虚拟无人机图像,其中,虚拟无人机是基于Unity3D软件构建的,物理无人机是基于PX4开源控制器搭建的。虚拟端和物理端的通信采用5G通信网络。配置无人机的最大加速度为0.22m/s2,最大速度为2.47m/s。最终得到物理无人机同步虚拟无人机的轨迹如图7所示,验证过程中并没有对控制器参数进行最优整定,所选取参数只是保证系统稳定,从图7中可以看出该方法满足数字孪生系统虚实状态同步要求。
本发明实施例中提供的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,将结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块的输出融合起来作为无人机数字孪生系统的状态同步控制,既满足结果的同步,也保证过程的同步;将无人机的里程计信息作为无人机动态过程的观测器,并且采用的是有限时间间隔的里程计信息,避免了累积误差的影响;将事件触发引入数字孪生系统状态同步控制中,实现了数字孪生系统自主双向同步。
为了便于理解,请参阅图8,本发明中提供了一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统的实施例,包括:
无人机的虚拟对象系统、物理对象系统、参数配置模块、时间同步模块、事件检测模块、物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器;
参数配置模块用于对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置;
时间同步模块,用于对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步;
事件检测模块,用于检测事件触发类型,根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,事件触发类型包括训练事件和监控事件;
物理对象同步虚拟对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为训练事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行训练事件对应的结果同步和过程同步;
虚拟对象同步物理对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为监控事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行监控事件对应的结果同步和过程同步。
物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象;
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象。
事件检测模块具体用于:
检测数字孪生系统当前的运行阶段,若当前的运行阶段为虚拟对象训练物理对象阶段,则检测物理对象和虚拟对象任务轨迹的第一偏差,当第一偏差小于第一预设给定值时,触发监控事件,若当前的运行阶段为虚拟对象监控物理对象阶段,则检测虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,触发训练事件。
本发明实施例中提供的无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,将结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块的输出融合起来作为无人机数字孪生系统的状态同步控制,既满足结果的同步,也保证过程的同步;将无人机的里程计信息作为无人机动态过程的观测器,并且采用的是有限时间间隔的里程计信息,避免了累积误差的影响;将事件触发引入数字孪生系统状态同步控制中,实现了数字孪生系统自主双向同步。
本发明实施例中提供的无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,用于执行前述实施例中的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其工作原理与前述实施例中的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法相同,可取得相同的技术效果,在此不再进行赘述。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,包括:
对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置;
对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步;
检测事件触发类型,事件触发类型包括训练事件和监控事件;
根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,使得同步控制器对虚拟对象系统和物理对象系统进行对应事件触发类型的结果同步和过程同步,其中,训练事件对应的同步控制器为物理对象同步虚拟对象控制器,监控事件对应的同步控制器为虚拟对象同步物理对象控制器。
2.根据权利要求1所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象;
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象。
3.根据权利要求2所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,检测事件触发类型,包括:
检测数字孪生系统当前的运行阶段,若当前的运行阶段为虚拟对象训练物理对象阶段,则检测物理对象和虚拟对象任务轨迹的第一偏差,当第一偏差小于第一预设给定值时,触发监控事件,若当前的运行阶段为虚拟对象监控物理对象阶段,则检测虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,触发训练事件。
4.根据权利要求3所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块采用PID控制算法或模糊控制算法或滑腔控制算法。
5.根据权利要求4所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,融合模块的融合公式为:
Figure FDA0003340485760000021
Figure FDA0003340485760000022
其中,y为融合模块的输出,u1为结果参数反馈控制模块的输出,u2为过程参数反馈控制模块的输出,
Figure FDA0003340485760000023
Figure FDA0003340485760000024
为权重系数。
6.根据权利要求5所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,输出变换模块的变换公式为:
Figure FDA0003340485760000025
其中,w为输出变换模块的输出,y为融合模块的输出,k为待整定的参数,Lmax为输出上限,Lmin为输出下限。
7.根据权利要求1所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法,其特征在于,还包括:
检测当前时间是否到达预设时间,若是,则重新在对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步。
8.一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,其特征在于,包括无人机的虚拟对象系统、物理对象系统、参数配置模块、时间同步模块、事件检测模块、物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器;
参数配置模块用于对无人机的虚拟对象系统和物理对象系统进行参数配置;
时间同步模块,用于对虚拟对象系统和物理对象系统进行时间同步;
事件检测模块,用于检测事件触发类型,根据检测到的事件触发类型触发对应的同步控制器,事件触发类型包括训练事件和监控事件;
物理对象同步虚拟对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为训练事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行训练事件对应的结果同步和过程同步;
虚拟对象同步物理对象控制器,用于响应于事件检测模块在检测到事件触发类型触发为监控事件时的触发指令,对虚拟对象系统和物理对象系统进行监控事件对应的结果同步和过程同步。
9.根据权利要求8所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,其特征在于,物理对象同步虚拟对象控制器和虚拟对象同步物理对象控制器结构相同,均包括结果参数反馈控制模块、过程参数反馈控制模块、融合模块、输出变换模块和事件触发开关模块,结果参数反馈控制模块和过程参数反馈控制模块分别与融合模块的输入连接,融合模块的输出连接输出变换模块,输出变换模块连接事件触发开关模块;
物理对象同步虚拟对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的状态量,反馈量是物理对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是虚拟对象的有限时间里程信息,反馈量是物理对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接物理对象;
虚拟对象同步物理对象控制器的结果参数反馈控制模块的输入量是物理对象的状态量,反馈量是虚拟对象的状态量,过程参数反馈控制模块的输入量是物理对象的有限时间里程信息,反馈量是虚拟对象的有限时间里程信息,事件触发开关模块连接虚拟对象。
10.根据权利要求9所述的无人机数字孪生系统的虚实状态同步系统,其特征在于,事件检测模块具体用于:
检测数字孪生系统当前的运行阶段,若当前的运行阶段为虚拟对象训练物理对象阶段,则检测物理对象和虚拟对象任务轨迹的第一偏差,当第一偏差小于第一预设给定值时,触发监控事件,若当前的运行阶段为虚拟对象监控物理对象阶段,则检测虚拟对象当前状态的轨迹和训练轨迹的第二偏差,当第二偏差大于第二预设给定值时,触发训练事件。
CN202111306986.1A 2021-11-05 2021-11-05 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统 Active CN114035425B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111306986.1A CN114035425B (zh) 2021-11-05 2021-11-05 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统
US17/551,230 US11577834B1 (en) 2021-11-05 2021-12-15 Method and system for synchronizing virtual and real statuses of digital twin system of unmanned aerial vehicle (UAV)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111306986.1A CN114035425B (zh) 2021-11-05 2021-11-05 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114035425A true CN114035425A (zh) 2022-02-11
CN114035425B CN114035425B (zh) 2022-07-26

Family

ID=80143045

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111306986.1A Active CN114035425B (zh) 2021-11-05 2021-11-05 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11577834B1 (zh)
CN (1) CN114035425B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114609917A (zh) * 2022-05-11 2022-06-10 曜石机器人(上海)有限公司 一种基于数字孪生技术的伺服驱动器及伺服系统
CN114789454A (zh) * 2022-06-24 2022-07-26 浙江大学 基于lstm和逆运动学的机器人数字孪生轨迹补全方法
CN116047889A (zh) * 2023-01-16 2023-05-02 中国人民解放军国防科技大学 一种虚实结合仿真系统中控制补偿方法及装置
CN116303648A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 国网山东省电力公司莱西市供电公司 基于数字孪生的电缆预警方法
CN117850539A (zh) * 2023-12-26 2024-04-09 杭州铬络科技有限公司 基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117021118B (zh) * 2023-10-08 2023-12-15 中北大学 一种并联机器人数字孪生轨迹误差动态补偿方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674581A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 北京航空航天大学 一种数字孪生模型一致性精准判定方法及系统
CN111461338A (zh) * 2020-03-06 2020-07-28 北京仿真中心 基于数字孪生的智能系统更新方法、装置
CN112523818A (zh) * 2020-11-19 2021-03-19 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 基于数字孪生体信息的监控方法、系统、服务端及存储介质
CN112859739A (zh) * 2021-01-15 2021-05-28 天津商业大学 一种数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法
WO2021108680A1 (en) * 2019-11-25 2021-06-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Intelligent vibration digital twin systems and methods for industrial environments
CN112904805A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 天津商业大学 一种用于多轴数控机床的数字孪生体建模与虚实同步方法
CN113259486A (zh) * 2021-06-24 2021-08-13 国网天津市电力公司营销服务中心 一种基于数字孪生的计量设备自动化检定线运维系统
CN113485392A (zh) * 2021-06-17 2021-10-08 广东工业大学 基于数字孪生的虚拟现实交互方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10359779B2 (en) 2016-03-22 2019-07-23 Aurora Flight Sciences Corporation Aircrew automation system and method
US10650621B1 (en) 2016-09-13 2020-05-12 Iocurrents, Inc. Interfacing with a vehicular controller area network
WO2018057828A2 (en) * 2016-09-23 2018-03-29 Sharp Laboratories Of America, Inc. Unmanned aircraft and operation thereof
US20180319495A1 (en) * 2017-05-05 2018-11-08 Pinnacle Vista, LLC Relay drone method
US10509415B2 (en) 2017-07-27 2019-12-17 Aurora Flight Sciences Corporation Aircrew automation system and method with integrated imaging and force sensing modalities
US20210065566A1 (en) * 2018-01-29 2021-03-04 Interdigital Patent Holdings, Inc. Methods of a mobile edge computing (mec) deployment for unmanned aerial system traffic management (utm) system applications
CN110673625B (zh) * 2018-07-02 2023-05-23 中光电智能机器人股份有限公司 无人机的监控系统、基地站及控制方法
KR102355021B1 (ko) * 2019-04-19 2022-01-24 한국전자통신연구원 가상 환경에서 학습된 지능형 에이전트를 이용하여 실제 사물의 움직임을 제어하는 방법 및 장치
US11397913B2 (en) * 2019-05-17 2022-07-26 Ford Global Technologies, Llc Systems and methods for automated multimodal delivery
KR20190104013A (ko) * 2019-08-16 2019-09-05 엘지전자 주식회사 무인 항공 시스템에서 무인 항공 로봇의 비행 방법 및 이를 지원하기 위한 장치
KR20190106848A (ko) * 2019-08-26 2019-09-18 엘지전자 주식회사 무인 항공 시스템에서 무인 항공 로봇의 비행을 제어하기 위한 방법 및 이를 지원하기 위한 장치
US20210331813A1 (en) * 2019-09-03 2021-10-28 Lg Electronics Inc. Method and device for landing unmanned aerial vehicle
KR102276649B1 (ko) * 2019-09-04 2021-07-14 엘지전자 주식회사 무인 항공 시스템에서 무인 항공 로봇의 배터리를 충전하기 위한 방법 및 이를 지원하기 위한 장치
KR20210048027A (ko) * 2019-10-22 2021-05-03 엘지전자 주식회사 무인 항공 시스템에서 무인 항공 로봇을 이용한 측위 방법 및 이를 지원하기 위한 장치
CN110865652A (zh) * 2019-11-18 2020-03-06 捷开通讯(深圳)有限公司 无人机控制方法、装置及存储介质
US11453510B1 (en) * 2020-02-21 2022-09-27 Opti-Logic Corporation Apparatuses, systems, and methods for improved landing of aerial vehicles
US11699284B2 (en) * 2020-10-27 2023-07-11 Autel Robotics Co., Ltd. Data collection method, unmanned aerial vehicle (UAV) and storage medium
US11405801B1 (en) * 2021-03-18 2022-08-02 Amazon Technologies, Inc. Managing radio-based network infrastructure using unmanned vehicles

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674581A (zh) * 2019-09-27 2020-01-10 北京航空航天大学 一种数字孪生模型一致性精准判定方法及系统
WO2021108680A1 (en) * 2019-11-25 2021-06-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Intelligent vibration digital twin systems and methods for industrial environments
CN111461338A (zh) * 2020-03-06 2020-07-28 北京仿真中心 基于数字孪生的智能系统更新方法、装置
CN112523818A (zh) * 2020-11-19 2021-03-19 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 基于数字孪生体信息的监控方法、系统、服务端及存储介质
CN112859739A (zh) * 2021-01-15 2021-05-28 天津商业大学 一种数字孪生驱动的多轴数控机床轮廓误差抑制方法
CN112904805A (zh) * 2021-01-15 2021-06-04 天津商业大学 一种用于多轴数控机床的数字孪生体建模与虚实同步方法
CN113485392A (zh) * 2021-06-17 2021-10-08 广东工业大学 基于数字孪生的虚拟现实交互方法
CN113259486A (zh) * 2021-06-24 2021-08-13 国网天津市电力公司营销服务中心 一种基于数字孪生的计量设备自动化检定线运维系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
FATEMEH AKBARIAN 等: ""Synchronization in Digital Twins for Industrial Control Systems"", 《ARXIV:2006.03447V1》 *
PENGYI JIA 等: ""Digital-Twin-Enabled Intelligent Distributed Clock Synchronization in Industrial IoT Systems"", 《IEEE INTERNET OF THINGS JOURNAL》 *
YUANLIN YANG 等: ""A Digital Twin Platform for Multi-Rotor UAV"", 《PROCEEDINGS OF THE 40TH CHINESE CONTROL CONFERENCE》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114609917A (zh) * 2022-05-11 2022-06-10 曜石机器人(上海)有限公司 一种基于数字孪生技术的伺服驱动器及伺服系统
CN114609917B (zh) * 2022-05-11 2022-08-05 曜石机器人(上海)有限公司 一种基于数字孪生技术的伺服驱动器及伺服系统
CN114789454A (zh) * 2022-06-24 2022-07-26 浙江大学 基于lstm和逆运动学的机器人数字孪生轨迹补全方法
CN114789454B (zh) * 2022-06-24 2022-09-06 浙江大学 基于lstm和逆运动学的机器人数字孪生轨迹补全方法
CN116047889A (zh) * 2023-01-16 2023-05-02 中国人民解放军国防科技大学 一种虚实结合仿真系统中控制补偿方法及装置
CN116047889B (zh) * 2023-01-16 2023-06-27 中国人民解放军国防科技大学 一种虚实结合仿真系统中控制补偿方法及装置
CN116303648A (zh) * 2023-03-21 2023-06-23 国网山东省电力公司莱西市供电公司 基于数字孪生的电缆预警方法
CN116303648B (zh) * 2023-03-21 2023-10-24 国网山东省电力公司莱西市供电公司 基于数字孪生的电缆预警方法
CN117850539A (zh) * 2023-12-26 2024-04-09 杭州铬络科技有限公司 基于数字孪生的时间同步方法、轨道交通管理方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US11577834B1 (en) 2023-02-14
CN114035425B (zh) 2022-07-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114035425B (zh) 一种无人机数字孪生系统的虚实状态同步方法和系统
Li et al. Adaptive formation control of networked robotic systems with bearing-only measurements
Chen et al. Edge computing gateway of the industrial internet of things using multiple collaborative microcontrollers
Niu et al. Adaptive decentralized asymptotic tracking control for large-scale nonlinear systems with unknown strong interconnections
Khoo et al. Robust finite-time consensus tracking algorithm for multirobot systems
CN110162035B (zh) 一种集群机器人在有障碍物场景中的协同运动方法
CN104690726B (zh) 一种空间机械臂运动控制系统
CN104552311A (zh) 基于EtherCAT的智能工业机器人总线模块及其操作方法
CN103412492B (zh) 多机电系统分布式智能同步控制装置及方法
CN114237041B (zh) 一种基于预设性能的空-地协同固定时间容错控制方法
CN114355959B (zh) 空中机器人的姿态输出反馈控制方法、装置、介质和设备
Trejo et al. Robust formation control based on leader-following consensus in multi-agent systems with faults in the information exchange: Application in a fleet of unmanned aerial vehicles
Kada et al. Industrial communication networks and the future of industrial automation
CN113110058A (zh) 一种通信受限的多智能体系统二分实用一致性控制方法
TWM591741U (zh) 運用雙向通道類神經網路架構之智能工業物聯網系統
Aracil et al. Toward smart systems: Their sensing and control in industrial electronics and applications
CN115435781A (zh) 一种基于多传感器融合的机器人室内外无缝定位方法及系统
Nguyen et al. Dual rate Kalman filter considering delayed measurement and its application in visual servo
CN109648544A (zh) 一种多关节智能工业机器人
Ihnatsiuk et al. CONSTRUCTION OF A MATHEMATICAL MODEL OF THE MOVEMENT OF A FOUR-WHEELED MOBILE ROBOT
CN113927596A (zh) 一种基于宽度神经学习的时变输出约束机器人遥操作有限时间控制方法
Li et al. Three‐dimensional dead reckoning of wall‐climbing robot based on information fusion of compound extended Kalman filter
Liu et al. Actuator-fault-tolerant trajectory tracking control for multi-robot system under directed network topologies and communication delays
CN108107882B (zh) 基于光学运动跟踪的服务机器人自动标定与检测系统
Fengxia et al. Composite control of RBF neural network and PD for nonlinear dynamic plants using U-model

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant