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公开(公告)号：CN108847828B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810812854.8
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提供一种具有随机建模误差的非线性事件触发滤波方法，属于状态估计技术领域。本发明首先建立基于事件触发机制具有随机建模误差和滤波增益扰动的非线性随机系统的动态模型、对动态模型进行滤波器设计；然后计算一步预测误差协方差矩阵的上界；通过一步预测误差协方差矩阵的上界计算得到k+1时刻滤波增益矩阵Kk+1；再将Kk+1代入步骤二的滤波器中，得到k+1时刻的状态估计并根据滤波增益矩阵Kk+1，计算出滤波误差协方差矩阵的上界Σk+1|k+1；重复上述步骤，直至满足达到滤波总时长。本发明解决了现有滤波技术不能同时处理在事件触发条件下的随机建模误差和滤波增益扰动，进而导致滤波误差大的问题。本发明可用随机非线性时变系统的滤波。
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公开(公告)号：CN108847828A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810812854.8
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提供一种具有随机建模误差的非线性事件触发滤波方法，属于状态估计技术领域。本发明首先建立基于事件触发机制具有随机建模误差和滤波增益扰动的非线性随机系统的动态模型、对动态模型进行滤波器设计；然后计算一步预测误差协方差矩阵的上界；通过一步预测误差协方差矩阵的上界计算得到k+1时刻滤波增益矩阵Kk+1；再将Kk+1代入步骤二的滤波器中，得到k+1时刻的状态估计 并根据滤波增益矩阵Kk+1，计算出滤波误差协方差矩阵的上界Σk+1|k+1；重复上述步骤，直至满足达到滤波总时长。本发明解决了现有滤波技术不能同时处理在事件触发条件下的随机建模误差和滤波增益扰动，进而导致滤波误差大的问题。本发明可用随机非线性时变系统的滤波。
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公开(公告)号：CN109728796B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201811517629.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 一种基于事件触发机制的滤波方法，本发明涉及基于事件触发机制的滤波方法。本发明解决了现有滤波方法估计误差大的问题。过程为：一、建立非线性随机系统的动态模型；二、事件触发机制下对非线性随机系统的动态模型进行滤波器设计；三、计算滤波器的一步预测误差协方差矩阵上界；四、计算滤波增益矩阵；五、将滤波增益矩阵带入二，得到第k+1时刻的状态估计；判断k+1是否达到网络总时长M，若k+1＜M，则执行六，若k+1＝M，则结束；六、计算出滤波误差协方差矩阵上界；另k＝k+1，执行二，直至满足k+1＝M。本发明用于事件触发机制的滤波领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109039725A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810814462.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145 , H04L41/142
Abstract: 一种具有随机发生耦合的复杂网络优化估计方法，本发明涉及具有随机耦合复杂网络优化估计方法。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理具有测量丢失现象和不准确发生概率的随机发生耦合的时滞复杂网络，导致估计性能准确率低，以及存在传输数据丢失、传输失败、耦合节点无法接收到其他节点信息同时发生的情况下，导致估计性能准确率低的问题。过程为：一、建立随机发生耦合时滞复杂网络动态模型；二、事件触发协议下对动态模型进行状态估计；三、计算∑i,k+1|k；四、计算Ki,k+1；五、得到判断k+1是否达到M，若k+1＜M，执行六，反之结束；六、计算∑i,k+1|k+1；另k＝k+1，执行二，直至满足k+1＝M。本发明用于复杂网络优化估计领域。
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公开(公告)号：CN109039725B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810814462.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 一种具有随机发生耦合的复杂网络优化估计方法，本发明涉及具有随机耦合复杂网络优化估计方法。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理具有测量丢失现象和不准确发生概率的随机发生耦合的时滞复杂网络，导致估计性能准确率低，以及存在传输数据丢失、传输失败、耦合节点无法接收到其他节点信息同时发生的情况下，导致估计性能准确率低的问题。过程为：一、建立随机发生耦合时滞复杂网络动态模型；二、事件触发协议下对动态模型进行状态估计；三、计算∑i,k+1|k；四、计算Ki,k+1；五、得到判断k+1是否达到M，若k+1＜M，执行六，反之结束；六、计算∑i,k+1|k+1；另k＝k+1，执行二，直至满足k+1＝M。本发明用于复杂网络优化估计领域。
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公开(公告)号：CN109728796A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811517629.8
申请日：2018-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 一种基于事件触发机制的滤波方法，本发明涉及基于事件触发机制的滤波方法。本发明解决了现有滤波方法估计误差大的问题。过程为：一、建立非线性随机系统的动态模型；二、事件触发机制下对非线性随机系统的动态模型进行滤波器设计；三、计算滤波器的一步预测误差协方差矩阵上界；四、计算滤波增益矩阵；五、将滤波增益矩阵带入二，得到第k+1时刻的状态估计；判断k+1是否达到网络总时长M，若k+1＜M，则执行六，若k+1＝M，则结束；六、计算出滤波误差协方差矩阵上界；另k＝k+1，执行二，直至满足k+1＝M。本发明用于事件触发机制的滤波领域。
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公开(公告)号：CN109375517A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811517610.3
申请日：2018-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供不确定发生概率情形下网络化控制系统的滑模控制方法，属于滑模控制技术领域。本发明首先针对不确定发生概率的数据丢包情形下具有分布式传感器时滞和有界时变时滞的网络化控制系统的动态模型设计滑模函数，构造系统的控制器并分别代入动态模型与滑模函数中，保证所得到的滑模函数在有限时间内收敛至滑模面的带状邻域内，获得此时的等效控制；将等效控制代入网络化控制系统，得到闭环系统，并分析其稳定性，最后获得滑模函数中待求解的矩阵，实现滑模控制方法。本发明解决了在网络化控制系统具有不确定发生概率的数据丢包情形下，现有滑模控制技术不能同时处理分布式传感器时滞和有界时变时滞的问题。本发明可用于系统的滑模控制。
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公开(公告)号：CN209772942U
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201920202163.6
申请日：2019-02-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种通信电子元器件多角度防潮除尘装置，包括两个半圆管，两个半圆管上下对称设置，两个半圆管的的内凹面相对设置，两个半圆管的两端内部均设有竖向的圆板，两个圆板中间通过横板固定连接，圆板的内侧的上下两侧对称固定安装竖杆，半圆管内侧靠近两端处对称固定安装弧形轨，弧形轨上均配合安装滑块，滑块侧部与对应的竖杆固定连接，滑块靠近横板的一端均固定连接电动伸缩杆的活动杆的一端，电动伸缩杆的固定杆侧部与对应的竖杆侧部固定连接，电动伸缩杆均为竖向，弧形轨的远离半圆管端部的一侧均设有弧形的齿条。本实用新型结构简单，使用方便，可以从不同的角度进行自动除尘工作，防潮除尘效率较高。
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