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公开(公告)号：CN117221998A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311221402.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了基于周期性切换控制的固定时间和指定时间同步方法，本发明以线性耦合的多层动态网络为研究对象，针对固定时间和指定时间同步问题，首先，提出一个新的固定时间稳定性定理，提高了停息时间上界的精确估计，基于固定时间稳定性，通过设计周期性切换控制器推导出一些保证多层动态网络的固定时间同步准则，此外，以同步状态作为虚拟节点将原始网络扩张，消除拓扑结构强连通性约束，考虑了多层网络层参数对停息时间的影响，提出了停息时间与层参数无关，最后，通过几种特殊函数和具有有限控制增益的控制器研究了多层动态网络指定时间同步问题。
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公开(公告)号：CN116954221A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310825438.2
申请日：2023-07-06
Applicant: 福州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种多非完整机器人系统的分布式固有时间编队控制方法，包括以下步骤：步骤S1、建立多非完整移动机器人系统的数学模型，并通过线性转换，将存在非完整约束的非线性系统的数学模型转换为线性模型，从而将多非完整移动机器人的编队跟踪目标转化为多智能体的状态一致性问题；步骤S2、基于TBG为转换后的新的系统设计分布式固有时间观测器，使不能直接获取虚拟领导者状态信息的跟随者能在固有时间内估计虚拟领导者的状态信息；步骤S3、在步骤S2和S3的基础上，基于TBG设计两个包含机器人线速度和角速度的控制输入，保证多非完整移动机器人系统在固有时间形成编队跟踪控制。该方法有利于减小初始控制的输入幅值，提高实用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116707993A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310853516.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种面向智慧灯杆系统的轻量化数据加密方法，所述加密方法基于智慧灯杆系统，智慧灯杆系统包括经边缘认证平台接入云平台的智慧灯杆终端，智慧灯杆系统利用时间戳进行哈希运算以生成唯一的SM4密钥以确保加密算法的前向保密性和后向保密性，基于密钥来使用SM4算法对智慧灯杆终端采集的数据进行加密，生成的加密数据包含原始数据和其哈希值以校验数据完整性；智慧灯杆系统中，加密数据通过轻量级传输协议进行传输，并在接收端进行解密和校验；本发明能提升智慧灯杆系统的数据安全性和通信效率。
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公开(公告)号：CN119535998B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510108996.6
申请日：2025-01-23
Applicant: 福州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于多层网络的工业系统切换控制能耗优化方法，包括以下步骤：S1:收集工业系统各层级的数据信息并构建节点，构建工业系统的多层网络结构；S2:基于工业系统的多层网络结构，构建控制器实现网络层之间通信的同步；S3:计算控制器消耗的能量，确定能量消耗的上界，对多层网络同步能量消耗进行分析；S4:根据多层网络同步能量消耗分析结果，优化多层网络内的能量成本。本发明能有效优化多层网络的能耗管理，提高网络运行效率和整体能效，确保网络性能和服务质量。
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公开(公告)号：CN117406712A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311221630.7
申请日：2023-09-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向未知目标区域的多智能体的覆盖探查方法。本发明以多智能体为研究对象，将整个任务分为规划、决策以及控制部分。首先，利用扇形分解法将任务区域按面积划分为若干子区域，每一个智能体利用往复式覆盖法规划全覆盖路径；其次，将每一个智能体跟踪自身全覆盖路径和探测静目标过程中的若干步骤设为不同状态，通过有限状态机方法构造智能体的任务决策模型，同时采用模型预测控制跟踪规划出的运动路径。最后，通过对仿真结果进行数据处理，给出自测报告以验证所提出的基于往复式覆盖与分布式模型预测控制的多智能体区域信息采集方案的有效性；该方案具有简单、易于实现、计算代价小、能够应对未知的非结构化环境等优势。
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公开(公告)号：CN116866383A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310862275.5
申请日：2023-07-14
Applicant: 福州大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/104 , H04L9/40 , H04L67/52
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的群机器人身份认证与任务监管融合方法，包括：生成合法身份信息并写入基于区块链智能合约设计的身份认证中心，同时将合法身份信息写入机器人；各机器人私有链状态初始化，发送身份认证请求及身份信息；身份认证中心收到机器人的身份信息，进行身份认证；系统根据机器人身份认证结果管理机器人，通过身份认证的机器人加入集群；集群机器人开始执行任务并定时上传位置信息和任务执行信息至基于区块链智能合约设计的任务监管中心；任务监管中心根据机器人的位置信息和任务执行信息对机器人进行评分，并基于评分判定拜占庭机器人。该方法可以减少系统识别拜占庭机器人的时间，提高群机器人系统的拜占庭容错能力。
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公开(公告)号：CN116841297A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310803274.3
申请日：2023-07-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向仓储机器人系统的行为优先级智能调整方法。首先，为多机器人系统设计一些基本行为，并利用零空间投影方法将基本行为以不同的优先级顺序组合成为复合行为；其次，结合强化学习算法和零空间行为控制方法，将复合行为的速度输出作为强化学习的动作集合，构建强化学习任务监管RLMS；最后，对经验池和神经网络的结构分别进行了优化。本方法不需要人为地设定任务优先级的调整条件，从而减少了研究人员的工作量，并具有良好的可扩展性，能被应用于传统逻辑法难以处理的大数量任务优先级动态调整中。同时，由于本方法是离线学习完成后进行使用，不需要在线地进行计算和存储大量数据，在一定程度上减少了硬件的在线计算及存储的压力。
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