-
公开(公告)号：CN117875032A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311802851.3
申请日：2023-12-25
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种动静混合协议下状态饱和质量弹簧系统的优化滤波方法，所述方法包括如下步骤：一、建立动静混合协议影响下具有状态饱和的质量弹簧系统动态模型；二、基于质量弹簧系统动态模型，设计状态饱和滤波器；三、通过求解矩阵方程，计算第i个节点在第h时刻的预测误差协方差上界Θi,h+1|h；四、根据Θi,h+1|h，计算第i个节点在第h+1时刻的滤波器增益#imgabs0#五、根据#imgabs1#将其代入至滤波器中，得到第i个节点在第h+1时刻的滤波#imgabs2#判断当前时刻h+1是否达到总时长T，若h+1＜T，则执行六，否则，结束运行；六、根据#imgabs3#得到第i个节点在第h+1时刻的滤波误差协方差上界Θi,h+1|h+1；令h＝h+1，执行二，直至h+1≥T。该滤波方法可有效解决质量弹簧系统在动静混合协议及状态饱和影响下的滤波问题。
-
公开(公告)号：CN116431981A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211566212.7
申请日：2022-12-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动机器人定位系统的分布式集员滤波方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立加密解密机制下具有状态饱和的移动机器人定位系统动态模型；步骤二、在最小化滤波误差椭球域意义下设计分布式集员滤波器；步骤三、计算传感器网络中每个节点在k时刻的中间矩阵Pi,k+1|k；步骤四、计算每个传感器节点的滤波器增益矩阵步骤五、设计第i个传感器节点在k+1时刻的分布式集员滤波器判断k+1是否达到总时长M，如果k+1＜M，则执行步骤六，若k+1≥M，则结束运行；步骤六、计算每个传感器节点的滤波误差受限矩阵Pi,k+1|k+1；令k＝k+1，执行步骤二，直至满足k+1≥M。本发明解决了现有分布式滤波方法不能处理加密解密机制下具有状态饱和的传感器网络的分布式滤波问题。
-
公开(公告)号：CN115859030B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202211514000.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂耦合下的两步估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立复杂耦合网络状态模型、测量输出模型及恶意攻击模型；步骤二、在恶意攻击的影响下对复杂耦合网络状态进行估计；步骤三、求出每个节点的先验估计偏差的协方差上界步骤四、计算每个节点的估计器系数矩阵步骤五、将代入步骤二中的后验状态估计模型中，得到后验估计判断t+1时刻与总时长T的关系，若t+1＜T，则执行步骤六，若t+1＝T，则结束；步骤六、根据计算出每个节点的后验估计偏差协方差上界令t＝t+1，执行步骤二，直至满足t+1＝T。本发明解决了在随机发生耦合和非线性耦合偏差影响下导致估计方法准确率降低的问题，以及在部分节点测量值未知且受恶意攻击时不能估计节点状态的问题。
-
公开(公告)号：CN115718427B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211436497.2
申请日：2022-11-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种保安全的非脆弱网络化预测控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立通讯延迟下的网络化控制系统模型；步骤二、设计匹配的观测器结构；步骤三、构造基于均匀量化和虚假数据攻击的预测控制器结构；步骤四、获得保证网络化控制系统均方意义下输入‑状态稳定的判别依据；步骤五、求解观测器增益参数和预测控制器增益参数；步骤六、将所求的观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵分别代入步骤二中的观测器和步骤三中的预测控制器中。该方法解决了现有控制方法不能在信号需量化后同时补偿具有传输延迟、随机发生网络攻击的网络化系统，导致数据传输不准确、控制系统低下甚至系统不稳定的问题。
-
公开(公告)号：CN115727875A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211518553.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 一种基于修正罗德里格斯参数的无奇异传递对准方法，涉及捷联惯性导航系统的初始对准技术领域。本发明是为了解决现有的惯性导航系统传递对准方法不能同时实现对杆臂误差的有效估计以及保证对准模型的无奇异性的问题。本发明对子惯性导航系统的姿态矩阵进行链式分解，从中提取出未知姿态矩阵；充分考虑主、子惯性导航系统之间存在的杆臂误差，利用主、子惯性导航系统输出的角速度测量值和比力测量值构建传递对准模型；采用修正罗德里格斯参数等价表示未知姿态矩阵，在保证模型无奇异的同时，降低模型维数；采用基本的扩展卡尔曼滤波进行状态估计，利用估计出的修正罗德里格斯参数和误差角计算相关姿态矩阵，完成传递对准。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108847829B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810814464.4
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发生不确定性和量化测量的非线性滤波方法，属于状态估计技术领域。本发明首先建立具有随机发生不确定性和量化测量的非线性时变系统动态模型、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滤波增益矩阵Kk+1；再将滤波增益矩阵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计算出的滤波增益矩阵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随机发生不确定性和量化测量，进而导致滤波误差大的问题。本发明可用于非线性时变系统的滤波。
-
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。
-
公开(公告)号：CN109521676B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201811582376.2
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种概率分布时滞系统的自适应滑模容错控制方法。属于模容错控制领域。现有滑模控制方法存在不能同时处理系统不确定性、概率分布时滞、执行器故障以及外部扰动上界未知影响系统性能的问题。建立具有系统不确定性、概率分布时滞、执行器故障以及外部扰动上界未知的控制系统的动态模型；对建立的控制系统的动态模型进行滑模面的设计；计算动态模型的滑模面的相应的滑动模态；利用滑动模态，通过李亚普诺夫稳定性定理，获得保证滑动模态性能的判别条件；根据中获得的判别条件，求得增益矩阵；根据增益矩阵，设计自适应律进行滑模控制。本发明能保证系统不确定性、概率分布时滞、执行器故障以及外部扰动上界未知影响系统性能情况下的稳定控制。
-
公开(公告)号：CN109688024A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811519200.2
申请日：2018-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
CPC classification number: H04L43/08 , H04L41/142 , H04L43/50
Abstract: 基于随机通信协议的复杂网络弹性状态估计方法，属于复杂网络的弹性状态估计技术领域。本发明解决了现有的复杂网络弹性状态估计方法不能处理随机通信协议，导致弹性状态估计的性能差的问题，本发明考虑了随机通信协议对状态估计性能的影响，利用李亚普诺夫泛函全面考虑了随机通信协议的有效信息，与现有的复杂网络弹性状态估计方法相比，本发明的弹性状态估计方法可以处理随机通信协议，得到了基于线性矩阵不等式解的弹性状态估计方法，达到了抗外部扰动的目的，提高了弹性状态估计的性能，且具有易于求解与实现的优点。本发明适用于复杂网络的弹性状态估计技术领域。
-
公开(公告)号：CN109088749A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810812837.4
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种随机通讯协议下复杂网络的状态估计方法，它用于控制系统的网络状态估计技术领域。本发明解决了现有的状态估计方法不能够同时处理具有随机内耦合以及测量丢失现象的复杂网络的状态估计的问题。本发明同时考虑了具有未知概率的测量丢失现象以及随机内耦合对状态估计性能的影响，利用扩展卡尔曼滤波方法全面考虑了估计误差协方差矩阵的有效信息，达到了抗扰动的目的；与现有的通讯协议下复杂网络状态估计方法相比，本发明的方法可以将估计误差控制在极小的范围内，在易于求解的同时，可以将估计的精确度提高10％以上。本发明可以应用于网络状态估计技术领域用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
84
records
(took 0.064 seconds)
