一种基于动态事件触发的电路系统不匹配量化滤波方法

    公开(公告)号:CN117674767A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311640757.2

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态事件触发的电路系统不匹配量化滤波方法。该方法首先基于Markov跳变系统理论与模糊控制理论,建立电路系统的模糊Markov模型,接着设计一种由系统输入和误差依赖触发参数构成的动态事件触发机制来降低通信传输频率,设计一种多通道的不匹配量化器来处理实际编码/解码硬件的参数波动,最后利用量化后的系统输出,设计一种降阶滤波器来估计电路系统的调节输出。该方法应用于电路系统时,滤波效果好,且显著降低了通信频率。

    一种基于观测器的电路系统迭代学习控制方法

    公开(公告)号:CN117008473A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310786585.3

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于观测器的电路系统迭代学习控制方法。该方法首先使用参数建模法建立电路系统模型,利用参考轨道修饰方法使参考轨道空间闭合,即在迭代时长不固定的情况下使本次迭代参考轨道初始值等于上次迭代参考轨道终值,同时构造了自适应学习观测器,使用基于观测器迭代学习控制的控制器来控制电路系统。与传统的需要精确数学模型的控制方法相比,本发明所提的控制算法更为新颖且应用条件简单。该方法用于重复任务操作时,有效地提高了控制精度,具有良好的工程应用价值。

    一种基于扰动分解技术的化学品四槽罐系统输出补偿控制方法

    公开(公告)号:CN116841200A

    公开(公告)日:2023-10-03

    申请号:CN202310787008.6

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于扰动分解技术的化学品四槽罐系统输出补偿控制方法。该方法首先基于拉普拉斯逆变换的方法建立化学品四槽罐系统的数学模型,分别对受多扰动影响的化学品四槽罐系统所可能存在的可匹配扰动与非匹配扰动进行分类,并对匹配扰动进行扰动分解,在化学品四槽罐系统的状态未知条件下,接着考虑通过基于输出值的观测器对于该扰动的各个特征进行观测补偿。这种方法不仅应用于受不确定、非线性、多扰动的非理想型系统,也能够在观测补偿控制的基础上进行考虑成本的改良。

    一种基于分数阶理论的降噪系统无源性和耗散性新判据

    公开(公告)号:CN116756470A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310819854.1

    申请日:2023-07-05

    Inventor: 沈谋全 王晨

    Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶理论的降噪系统无源性和耗散性新判据。该方法首先基于分数阶差分方程理论,建立降噪系统的离散时间分数阶广义Cohen‑Grossberg神经网络模型,接着给出基于Lyapunov泛函下的离散时间分数阶无源性定义,并设计一种含时滞状态变量和不含时滞状态变量组成的控制输入,使得降噪系统达到无源状态,进而降低噪声,最后利用耗散性问题来控制网络系统在不同初始条件下实现闭环系统下稳定。该方法应用于降噪系统时,降低了系统噪声,提高了运行环境。

    一种基于数据驱动的质量-弹簧-减震器系统的优化控制方法

    公开(公告)号:CN116107208A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202211679480.X

    申请日:2022-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的质量‑弹簧‑减震器系统的优化控制方法。该方法首先获取质量‑弹簧‑减震器系统的紧格式数据模型,基于此模型采用优化准则来近似未知的伪偏导参数;预设优化指标,然后借助神经网络来近似预设的未来时刻的指标函数;利用自适应动态规划技术,设计出在预设指标下的最优控制器来控制质量‑弹簧‑减震器系统,有效地提高了控制性能。

    一种考虑量测信号丢失的改进集合卡尔曼滤波估计方法

    公开(公告)号:CN105931130A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610226554.2

    申请日:2016-04-11

    CPC classification number: G06Q50/06 G06F17/5036

    Abstract: 本发明公开了一种考虑量测信号丢失的改进集合卡尔曼滤波估计方法。该方法首先采用二项分布建立了量测信号丢失的数学模型;然后,通过对现有的集合卡尔曼滤波状态估计方法进行改进,设计出了改进集合卡尔曼滤波状态估计算法。该算法因考虑了实际工程背景中广泛存在的量测信号丢失的情况,且简单易于实现,有效的解决了量测信号丢失下的非线性系统的状态估计和参数辨识问题,具有一定的工程应用价值。

    一种处理Lévy噪声的分数阶卡尔曼滤波方法

    公开(公告)号:CN105930640A

    公开(公告)日:2016-09-07

    申请号:CN201610226553.8

    申请日:2016-04-11

    CPC classification number: G16Z99/00

    Abstract: 本发明公开了一种处理Lévy噪声的分数阶卡尔曼滤波方法。首先,给出状态预测初值和预测误差协方差初值。接着,对Lévy噪声进行处理,计算当前时刻量测噪声协方差和当前时刻最优滤波增益。然后,利用当前时刻最优滤波增益和状态预测值计算当前时刻状态估计值,利用预测误差协方差计算当前时刻估计误差协方差,再利用当前时刻状态估计值和估计误差协方差计算当前时刻系统噪声协方差。最后,利用当前时刻状态估计值对下一时刻状态预测值进行更新,利用当前时刻估计误差协方差对下一时刻预测误差协方差进行更新。本发明能解决分数阶线性离散系统在非高斯噪声下的状态估计问题,而且易于与已有的状态估计软件相结合。

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