公开(公告)号：CN115935787A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211386982.3

申请日：2022-11-07

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  高岩 ,  于浍 ,  贾朝清 ,  班立群 ,  孙若姿 ,  雷冰欣 ,  郑凯文

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/16 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04

Abstract: 本发明公开了一种编码解码机制下的忆阻神经网络状态估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有H∞性能约束及传感器能量收割的忆阻神经网络动态模型；步骤二、在编码解码机制下对忆阻神经网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算忆阻神经网络的误差协方差矩阵上界及H∞性能约束条件；步骤四、利用随机分析方法，并通过解一系列线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解，实现对忆阻神经网络进行状态估计；判断k+1是否达到总时长N，若k+1＜N，则执行步骤二，反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理编码解码机制下具有H∞性能约束及方差受限忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题，从而提高了估计性能的准确率。

公开(公告)号：CN115883408A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211506096.X

申请日：2022-11-28

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  李泽昊 ,  孙若姿 ,  张红旭 ,  徐龙 ,  吕重阳 ,  刘玉锋 ,  张庆博

IPC: H04L43/08 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明公开了一种基于补偿的多速率复杂网络状态估计方法，首先，建立多速率复杂网络的动态模型，并利用零阶保持器策略将多速率动态模型转化为单速率动态模型；然后，引入传输速率方法达到提升能源利用率的目的，设计预测补偿规则以提高估计精度，构造基于补偿的状态估计器；接着，计算估计器的一步预测误差协方差矩阵的上界和估计器增益矩阵；随后将获得的估计器增益矩阵带入状态估计器中得到状态估计变量；最后，将估计器增益矩阵带入一步预测误差协方差矩阵上界的表达式中，得到最小的上界。该方法在解决了多速率复杂网络的状态估计问题的同时减少了节点能源的消耗，且具有递推形式，适合在线应用。

公开(公告)号：CN115865702A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211430178.0

申请日：2022-11-15

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  胡志斌 ,  张红旭 ,  孙若姿 ,  班立群 ,  刘玉锋 ,  张庆博 ,  高培夏

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/142 ,  H04L67/12

Abstract: 本发明公开了一种网络调度策略下具有数据衰减的分布式融合估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有数据衰减现象的随机非线性时滞系统的传感器网络动态模型；步骤二、对传感器网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算一步预测误差协方差矩阵上界∑i,k+1|k；步骤四、计算估计迭代修正矩阵Ki,k+1；步骤五、将Ki,k+1代入步骤二中，得到状态估计判断k+1是否达到传感器网络总时长M，若k+1＜M，则执行步骤六，若k+1＝M，则结束；步骤六、计算估计误差协方差矩阵上界∑i,k+1|k+1；步骤七、计算融合估计和融合估计误差协方差矩阵∑0k+1|k+1；令k＝k+1，返回执行步骤二，直至满足k+1＝M。本发明解决了现有方法存在数据衰减现象和网络带宽受限时，不完全的测量信息传输到估计器时，导致其融合估计精度低的问题。

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

Inventor： 胡军 ,  张红旭 ,  武志辉 ,  陈东彦 ,  石宇静 ,  关馨郁 ,  徐沈阳 ,  张昌露

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。

公开(公告)号：CN109521676A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811582376.2

申请日：2018-12-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  张红旭 ,  李泽昊 ,  关馨郁 ,  李佳兴 ,  徐沈阳 ,  武晗 ,  高萍萍

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：CN109521675A

公开(公告)日：2019-03-26

申请号：CN201811582335.3

申请日：2018-12-24

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  吴彤 ,  赵文杰 ,  张红旭 ,  武志辉 ,  陈东彦 ,  计东海

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种具有均匀量化的时变多智能体非脆弱一致性控制方法，属于多智能体系统的反馈控制技术领域。现有的一致性控制方法不能处理均匀量化，影响一致性性能的问题。一种具有均匀量化的时变多智能体非脆弱一致性控制方法，一、建立具有均匀量化的时变多智能体的非线性动态模型；二、设计输出反馈控制器；三、基于非线性动态模型和输出反馈控制器，确定一致性条件；四、根据一致性条件，得到输出反馈控制器增益K存在的充分条件并代入步骤二的输出反馈控制器中，实现对具有均匀量化的时变多智能体的一致性控制；优化一致性性能指标，使具有均匀量化的时变多智能体达到最佳的一致性性能。本发明达到抗非线性扰动的目的，且具有易于求解与实现的优点。

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

Inventor： 胡军 ,  张红旭 ,  武志辉 ,  刘凤秋 ,  张昌露

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。

公开(公告)号：CN108919647A

公开(公告)日：2018-11-30

申请号：CN201810814458.9

申请日：2018-07-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  张盼盼 ,  张红旭 ,  陈东彦 ,  石宇静 ,  计东海

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种具有随机非线性扰动的滑模控制方法，本发明涉及具有随机非线性扰动的滑模控制方法。为了解决现有滑模控制方法不能同时处理随机切换非线性、状态时滞和不确定性，使外部扰动对系统输出影响大，导致滑模控制精度低的问题。本发明包括：一、建立具有随机切换非线性和有界状态时滞的网络化控制系统的动态模型；二、对步骤一建立的动态模型进行滑模面的设计；三、计算滑模面的滑模动态；四、获得保证滑模动态H∞性能的判别条件，通过对判别条件的求解，得到滑模面参数矩阵G；五、根据获得的参数矩阵G，构造滑模控制器，实现对具有随机切换非线性和有界状态时滞的网络化控制系统的滑模控制。本发明用于网络化控制领域。

公开(公告)号：CN103676646A

公开(公告)日：2014-03-26

申请号：CN201310738391.2

申请日：2013-12-29

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  陈东彦 ,  武志辉 ,  徐龙 ,  于浍

IPC: G05B13/00

Abstract: 一种具有随机发生的不确定性和分布式传感器时滞的网络化控制系统的状态估计方法，涉及一种随机发生的不确定性和传感器时滞状态估计方法。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理随机发生的不确定性和分布式传感器时滞，进而影响状态估计性能的问题，本发明同时考虑了随机发生的不确定性和分布式传感器时滞对状态估计性能的影响，利用李亚普诺夫函数全面考虑了时滞的有效信息，与现有的非线性复杂动态系统的状态估计方法相比，本发明的状态估计方法可以同时处理随机发生的不确定性、分布式传感器时滞和时变有界时滞，得到了基于线性矩阵不等式解的状态估计方法，达到抗非线性扰动的目的，本发明适用于非线性复杂动态系统的状态估计。

公开(公告)号：CN118157630B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410184673.0

申请日：2024-02-19

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 胡军 ,  张庆博 ,  孙若姿 ,  刘玉锋 ,  班立群 ,  赵丹绮 ,  杨晓龙

IPC: H03H21/00 ,  H04W4/029 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明公开了一种基于传感器网络的定位系统分布式滤波方法，所述方法如下：一、建立定位系统动态模型；二、设计分布式滤波器；三、计算传感器网络中第i个传感器节点在r时刻的一步预测误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r；四、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波器增益矩阵Ki,r+1；五、将Ki,r+1代入到分布式滤波器中，获得第i个传感器节点在r+1时刻的状态估计#imgabs0#判断r+1时刻是否达到总时长T，若r+1＜T，则执行六；六、计算第i个传感器节点在r+1时刻的滤波误差协方差矩阵上界∑i,r+1|r+1；令r＝r+1，执行二，直到满足r+1＝T。本发明解决了基于传感器网络的在自适应事件触发机制以及瑞利衰落信道下的具有随机切换非线性、状态饱和的定位系统分布式滤波问题。