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公开(公告)号：CN118331326B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410764462.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及基于中间变量观测器的多领航无人机系统容错编队控制方法，包括：构建存在系统故障和系统不确定性的多领航无人机系统动态模型，并对跟随无人机的系统故障和系统不确定性构造增广系统；对上述增广系统设计基于中间变量的故障观测器；设计分布式自适应跟踪容错编队控制器，并利用故障观测器得到的估计值在容错编队控制器中构造补偿项；基于李雅普诺夫定理和自适应技术设计故障观测器和容错编队控制器参数；验证在满足设计的参数条件下该容错编队控制器能够实现对多领航无人机系统的编队跟踪目标。本发明基于故障观测器与相对编队误差信息相结合的容错编队控制器，考虑了系统故障和系统不确定性的影响，改善了以往该领域研究的局限性。
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公开(公告)号：CN118092190A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410481209.8
申请日：2024-04-22
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及随机时变系统技术领域，解决了传统的状态估计方法存在着无法有效解耦系统状态估计误差与未知扰动的技术问题，尤其涉及一种基于自适应抗扰观测器的随机时变系统故障检测方法，该方法包括以下步骤：构建线性随机时变系统动态模型；基于线性随机时变系统动态模型构建全维的自适应抗扰观测器，以实现对随机时变动态系统中系统状态估计误差与未知扰动的精确解耦；基于自适应抗扰观测器对线性离散时间随机时变动态系统进行故障检测。本发明所提出的自适应抗扰观测器能够实现随机时变系统状态估计误差与未知扰动的精确解耦，并可以提供有效的观测器增益矩阵设计方法，以确保随机时变系统能够实现最小方差估计的充要条件。
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公开(公告)号：CN117895920A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410282300.7
申请日：2024-03-13
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了通信链路故障下传感器网络分布式一致性卡尔曼滤波方法，包括：步骤1、基于标准卡尔曼滤波算法，根据通信链路故障下传感器网络的测量信息进行局部测量更新，得到局部最优估计，包括传感器网络的最优估计值和估计误差协方差矩阵；步骤2、对局部最优估计进行信息一致性融合，并在完成一致性融合后，更新传感器网络的最优估计值和估计误差协方差矩阵。本发明可补偿测量数据丢失对滤波精度的影响，借助于矩阵理论、随机分析技术来计算增广系统的误差协方差矩阵以及状态估计方差矩阵，进一步的获得分布式滤波器的更新方程，可保证整个分布式传感网络的整体工作性能，适用于存在通信链路故障时的分布式状态估计问题。
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公开(公告)号：CN117869808A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410282985.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于正交投影最优递推滤波的管道泄露点检测与定位方法，包括：步骤1、基于气体管道的理论建模构建输气管道动态数学模型；步骤2、针对输气管道动态数学模型设计正交投影最优递推滤波器；步骤3、以正交投影最优递推滤波器作为状态估计器进行输气管道泄露点检测与定位。本发明不仅对于建模误差和其它的不确定性鲁棒，还能快速跟踪系统的状态，进而得到更精确的泄漏定位，而且能更快地检测出泄漏信息。
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公开(公告)号：CN118331241A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410750671.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及周期性系统故障估技术领域，解决了传统基于迭代学习的故障估计方法依赖于系统具有固定运行周期局限性的技术问题，尤其涉及一种基于改进PD型迭代平均算子的非线性系统故障估计方法，该方法包括以下步骤：基于系统参数以及满足条件构建非线性离散时间系统的数学模型；对非线性离散时间系统的运行周期随机变化利用递归高斯分布进行刻画，对每个可能出现周期的概率进行分析确定非线性离散时间系统的整体运行时间概率。本发明能够改善迭代学习中需要固定运行周期的局限性，并利用PD型迭代学习估计器增强系统的鲁棒性，减少故障估计的偏差上界，提高故障估计误差的收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118131776A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410544475.0
申请日：2024-05-06
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/692 , G05D1/648 , G05D109/10
Abstract: 本发明涉及分布式系统领域中故障估计与容错控制问题，解决了目前多智能体系统由于不确定性因素而导致容错控制存在不足的技术问题，尤其涉及一种存在执行器故障的不确定多智能体系统协同容错控制方法，该方法包括以下步骤：建立含有不确定性的多智能体系统动态模型；基于中间变量构建中间变量观测器；构建容错编队控制器；设置中间变量观测器以及容错编队控制器的增益矩阵；对包含中间变量观测器以及容错编队控制器的多智能体系统动态模型进行性能分析。本发明具有更好的估计性能和更高的设计自由度，同时考虑了含有不确定性的多智能体系统和有向拓扑网络，所提出的方法更具普适性。
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公开(公告)号：CN117869808B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410282985.5
申请日：2024-03-13
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于正交投影最优递推滤波的管道泄漏点检测与定位方法，包括：步骤1、基于气体管道的理论建模构建输气管道动态数学模型；步骤2、针对输气管道动态数学模型设计正交投影最优递推滤波器；步骤3、以正交投影最优递推滤波器作为状态估计器进行输气管道泄漏点检测与定位。本发明不仅对于建模误差和其它的不确定性鲁棒，还能快速跟踪系统的状态，进而得到更精确的泄漏定位，而且能更快地检测出泄漏信息。
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公开(公告)号：CN119395998A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411516406.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及状态估计与故障检测技术领域，解决了传统闭环故障诊断方法无法有效解耦控制信号和残差信号的技术问题，尤其涉及一种考虑输出反馈控制的不确定随机时变系统故障检测方法，包括：采用含模型不确定性的线性离散系统进行理论建模，以获取线性离散系统的动态数学模型；基于动态数学模型构建用于生成反映系统状态的残差信号的闭环残差生成器；设计故障检测阈值；分析故障可检测性，并验证线性离散系统在故障发生时能够被有效识别和定位。本发明实现了在范数有界模型不确定性条件下，对系统故障的有效检测与诊断，并确保每一步递推计算的估计误差方差上界最小化，从而提供了一种可靠且高效的故障诊断技术解决方案。
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公开(公告)号：CN118331241B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410750671.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及周期性系统故障估技术领域，解决了传统基于迭代学习的故障估计方法依赖于系统具有固定运行周期局限性的技术问题，尤其涉及一种基于改进PD型迭代平均算子的非线性系统故障估计方法，该方法包括以下步骤：基于系统参数以及满足条件构建非线性离散时间系统的数学模型；对非线性离散时间系统的运行周期随机变化利用递归高斯分布进行刻画，对每个可能出现周期的概率进行分析确定非线性离散时间系统的整体运行时间概率。本发明能够改善迭代学习中需要固定运行周期的局限性，并利用PD型迭代学习估计器增强系统的鲁棒性，减少故障估计的偏差上界，提高故障估计误差的收敛速度。
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公开(公告)号：CN118068686B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410478830.9
申请日：2024-04-20
Applicant: 南京工业大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明涉及周期性故障估计技术领域，解决了传统故障估计方法难以估计周期性故障的技术问题，尤其涉及一种基于迭代学习的单连杆机械臂周期性故障估计方法，该方法包括以下步骤：在状态观测器的结构设计过程中引入一种非线性自耦观测器，采用嵌入PD型递推自耦方案进行故障估计，构成用于对单连杆机械臂周期性故障有效估计的故障估计观测器；利用递推分析方法和鲁棒控制理论证明故障估计误差的最终有界性；设计确保故障估计误差收敛于预设边界的学习增益矩阵。本发明将迭代学习算法与观测器理论相结合构造故障估计观测器，实现了对单连杆机械臂周期性故障的有效估计，解决单连杆机械臂系统存在执行器故障时难以估计周期性故障的问题。
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