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公开(公告)号：CN116149178B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202211582829.8
申请日：2022-12-08
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于放大‑转发中继器的网络化预测控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立传输时延下的动态系统模型；步骤二、设计基于全维观测器的预测机制；步骤三、构造基于全维观测器的预测机制和放大‑转发中继器的预测控制器；步骤四、寻找确保动态系统在均方意义下输入‑状态稳定的准则；步骤五、求解全维观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵；步骤六、将全维观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵分别代入步骤二和步骤三中。该方法解决了现有控制方法不能应对通讯信道传输容量受限，信号难以实现远距离传输情形以及在传输过程中出现时延的网络化系统，导致信号传输的不真实、控制效果不理想甚至不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN117973547B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202311868407.1
申请日：2023-12-29
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种测量删失影响下模糊网络化系统的记忆故障检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有测量删失的T‑S模糊网络化系统模型；步骤二、利用受删失和记忆自适应事件触发机制影响的测量信息构造模糊故障检测滤波器结构，并得到残差动态系统；步骤三、获得保证残差动态系统有限时有界且具有H∞性能的判别依据；步骤四、求解故障检测滤波器增益；步骤五、将故障检测滤波器增益代入故障检测滤波器中，生成残差；步骤六、计算残差的评估函数和阈值，判断故障是否发生。该方法解决了现有故障检测方法不能处理的测量删失影响下的故障检测问题，能够在实现测量删失影响下的模糊网络化系统的故障检测的同时，有效节约网络资源。
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公开(公告)号：CN117910622B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311847619.1
申请日：2023-12-28
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种昆虫种群动态的预报估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立昆虫种群的交互时滞不确定网络模型；二、对不确定网络模型设计预报器和估计器；三、针对第κ类昆虫种群，利用预报器计算相应的预报误差协方差矩阵上界Ψκ,ι+1|ι；步骤四、利用Ψκ,ι+1|ι优化设计估计器中的待定参数Ξκ,ι+1；五、将Ξκ,ι+1代入到估计器中，得到ι+1采样点处的估计值#imgabs0#此时，判断当前采样点ι+1与交互时滞不确定网络模型估计总采样点Z的关系，若有ι+1＜Z，则执行六，否则循环结束；六、根据参数Ξκ,ι+1，计算不确定网络模型的估计误差协方差上界矩阵Ψκ,ι+1|ι+1；更新采样点令ι＝ι+1，执行二，止于等式ι+1＝Z成立。本发明可同时处理建模误差扰动、交互时滞和传感器异常对昆虫种群动态的影响，具有一定的鲁棒性和稳健性。
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公开(公告)号：CN117194866A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311169578.5
申请日：2023-09-11
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于质量弹簧阻尼系统的分布式滤波方法，所述方法包括如下步骤：一、建立网络攻击影响下的分数阶状态饱和质量弹簧阻尼系统动态模型；二、设计分布式状态饱和滤波器；三、计算第i个传感器节点在第s时刻的一步预测误差协方差上界Φi,s+1|s；四、根据Φi,s+1|s推导出第i个传感器节点在第s+1时刻的分布式滤波器参数 五、将 代入至分布式状态饱和滤波器中，得到第i个传感器节点在第s+1时刻的滤波 若s+1＜M，则执行六；六、根据 求解出第i个传感器节点在第s+1时刻的滤波误差协方差上界Φi,s+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至s+1≥M。本发明解决了现有分布式滤波方法难以同时处理网络攻击及状态饱和下的分布式滤波问题，导致滤波性能降低。
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公开(公告)号：CN116149178A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211582829.8
申请日：2022-12-08
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于放大‑转发中继器的网络化预测控制方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立传输时延下的动态系统模型；步骤二、设计基于全维观测器的预测机制；步骤三、构造基于全维观测器的预测机制和放大‑转发中继器的预测控制器；步骤四、寻找确保动态系统在均方意义下输入‑状态稳定的准则；步骤五、求解全维观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵；步骤六、将全维观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵分别代入步骤二和步骤三中。该方法解决了现有控制方法不能应对通讯信道传输容量受限，信号难以实现远距离传输情形以及在传输过程中出现时延的网络化系统，导致信号传输的不真实、控制效果不理想甚至不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN117973547A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311868407.1
申请日：2023-12-29
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种测量删失影响下模糊网络化系统的记忆故障检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有测量删失的T‑S模糊网络化系统模型；步骤二、利用受删失和记忆自适应事件触发机制影响的测量信息构造模糊故障检测滤波器结构，并得到残差动态系统；步骤三、获得保证残差动态系统有限时有界且具有H∞性能的判别依据；步骤四、求解故障检测滤波器增益；步骤五、将故障检测滤波器增益代入故障检测滤波器中，生成残差；步骤六、计算残差的评估函数和阈值，判断故障是否发生。该方法解决了现有故障检测方法不能处理的测量删失影响下的故障检测问题，能够在实现测量删失影响下的模糊网络化系统的故障检测的同时，有效节约网络资源。
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公开(公告)号：CN117194866B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311169578.5
申请日：2023-09-11
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于质量弹簧阻尼系统的分布式滤波方法，所述方法包括如下步骤：一、建立网络攻击影响下的分数阶状态饱和质量弹簧阻尼系统动态模型；二、设计分布式状态饱和滤波器；三、计算第i个传感器节点在第s时刻的一步预测误差协方差上界Φi,s+1|s；四、根据Φi,s+1|s推导出第i个传感器节点在第s+1时刻的分布式滤波器参数#imgabs0#五、将#imgabs1#代入至分布式状态饱和滤波器中，得到第i个传感器节点在第s+1时刻的滤波#imgabs2#若s+1＜M，则执行六；六、根据#imgabs3#求解出第i个传感器节点在第s+1时刻的滤波误差协方差上界Φi,s+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至s+1≥M。本发明解决了现有分布式滤波方法难以同时处理网络攻击及状态饱和下的分布式滤波问题，导致滤波性能降低。
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公开(公告)号：CN118260523A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410188252.5
申请日：2024-02-20
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种具有随机变参数矩阵的多传感器信息融合目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：一、建立多传感器目标跟踪系统的跟踪目标动态模型；二、设计预报器和估计器结构；三、计算第i个传感器在k+1时刻的一步预测误差协方差矩阵上界Θi,k+1|k；四、计算在k+1时刻第i个传感器的估计增益矩阵Ki,k+1以及跟踪目标的融合估计#imgabs0#五、将Ki,k+1代入二中，得到在k+1时刻的第i个传感器跟踪目标的状态估计#imgabs1#判断k+1是否达到估计总时长MN，若k+1＜MN，则执行六，若k+1＝MN则在计算融合估计后结束；六、计算估计误差协方差上界Θi,k+1|k+1；令k＝k+1，进入二直至满足k+1＝MN。本发明可以有效的估计出目标状态并具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117910622A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311847619.1
申请日：2023-12-28
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本发明公开了一种昆虫种群动态的预报估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立昆虫种群的交互时滞不确定网络模型；二、对不确定网络模型设计预报器和估计器；三、针对第κ类昆虫种群，利用预报器计算相应的预报误差协方差矩阵上界Ψκ,ι+1|ι；步骤四、利用Ψκ,ι+1|ι优化设计估计器中的待定参数Ξκ,ι+1；五、将Ξκ,ι+1代入到估计器中，得到ι+1采样点处的估计值#imgabs0#此时，判断当前采样点ι+1与交互时滞不确定网络模型估计总采样点Z的关系，若有ι+1＜Z，则执行六，否则循环结束；六、根据参数Ξκ,ι+1，计算不确定网络模型的估计误差协方差上界矩阵Ψκ,ι+1|ι+1；更新采样点令ι＝ι+1，执行二，止于等式ι+1＝Z成立。本发明可同时处理建模误差扰动、交互时滞和传感器异常对昆虫种群动态的影响，具有一定的鲁棒性和稳健性。
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