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公开(公告)号：CN118350193A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410447109.3
申请日：2024-04-15
申请人： 哈尔滨理工大学
摘要： 本申请涉及集员滤波技术领域，公开了一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，包含以下方法步骤：步骤一：建立复杂网络系统模型；步骤二：将系统中的噪声控制在椭球集内；步骤三：将系统中的非线性函数控制在扇形有界的条件内；步骤四：引入RR协议调度系统的测量输出；步骤五：建立模型来描述不完全测量；步骤六：设计基于不完全测量的集员滤波器；步骤七：解决RR协议下不完全测量的复杂网络系统的集员滤波问题；步骤八：利用数值算例证明所提滤波方案的可行性。通过建立复杂网络模型来反映不完全测量信息，解决了一类具有网络带宽限制的离散非线性复杂网络的分布式滤波问题。
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公开(公告)号：CN109728796A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811517629.8
申请日：2018-12-12
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： H03H21/00
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN109375517A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811517610.3
申请日：2018-12-12
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供不确定发生概率情形下网络化控制系统的滑模控制方法，属于滑模控制技术领域。本发明首先针对不确定发生概率的数据丢包情形下具有分布式传感器时滞和有界时变时滞的网络化控制系统的动态模型设计滑模函数，构造系统的控制器并分别代入动态模型与滑模函数中，保证所得到的滑模函数在有限时间内收敛至滑模面的带状邻域内，获得此时的等效控制；将等效控制代入网络化控制系统，得到闭环系统，并分析其稳定性，最后获得滑模函数中待求解的矩阵，实现滑模控制方法。本发明解决了在网络化控制系统具有不确定发生概率的数据丢包情形下，现有滑模控制技术不能同时处理分布式传感器时滞和有界时变时滞的问题。本发明可用于系统的滑模控制。
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公开(公告)号：CN118395446A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410423444.X
申请日：2024-04-09
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06F21/57 , H04W12/122 , H04W12/106 , H04W12/63 , H04W4/024 , G06F21/55 , G06F21/56
摘要： 本发明公开了一种网络通讯下耦合多机动目标的抗攻击定位方法。所述方法如下：一、建立耦合多机动目标系统的非线性随机动态模型；二、对耦合多机动目标系统设计抗攻击估计器；三、计算每个机动目标状态的一步预测误差协方差矩阵上界；四、根据一步预测误差协方差矩阵上界，计算每个机动目标状态估计的增益矩阵；五、将每个机动目标状态估计的增益矩阵代入二，获得k+1时刻第i个机动目标的状态估计；六、根据每个机动目标状态估计的增益矩阵，计算出每个机动目标状态的估计误差协方差矩阵上界。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理自适应事件触发机制和数据完整性攻击下的多机动目标系统的状态估计问题，从而提高了此类问题估计性能的准确率。
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公开(公告)号：CN118282355A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410357576.7
申请日：2024-03-27
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： H03H17/02
摘要： 本申请涉及H∞滤波领域，公开了一种加权尝试丢弃协议下二维离散系统Roesser模型的滤波方法，包括以下步骤：S1、建立二维离散时间系统的Roesser模型；S2、针对传感器网络，表示二维Roesser模型的测量输出；S3、对S1中二维Roesser模型的测量输出进行分析设计；S4、设计Roesser型滤波器来估计信号；S5、通过引入增广矩阵将滤波器状态扩充到系统中，得到滤波误差系统；S6、基于S5中滤波误差系统的性能表达式，解决滤波问题；S7、求解滤波器矩阵；S8、对实际系统进行滤波。本发明对于有限频率信号的二维系统，考虑加权一次尝试丢弃协议下的误差系统来处理Roesser模型的鲁棒H∞滤波器设计，不仅可以提高滤波的精度，而且可以有效地抑制网络中的数据丢失和干扰。
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公开(公告)号：CN117422599A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311388222.0
申请日：2023-10-24
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G06Q50/26 , G06Q30/0283
摘要： 本发明涉及供应链管理与运筹学技术领域，公开了一种废旧电子产品闭环供应链动态回收方法，包括以下步骤，步骤一，利用随机到达过程刻画危机的发生；步骤二，利用微分方程刻画回收商投入的回收努力和废旧电子产品回收再利用率的动态变化关系；步骤三，刻画危机影响下产品回收再利用率的动态变化规律；步骤四，建立随机危机冲击下的闭环供应链动态回收模型；步骤五，制定制造商的最优批发价格、零售商的最优销售价格以及回收商的最优回收努力，确定闭环供应链回收再利用率；步骤六，比较分散式决策和集中式决策下的闭环供应链系统的最大利润。本发明有助于减少企业因回收危机带来的利润损失以及提升闭环供应链中废旧电子产品的回收再利用率。
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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
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： H03H21/00
摘要： 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。
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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
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 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。
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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
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 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。
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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
申请人： 哈尔滨理工大学
IPC分类号： G05B13/00
摘要： 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。
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