一种DoS攻击下异质无人系统的安全分组一致控制方法

    公开(公告)号:CN114935915A

    公开(公告)日:2022-08-23

    申请号:CN202210539383.4

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 本发明请求保护一种DoS攻击下异质无人系统的安全分组一致控制方法,无人系统集群控制是多智能体系统一致性协同控制的典型应用,本专利内容中使用多智能体系统进行具体阐述。包括利用矩阵知识转换二阶智能体和一阶智能体的动力学模型,得到等价同质系统的动力学方程;考虑项目工程一般部署在开放环境,引入更为复杂多变的多信道独立DoS攻击,增强系统鲁棒性;引入估计器,消除多信道独立DoS攻击所带来的不良影响,加速系统收敛;智能体及其所拥有的估计器需要对邻居节点所传送的信息进行区分,根据安全一致性协议将信息分别进行处理;用于智能体状态更新的控制协议额外考虑了异质系统中状态维度不同的情况,可确保最终实现多智能体系统安全分组一致。

    一种建筑物内的导航方法

    公开(公告)号:CN103344239A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201310277256.2

    申请日:2013-07-03

    Inventor: 于南翔 于凤敏

    Abstract: 本发明公开了一种应用于建筑物内的导航方法,该方法首先根据建筑物的结构,在关键地点布置导航标示点,该导航标示点为贴于地面的方向标识,手持终端可以进行路径规划,并且存储有各个导航标示点通往其他导航标示点的结合地面方向标示的行走方法,导航过程中当被导航人员行至某一导航标示点时,该人员的手持设备根据已经规划好的路线,并结合手持设备存储装置中存储的行走方法,向被导航人员发出通往下一导航标示点的行走指令,被导航者可以根据该行走指示,并结合地面标识快速找到下一个导航标示点,重复上述过程,直到完成本次导航。本方法可用于火灾、地震时的人员疏散导航,亦可用于平时复杂建筑物内的导航指引,具有成本低廉,准确高效的优点。

    一种基于指定时间观测器的异质多智能体系统编队控制方法

    公开(公告)号:CN120065852A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510209785.1

    申请日:2025-02-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于指定时间观测器的异质多智能体系统编队控制方法,包括:针对异质多智能体系统,为每个智能体建立动力学模型,将各智能体视为通信节点,搭建通信拓扑;智能体收集邻居节点的状态信息,构建误差系统估计领导者的状态矩阵和输出矩阵;设置自适应观测器,其依据邻居节点的实时状态信息,结合领导者的状态矩阵和输出矩阵估计领导者状态的凸包;基于自适应观测器的输出结果,同时结合时间缩放函数,构建时变编队跟踪控制协议;依据多智能体系统预期的编队结构,初始化时变编队跟踪控制协议,并通过一致性控制器,按照时变编队跟踪控制协议更新各智能体的状态,使所有智能体达到预设的编队;本发明能够在不引入全局信息的前提下,在指定时间内完成期望的编队形状。

    一种智能无人集群系统的最优一致性协同控制方法

    公开(公告)号:CN120065850A

    公开(公告)日:2025-05-30

    申请号:CN202510208257.4

    申请日:2025-02-25

    Abstract: 本发明属于智能无人集群系统控制领域,涉及一种智能无人集群系统的最优一致性协同控制方法,包括:构建智能无人集群系统,并确定系统的拓扑结构和拉普拉斯矩阵;将智能无人集群系统中的智能体分为领导者和跟随者,其中跟随者由一二混阶智能体组成;各个智能体进行信息交互;通过拓扑结构和智能体之间的交互信息重构局部跟踪误差,并定义性能指标函数;采用Actor‑Critic神经网络对各个智能体之间的交互策略进行更新,并通过梯度下降算法和经验回放技术对网络的参数进行更新训练,当网络参数稳定,则智能无人集群系统中的智能体一致;本发明采用经验回放技术打破了数据之间的相关性,可以使智能体和环境充分交互,提高了数据的利用率。

    一种试卷密封夹
    5.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104691152B

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201510136358.1

    申请日:2015-03-26

    Abstract: 本发明公开了一种试卷密封夹,包括一体成型的前页板、后页板和第一脊板,所述前页板和后页板对称连接在脊板的两边,还包括设置在后页板上端的第二脊板和与第二脊板相连的上封板以及设置在后页板下端的第三脊板和与第三脊板相连的下封板,所述前页板和后页板上设有多个对应的装订孔,所述后页板上固定设有多个捆扎锁条,所述前页板上设有多个锁定孔,所述捆扎锁条、装订孔和锁定孔一一对应。本发明的试卷密封夹,避免了普通密封夹密封过程操作繁杂,费时等诸多不便,且试卷的保密性不强的缺陷。

    基于事件触发的异质无人系统集群协同控制方法

    公开(公告)号:CN114791740B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202210233358.3

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明公开了基于事件触发的异质无人系统集群协同控制方法。无人系统集群控制是多智能体系统一致性协同控制的典型应用,因此,本专利使用多智能体系统进行具体描述。综合考虑智能体之间的合作和竞争交互关系,设计一种新的集群一致性协议,并提出不依赖全局信息的完全分布式事件触发条件。利于李雅普诺夫稳定性定理,得到异质多智能体系统达到多分组一致性的充分和条件,并讨论异质合作‑竞争系统中的智能体的牵制策略,从而减少牵制智能体的个数,降低经济控制成本。最后,通过实例验证所提出事件触发的有效性。

    内部状态未知的无人集群系统输出同步优化控制方法

    公开(公告)号:CN115903901A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211488163.X

    申请日:2022-11-25

    Abstract: 本发明公开了一种内部状态未知的无人集群系统输出同步优化控制方法,包括:设计状态估计器,估计系统未知内部状态,对内部状态进行重构,根据重构的内部状态,重新定义局部误差系统。对于新的局部误差系统结合矩阵理论、系统稳定性理论进行误差系统稳定性分析。进一步,考虑系统精确模型未知下,优化控制策略,本发明提出了改进的Q‑学习算法。通过引入经验回放和目标网络,解决多无人机在跟环境交互过程中不能充分探索的问题,提高无人集群系统收敛速率,进一步降低系统资源的消耗。本发明中的无人集群系统内部状态未知,更符合现实。

    一种基于固定时间事件触发一致性算法的智能电网经济调度控制方法

    公开(公告)号:CN115796500A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211452338.1

    申请日:2022-11-21

    Abstract: 本发明属于智能电网领域,具体涉及一种基于固定时间事件触发一致性算法的智能电网经济调度控制方法;该方法包括:获取电网系统中发电机的交互信息,根据交互信息确定系统的拓扑结构和收敛参数;根据收敛参数计算固定时间上界;发电机向邻居发电机发送自身状态信息;根据发电机自身状态信、邻居发电机状态信息和更新事件触发协议判断是否满足更新事件触发条件;若满足触发条件,则发电机根据控制协议更新自身状态信息;根据自身状态信息判断系统是否收敛,若收敛,则记录收敛时间;判断收敛时间是否小于固定时间上界,若小于,则发电机保存当前的状态信息以实现电网经济调度控制;本发明可降低了智能电网的成本和系统的连续通信概率。

    一种多时延影响下的智能无人集群系统最优一致性协同控制方法

    公开(公告)号:CN115793448A

    公开(公告)日:2023-03-14

    申请号:CN202211452513.7

    申请日:2022-11-21

    Abstract: 本发明属于智能无人集群系统控制领域,具体涉及一种多时延影响下的智能无人集群系统最优一致性协同控制方法;包括:获取智能无人集群系统中智能体的交互信息并确定系统的拓扑结构;智能体向邻居智能体发送自身的状态信息,智能体根据邻居智能体的状态信息和自身的状态信息计算智能体状态误差;Critic网络和Actor网络均根据当前时刻的智能体状态误差和网络权重更新下一时刻的网络权重;Actor网络根据当前时刻的Actor网络权重和当前时刻的智能体状态误差更新控制信息;判断智能无人集群系统是否达到一致,若达到一致,则采用当前Critic网络的控制信息控制智能体;本发明考虑了输入时延和状态时延,增强了可实现性。

    事件触发下无人系统集群的无模型最优分组协同控制方法

    公开(公告)号:CN114791741A

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202210233645.4

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明请求保护一种事件触发下无人系统集群的无模型最优分组协同控制方法,无人系统集群控制是多智能体系统一致性协同控制的典型应用,本专利内容中使用多智能体系统进行具体阐述。包括:利用矩阵理论转换二阶智能体的动力学模型,得到包含位置和速度信息的动力学方程;设计基于合作竞争交互的局部邻域跟踪误差协议,得到智能体的局部邻域跟踪误差;利用邻域跟踪误差和贝尔曼最优原理建立智能体的性能指标函数,并计算该智能体的最优控制策略;使用基于神经网络的自适应动态规划方法拟合最优控制;为每个智能体设置事件触发阈值,当该智能体的局部邻域跟踪误差超过该阈值时,更新其控制策略,最终实现多智能体系统的最优分组一致。

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