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公开(公告)号：CN117057159B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311169570.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种周期调度协议下基于三轮车运动模型的状态估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立具有测量删失的三轮车运动模型；二、根据三轮车运动模型设计状态估计器；三、计算三轮车运动模型在第s时刻的一步预测误差协方差矩阵的上界Λs+1|s；四、计算三轮车运动模型在第s+1时刻的估计迭代修正矩阵Ks+1；五、将Ks+1代入二中获得第s+1时刻的估计判断s+1是否达到估计总时长U，若s+1＜U，则执行六；六、计算第s+1时刻的三轮车运动模型的估计误差协方差矩阵的上界Λs+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至达到停止条件s+1＝U。本发明解决了现有状态估计方法不能处理周期调度协议下具有测量删失的非线性状态估计问题。
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公开(公告)号：CN117216488A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311169560.5
申请日：2023-09-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于三轮阿克曼转向模型的安全Tobit滤波方法，所述方法包括如下步骤：一、建立具有虚假数据注入攻击和删失测量的三轮阿克曼转向模型；二、对三轮阿克曼转向模型进行安全Tobit滤波器设计；三、计算三轮阿克曼转向模型在第h时刻的预测误差协方差矩阵的上界 四、利用计算出三轮阿克曼转向模型在第h+1时刻的增益矩阵Kh+1；五、将Kh+1代入二中获得第h+1时刻的滤波 判别h+1能否达到滤波总时长Y，若满足h+1＜Y，则执行六；六、通过Kh+1计算出三轮阿克曼转向模型在第h+1时刻的滤波误差协方差矩阵的上界 设置h＝h+1，执行二，直至满足h+1＝Y。本发明解决了现有安全Tobit滤波方法不能同时处理删失测量和虚假数据注入攻击的非线性滤波问题。
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公开(公告)号：CN116227324B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202211559637.5
申请日：2022-12-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/063 , G06F111/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法，所述包括如下步骤：步骤一、建立分数阶忆阻神经网络动态模型；步骤二、放大转发协议下对分数阶忆阻神经网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算分数阶忆阻神经网络的误差协方差矩阵的上界及H∞性能约束条件；步骤四、利用随机分析方法，并通过解线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解，实现对放大转发协议下分数阶忆阻神经网络动态模型的状态估计，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放大转发协议下具有H∞性能约束及方差受限分数阶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。
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公开(公告)号：CN116227324A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211559637.5
申请日：2022-12-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/063 , G06F111/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法，所述包括如下步骤：步骤一、建立分数阶忆阻神经网络动态模型；步骤二、放大转发协议下对分数阶忆阻神经网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算分数阶忆阻神经网络的误差协方差矩阵的上界及H∞性能约束条件；步骤四、利用随机分析方法，并通过解线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解，实现对放大转发协议下分数阶忆阻神经网络动态模型的状态估计，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放大转发协议下具有H∞性能约束及方差受限分数阶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。
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公开(公告)号：CN116088303B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202211597861.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定复杂动态网络状态时变递推估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有动态偏差和约束量测的复杂网络动态模型；步骤二、对复杂网络动态模型进行增广并对增广的复杂网络动态模型构造时变递推状态估计器；步骤三、计算预估误差协方差上界Ξi,s+1|s；步骤四、计算时变递推状态估计器中的增益矩阵Πi,s+1；步骤五、将Πi,s+1代入到步骤二中，得到第i个网络单元在下一个更新时刻的估计值判断s+1是否达到复杂网络的估计总步长W，若s+1＜W，则执行步骤六，若s+1＝W，则循环结束；步骤六、计算复杂网络的估计误差协方差上界Ξi,s+1|s+1；令s＝s+1，执行步骤二，直至条件s+1＝W成立。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057159A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311169570.9
申请日：2023-09-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种周期调度协议下基于三轮车运动模型的状态估计方法，所述方法包括如下步骤：一、建立具有测量删失的三轮车运动模型；二、根据三轮车运动模型设计状态估计器；三、计算三轮车运动模型在第s时刻的一步预测误差协方差矩阵的上界Λs+1|s；四、计算三轮车运动模型在第s+1时刻的估计迭代修正矩阵Ks+1；五、将Ks+1代入二中获得第s+1时刻的估计#imgabs0#判断s+1是否达到估计总时长U，若s+1＜U，则执行六；六、计算第s+1时刻的三轮车运动模型的估计误差协方差矩阵的上界Λs+1|s+1；令s＝s+1，执行二，直至达到停止条件s+1＝U。本发明解决了现有状态估计方法不能处理周期调度协议下具有测量删失的非线性状态估计问题。
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公开(公告)号：CN116088303A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211597861.3
申请日：2022-12-12
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种不确定复杂动态网络状态时变递推估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有动态偏差和约束量测的复杂网络动态模型；步骤二、对复杂网络动态模型进行增广并对增广的复杂网络动态模型构造时变递推状态估计器；步骤三、计算预估误差协方差上界Ξi,s+1|s；步骤四、计算时变递推状态估计器中的增益矩阵Πi,s+1；步骤五、将Πi,s+1代入到步骤二中，得到第i个网络单元在下一个更新时刻的估计值判断s+1是否达到复杂网络的估计总步长W，若s+1＜W，则执行步骤六，若s+1＝W，则循环结束；步骤六、计算复杂网络的估计误差协方差上界Ξi,s+1|s+1；令s＝s+1，执行步骤二，直至条件s+1＝W成立。
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公开(公告)号：CN207164511U
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201721205458.6
申请日：2017-09-20
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种教学机器人系统，属于教学机器人技术领域，主要包括发球机器人，接球机器人，控制系统。发球机器人，由回转机构、俯仰机构、弹射机构组成，弹射机构与俯仰机构铰接，俯仰机构与回转机构铰接。接球机器人由车体、车轮、电机、接球篮筐、下位机、激光测距模块组成，接球篮筐和下位机安装在车体中部，激光测距模块安装在车体的前后两端。控制系统的上位机分别与发球机器人和接球机器人的下位机利用电路及无线通信模块连接。本实用新型增加了教学实验的趣味性，加深了学生对机器人协调工作基本原理的理解，改善了教学效果。
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公开(公告)号：CN205096672U
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201520800374.1
申请日：2015-10-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种走丝机床放电点位置标定实验用夹具，包括基座、支撑台一、支撑台二、支撑台三、支撑台四、压板、压紧螺栓一、压紧螺栓二和立柱，所述的基座上设置有基座固定螺栓孔，所述的立柱与基座固定连接，所述的立柱从下至上依次固定连接所述的支撑台一、支撑台二、支撑台三、支撑台四和压板，所述的支撑台一、支撑台二、支撑台三和支撑台四上分别设置有两个压紧螺栓孔，所述的压紧螺栓一和压紧螺栓二与所述的支撑台一、支撑台二、支撑台三和支撑台四螺纹连接，该夹具操作方便，装夹稳定可靠，装夹效率高，实用性强。
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