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公开(公告)号：CN118446323B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410632894.X
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种随机发生饱和下不确定网络化系统记忆故障检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有随机发生传感器饱和的不确定网络化系统模型；步骤二、设计基于记忆的故障检测滤波器，并获得残差动态系统；步骤三、基于Finsler引理，获得残差系统有限时间稳定且满足H∞性能指标约束的判别依据；步骤四、由判别依据和矩阵不等式方法求解出故障检测滤波器增益矩阵；步骤五、将滤波器增益矩阵代入故障检测滤波器，得到残差；步骤六、构建具有残差评价函数和阈值的故障检测机制，通过计算残差评价函数和阈值，判断故障是否发生。该方法能够降低饱和及不确定性对故障检测滤波器性能的影响，更快速地检测到故障的发生。
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公开(公告)号：CN117221075B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311339682.4
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L41/06 , H04L41/142 , H04L43/50
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应事件触发机制的离散网络化系统故障检测方法，所述包括如下步骤：一、建立包含不确定性因素、随机发生的非线性现象、外部扰动和系统故障信号的离散网络化系统模型；二、建立信号连续丢包模型；三、设置自适应事件触发机制；四、建立故障检测滤波器模型；五、基于Lyapunov稳定性定理，获得系统在有限时间随机稳定且满足H∞性能指标约束的判别依据；六、设置离散网络化系统的故障检测机制。本发明可以避免在系统不活跃或需求较低时不必要地触发事件，从而节省计算和通信资源，降低能耗，还可以根据系统需要实时地触发事件，从而更快速地响应变化，提高系统的响应速度，及时检测到故障的发生。
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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
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 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：CN115733675A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211400739.2
申请日：2022-11-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L67/12 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于感应电机系统的分布式滤波方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立误码影响下同时具有多重网络攻击和状态饱和的感应电机系统的动态模型；步骤二、设计分布式滤波器；步骤三、计算传感器网络中每个传感器节点在s时刻的一步预测误差协方差矩阵上界Σi,s+1|s；步骤四、计算s+1时刻的滤波器增益矩阵步骤五、将 代入至分布式滤波器中，获得第i个传感器节点在第s+1时刻的滤波 判断s+1是否达到总时长T，若s+1＜T，则执行步骤六，若s+1≥T，则结束运行；步骤六、根据 计算滤波误差协方差矩阵上界Σi,s+1|s+1；令s＝s+1，执行步骤二，直至满足s+1≥T。该方法易于在线求解，解决了现有分布式滤波方法不能同时处理具有状态饱和、多重网络攻击和误码的传感器网络的分布式滤波问题。
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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
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 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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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：CN109039725B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201810814462.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 一种具有随机发生耦合的复杂网络优化估计方法，本发明涉及具有随机耦合复杂网络优化估计方法。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理具有测量丢失现象和不准确发生概率的随机发生耦合的时滞复杂网络，导致估计性能准确率低，以及存在传输数据丢失、传输失败、耦合节点无法接收到其他节点信息同时发生的情况下，导致估计性能准确率低的问题。过程为：一、建立随机发生耦合时滞复杂网络动态模型；二、事件触发协议下对动态模型进行状态估计；三、计算∑i,k+1|k；四、计算Ki,k+1；五、得到判断k+1是否达到M，若k+1＜M，执行六，反之结束；六、计算∑i,k+1|k+1；另k＝k+1，执行二，直至满足k+1＝M。本发明用于复杂网络优化估计领域。
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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
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 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
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 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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