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公开(公告)号：CN117742155A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311826872.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒分散控制器的设计方法及系统，包括：构建控制系统的数学模型；对所述控制系统进行不确定性分析，获取加权函数；基于所述数学模型和所述加权函数，构建所述控制系统的广义被控对象模型；基于所述广义被控对象模型，根据预设控制器结构，设计鲁棒分散控制器。本发明能够抵抗系统中的各种不确定因素，如参数变化、外部干扰等，使得系统在面对这些不确定因素时仍能保持良好的控制性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116500574A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310525882.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公一种偏态分布条件下的非线性扩展目标跟踪滤波方法和装置，包括：步骤S1、获取雷达量测数据；步骤S2、根据所述量测数据进行目标状态初始化；步骤S3、根据目标状态初始化结果，得到目标测量信息；步骤S4、根据目标测量信息，得到偏态分布下非线性量测模型；步骤S5、在偏态非线性条件下对偏态非线性量测模型进行线性化处理；步骤S6、根据线性化处理结果，在偏态非线性条件下对目标状态进行预测；步骤S7、偏态非线性条件下对预测的目标状态进行更新。采用本发明的技术方案，有效地解决了偏态和非线性共存条件下的扩展目标跟踪问题。
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公开(公告)号：CN117706932A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311736033.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，特别是涉及H∞‑μ综合混合分散控制器的设计方法，包括：确定控制系统的标称模型和参数，并通过μ综合方法，获取标定矩阵；基于系统控制器与所述标定矩阵的关系，获取H∞控制问题；基于所述H∞控制问题对所述系统控制器进行参数化处理，并求出中心控制器；基于变量配对准则，结合降阶技术和参数最优化，通过所述中心控制器获取分散控制器，完成H∞‑μ综合混合分散控制器的设计。本发明计算量小、不需要设计复杂的解耦装置，在保证系统稳定性的同时还有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117742155B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202311826872.9
申请日：2023-12-26
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒分散控制器的设计方法及系统，包括：构建控制系统的数学模型；对所述控制系统进行不确定性分析，获取加权函数；基于所述数学模型和所述加权函数，构建所述控制系统的广义被控对象模型；基于所述广义被控对象模型，根据预设控制器结构，设计鲁棒分散控制器。本发明能够抵抗系统中的各种不确定因素，如参数变化、外部干扰等，使得系统在面对这些不确定因素时仍能保持良好的控制性能。
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公开(公告)号：CN117706932B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311736033.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 兰州理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及控制技术领域，特别是涉及H∞‑μ综合混合分散控制器的设计方法，包括：确定控制系统的标称模型和参数，并通过μ综合方法，获取标定矩阵；基于系统控制器与所述标定矩阵的关系，获取H∞控制问题；基于所述H∞控制问题对所述系统控制器进行参数化处理，并求出中心控制器；基于变量配对准则，结合降阶技术和参数最优化，通过所述中心控制器获取分散控制器，完成H∞‑μ综合混合分散控制器的设计。本发明计算量小、不需要设计复杂的解耦装置，在保证系统稳定性的同时还有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116500574B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310525882.2
申请日：2023-05-11
Applicant: 兰州理工大学
Abstract: 本发明公一种偏态分布条件下的非线性扩展目标跟踪滤波方法和装置，包括：步骤S1、获取雷达量测数据；步骤S2、根据所述量测数据进行目标状态初始化；步骤S3、根据目标状态初始化结果，得到目标测量信息；步骤S4、根据目标测量信息，得到偏态分布下非线性量测模型；步骤S5、在偏态非线性条件下对偏态非线性量测模型进行线性化处理；步骤S6、根据线性化处理结果，在偏态非线性条件下对目标状态进行预测；步骤S7、偏态非线性条件下对预测的目标状态进行更新。采用本发明的技术方案，有效地解决了偏态和非线性共存条件下的扩展目标跟踪问题。
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