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公开(公告)号：CN113315667A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110853538.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种野值检测下时滞复杂网络系统的状态估计方法。该方法包括如下步骤：建立时滞复杂网络系统的状态方程，将状态方程变换为无时滞系统方程；基于上述无时滞系统方程，建立间歇发生野值的检测方法，检测时滞复杂网络系统在运行过程中的全部野值；根据野值的检测结果，利用凸优化技术得到估计器参数；构建估计器，将估计器参数代入估计器，计算时滞复杂网络系统状态的估计值。本发明考虑了时滞复杂网络系统中间歇发生野值的影响并建立了检测方法，能够有效检测出所有受到野值干扰的输出；此外，本发明还考虑了有界噪声的影响，利用不受野值影响的输出生成基于凸优化技术的系统状态的估计值，更能满足实际工业的应用需求。
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公开(公告)号：CN112180899B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202011058827.X
申请日：2020-09-30
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种间歇异常测量检测下系统的状态估计方法，该方法基于l2‑l∞估计技术，具体包括如下步骤：建立系统状态空间模型；建立间歇发生异常信号检测方法，检测系统在运行过程中的全部异常信号；根据系统输出中异常信号的检测结果，计算l2‑l∞估计器的参数进而计算系统状态的估计值。本发明能够有效地解决外界能量有界噪声干扰下的估计问题，从而保证较好的估计效果。此外，本发明还考虑了实际工业过程中间歇发生异常信号的影响，建立了异常信号的检测方法，能够有效检测出所有受异常信号干扰的系统输出，使得能在估计器的设计中避免使用受到异常信号干扰的输出，从而使得设计的估计器能够准确的得到系统的状态估计值，更能满足实际工业的应用需求。
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公开(公告)号：CN112180725A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011054145.1
申请日：2020-09-30
Applicant: 山东科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种具有冗余时滞通道非线性系统的模糊比例‑积分状态估计方法，该方法用于解决一类冗余时滞通道影响下非线性系统的状态估计问题，具体包括以下步骤：基于Takagi‑Sugeno模糊建模技术的系统状态空间模型建立；考虑时滞现象的冗余通道传输模型建立；基于可获得的测量输出构造模糊比例‑积分滤波器；然后，构造性能指标辅助函数，根据辅助函数通过求解线性矩阵不等式得到滤波器增益的值；最后基于得到的滤波器增益，计算得到模糊比例‑积分滤波器的估计值。本发明结合了模糊状态估计和比例积分状态估计两种技术，估计效果好，且由于关键变量采用求解矩阵不等式的方法，保证了算法的易执行性。
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公开(公告)号：CN116432771B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202310217616.3
申请日：2023-03-08
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于状态估计技术领域，具体公开了一种基于迭代学习估计器抑制未知周期性干扰的状态估计方法。该方法考虑的非线性系统更加贴合现实中的工业系统，其最终的界与周期性干扰无关，因此，本发明所提迭代学习估计器能够完美抑制周期性干扰的影响，并且本发明给出了迭代学习估计器在满足给定的性能指标下具体的设计过程，相较于无设计过程的其他方法能够使得估计误差系统更快收敛。此外，本发明还提出了一种新的累加和型事件触发机制，该事件触发机制是根据系统的周期性特性设计而出，以贴合由于周期性干扰所给系统带来的周期性特性的同时，并能使得性能指标和通信资源能更好地达到一个动态的权衡，因而也更能满足实际工业的应用需求。
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公开(公告)号：CN112257012B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202011080194.2
申请日：2020-10-10
Applicant: 山东科技大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种异常信号影响下时变系统的状态估计方法，该方法基于集员估计技术，具体包括如下步骤：建立时变系统的状态空间模型；建立异常测量检测方法，检测出系统在运行过程中的全部异常信号；根据异常测量值的检测结果，递推计算各个时刻系统真实状态所处的椭球估计集，若异常信号的可检测条件满足，则所得椭球估计集的外形矩阵一致有界，从而保证估计误差的一致有界性；由于本发明方法采用了集员估计技术，因而无需知道外界噪声的统计信息，即能够有效地解决时变系统的递推滤波问题，此外，本发明方法还考虑了实际工业过程中异常信号的影响，所建立的检测方法能够有效避免异常信号对状态估计的影响，因而更能满足实际工业的应用需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113315667B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110853538.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种野值检测下时滞复杂网络系统的状态估计方法。该方法包括如下步骤：建立时滞复杂网络系统的状态方程，将状态方程变换为无时滞系统方程；基于上述无时滞系统方程，建立间歇发生野值的检测方法，检测时滞复杂网络系统在运行过程中的全部野值；根据野值的检测结果，利用凸优化技术得到估计器参数；构建估计器，将估计器参数代入估计器，计算时滞复杂网络系统状态的估计值。本发明考虑了时滞复杂网络系统中间歇发生野值的影响并建立了检测方法，能够有效检测出所有受到野值干扰的输出；此外，本发明还考虑了有界噪声的影响，利用不受野值影响的输出生成基于凸优化技术的系统状态的估计值，更能满足实际工业的应用需求。
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公开(公告)号：CN113271222A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110522928.6
申请日：2021-05-13
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种协议调度下多传感器信息融合的系统状态估计方法，其包括如下步骤：S101.建立多传感器信息融合的系统状态空间模型；S102.各组传感器的测量输出分别使用一个网络通道送至估计器，网络通道中使用TOD协议进行调度，建立协议调度下的量测输出模型；S103.计算系统状态的一步预测值及一步预测误差所在的全对称多胞形；S104.计算估计器参数；S105.计算协议调度下多传感器信息融合的系统状态估计值以及估计误差所在的全对称多胞形，计算出系统状态的上界与下界。本发明采用TOD协议调度，同时利用集员估计和递推求解技术在各时刻递推地给出系统状态的估计值，给出的估计器参数保证相应的估计误差所在的全对称多胞形的F半径最小，由此保证很好的估计效果。
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公开(公告)号：CN112260867A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011127988.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 山东科技大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于集员估计的事件触发传输复杂网络的状态估计方法，该方法具体包括如下步骤：建立复杂网络的各节点的状态空间模型；建立事件触发机制调度下复杂网络的各节点向集员估计器传输数据的传输模型；计算集员估计器的估计参数；构建集员估计器，计算包含有复杂网络的真实状态的全对称多胞形估计集。本发明方法考虑了复杂网络动态方程中非线性函数泰勒展开的高阶项的影响，所计算的全对称多胞形估计集一定包含有系统状态的真值；而且，使用本发明的集员估计器参数，能够保证得到的全对称多胞形估计集具有最小的F半径，从而保证估计的精度；此外，本发明方法以递推形式给出，因而能够实时监测复杂网络的运行状态，保障网络安全平稳运行。
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公开(公告)号：CN118131783B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410575052.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明属于机器人路径规划技术领域，具体涉及一种基于改进融合算法的多机器人路径规划方法。该方法包括：利用改进蚁群算法在静态环境中为每个机器人规划出全局路径；分析了机器人在工作时可能产生的冲突，并针对性地提出了基于优先级法的避碰策略；基于改进蚁群算法规划的全局路径，使用改进DWA算法结合避碰策略在动态环境中规划各个机器人的局部路径。本发明将多机器人路径规划问题分解为有序的单机器人路径规划问题，降低了问题的复杂度，确保了各机器人在遵循各自最优路径的同时避免与其他机器人发生碰撞，为复杂环境下的多机器人路径规划问题提供了有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN112260867B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011127988.X
申请日：2020-10-21
Applicant: 山东科技大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种基于集员估计的事件触发传输复杂网络的状态估计方法，该方法具体包括如下步骤：建立复杂网络的各节点的状态空间模型；建立事件触发机制调度下复杂网络的各节点向集员估计器传输数据的传输模型；计算集员估计器的估计参数；构建集员估计器，计算包含有复杂网络的真实状态的全对称多胞形估计集。本发明方法考虑了复杂网络动态方程中非线性函数泰勒展开的高阶项的影响，所计算的全对称多胞形估计集一定包含有系统状态的真值；而且，使用本发明的集员估计器参数，能够保证得到的全对称多胞形估计集具有最小的F半径，从而保证估计的精度；此外，本发明方法以递推形式给出，因而能够实时监测复杂网络的运行状态，保障网络安全平稳运行。
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