一种线性网络控制系统的稳定性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN115685956B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202211201974.7

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种线性网络控制系统的稳定性分析方法及系统,该方法在评估系统的安全运转条件、保障网络系统的稳定运行方面具有显著的作用,首先,考虑采用动态量化器对状态信号和控制信号进行编码量化,并设计了量化参数调整规则,保证全域信号的量化误差维持在较小区间。其次,引入伯努利随机变量建模网络传输过程中的随机丢包现象,构建起闭环信道的随机系统模型。最后,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论构造系统的稳定性分析方法,并进一步设计了闭环系统丢包裕度的求解算法。该发明构建的随机系统模型更加符合网络系统的实际通信过程,所设计的稳定性判据可以在Matlab平台快速执行和求解,避免了过大的计算需求,为网络系统的稳定运行提供评估策略。

    基于稀疏滤波和联邦学习的多设备协同诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN117828471A

    公开(公告)日:2024-04-05

    申请号:CN202311837178.7

    申请日:2023-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏滤波和联邦学习的多设备协同诊断方法及系统,该方法在诊断工业设备的故障模式、保障多装置稳定运行方面具有显著的作用。首先,设计稀疏滤波器作为个性化网络从原始振动信号中提取出各设备的稀疏私有故障特征。其次,针对每个设备分别构建自动编码器网络,并采用联邦学习对各设备训练的自动编码器网络进行融合,融合后的共性网络可以强化不同设备间共有的故障特征,联邦框架保护了模型训练过程中的数据隐私安全。最后,集成个性化网络和共性网络提取的故障特征并训练分类器输出最终的诊断结果。该发明可以有效地解决故障数据不均衡、故障类型不全面、单设备诊断方案迁移精度差等问题。

    基于随机森林的受电弓碳滑板异常磨耗状况识别方法及系统

    公开(公告)号:CN118898034A

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202411015258.9

    申请日:2024-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的受电弓碳滑板异常磨耗状况识别方法及系统,属于故障诊断与智能运维领域,该方法采集受电弓碳滑板磨耗的特征数据;对特征数据进行预处理,根据预处理后的特征数据建立输入矩阵和目标向量;将输入矩阵和目标向量作为训练数据,对随机森林回归模型进行训练,并通过交叉验证方式对随机森林回归模型进行参数调优,得到受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型;基于受电弓碳滑板异常磨耗的参数模型的特征重要性指标,识别受电弓碳滑板异常磨耗的关键致因;该方法能够辨识受电弓碳滑板磨耗状况,并分析异常磨耗情况下的关键因素,在维持列车的运行安全方面有显著的作用。

    一种线性网络控制系统的稳定性分析方法及系统

    公开(公告)号:CN115685956A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211201974.7

    申请日:2022-09-29

    Abstract: 本发明公开了一种线性网络控制系统的稳定性分析方法及系统,该方法在评估系统的安全运转条件、保障网络系统的稳定运行方面具有显著的作用,首先,考虑采用动态量化器对状态信号和控制信号进行编码量化,并设计了量化参数调整规则,保证全域信号的量化误差维持在较小区间。其次,引入伯努利随机变量建模网络传输过程中的随机丢包现象,构建起闭环信道的随机系统模型。最后,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式理论构造系统的稳定性分析方法,并进一步设计了闭环系统丢包裕度的求解算法。该发明构建的随机系统模型更加符合网络系统的实际通信过程,所设计的稳定性判据可以在Matlab平台快速执行和求解,避免了过大的计算需求,为网络系统的稳定运行提供评估策略。

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