非线性ODE-PDE耦合系统的模糊建模与控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61473011
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    85.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

The rapid development of mordern high-new technology yields a lot of complex nonlinear lumped parameter systems coupled with distributed parameter systems. This project is proposed for a class of nonlinear systems described by the ordinary differential equations (ODEs) coupled with partial differential equations (PDEs), which will start from their mechanism models to conduct the theoretical study of analysis and control design of fuzzy coupled ODE-PDE systems. First, the methods of establishing fuzzy coupled ODE-PDE model will be probed. Subsequently, the well-posedness, controllability(stabilizability) and observability (detectability), stability and performance of the fuzzy coupled ODE-PDE system will be analyzed, and the corresponding criteria will be set up. Then, based on the analysis results, the control design methods of the fuzzy coupled ODE-PDE system will be developed. Finally, the proposed theoretical results will be applied to the thermal protection control of hypersonic vehicles and the chaos control of semiconductor elements to verify their effectiveness.The implementation of the project will not only provide a new theory of analysis and control design based on fuzzy coupled ODE-PDE model for nonlinear coupled ODE-PDE systems, but also promote the developments of fuzzy control technique and nonlinear distributed parameter control theory to a higher level. It is of great scientific and practical importance.
现代高新技术的迅速发展派生出许多复杂的非线性集中参数与分布参数相耦合的系统。本项目拟针对一类非线性ODE-PDE耦合系统,从其机理模型出发,来开展模糊ODE-PDE耦合系统的分析与控制设计理论研究。探讨建立模糊ODE-PDE耦合模型的方法,分析模糊ODE-PDE耦合系统的适定性、能控(稳)性与能观(检)性、稳定性及性能等,并建立相应的判据,在此基础上进一步研究模糊ODE-PDE耦合系统的模糊控制设计方法。而且,理论结果将被应用于高超声速飞行器的热防护控制中来检验其实用性。本项目的实施,不仅会为非线性ODE-PDE耦合系统提出一套全新的基于模糊ODE-PDE耦合模型的分析与控制设计理论,也会推动模糊控制技术与非线性分布参数控制理论向更高层次发展,具有重要的科学意义和实际应用价值。

结项摘要

现代高新技术的迅速发展派生出许多复杂的非线性集中参数与分布参数相耦合的系统,它们的状态变化规律不能简单地用纯常微分方程(ODE)或偏微分方程(PDE)来描述,而需要用ODE-PDE耦合模型来描述,其分析与控制设计远比纯ODE或PDE系统复杂,很难直接使用现有的纯集中或分布参数系统理论来解决。本项目针对非线性ODE-PDE耦合系统,从其机理模型出发,研究了其T-S模糊建模与模糊控制设计问题。给出了非线性ODE-PDE耦合系统T-S模糊建模方法,建立了模糊ODE-PDE耦合系统的适定性、稳定性及性能分析框架,提出了基于模糊ODE-PDE耦合模型的模糊控制设计方法。而且,理论结果已被应用于高超声速飞行器的热防护控制中来检验其实用性。研究成果发表在IEEE汇刊与Automatica等国际知名学术期刊上。其中在IEEE汇刊上发表论文23篇(包括在IEEE Trans. Fuzzy Syst.上发表论文6篇,在IEEE Trans. Neural Netw. Learn. Syst.上发表论文5篇,在IEEE Trans. Cybern.上发表论文3篇等),在自动化领域权威期刊Automatica上发表论文2篇,在模糊系统与理论方面的国际权威期刊Fuzzy Sets Syst.上发表论文5篇,另有8篇论文发表在J. Process Control、Int. J. Robust Nonlinear Control、IET Contr. Theory Appl.、Int. J. Control等自动化及相关领域国际知名SCI源期刊上。此外,还在IEEE Conference on Decision and Control、Chinese Automation Congress与Chinese Control Conference等国内外重要学术会议上发表论文17篇。总计55篇。所发表论文经SCI检索收录35篇,EI收录52篇,EI待收录3篇,入选ESI数据库高被引论文7篇。在国内外出版学术专著与章节3部。项目的实施,不仅为非线性ODE-PDE耦合系统提出一套全新的基于模糊ODE-PDE耦合模型的分析与控制设计理论,同时也推动模糊控制技术与非线性分布参数控制理论的发展,具有重要的科学意义和实际应用价值。

项目成果

期刊论文数量(27)
专著数量(2)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(14)
专利数量(0)
Mixed H-2/H-infinity fuzzy proportional-spatial integral control design for a class of nonlinear distributed parameter systems
一类非线性分布参数系统的混合H-2/H-无穷模糊比例空间积分控制设计
  • DOI:
    10.1016/j.fss.2016.01.004
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Jun-Wei;Wu Huai-Ning;Yu Yao;Sun Chang-Yin
  • 通讯作者:
    Sun Chang-Yin
Finite dimensional disturbance observer based control for nonlinear parabolic PDE systems via output feedback
基于有限维扰动观测器的非线性抛物型 PDE 系统通过输出反馈的控制
  • DOI:
    10.1016/j.jprocont.2016.08.010
  • 发表时间:
    2016-12
  • 期刊:
    Journal of Process Control
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Wu Huai-Ning;Wang Hong-Du;Guo Lei
  • 通讯作者:
    Guo Lei
Fuzzy control with guaranteed cost for nonlinear coupled parabolic PDE-ODE systems via PDE static output feedback and ODE state feedback
通过 PDE 静态输出反馈和 ODE 状态反馈实现非线性耦合抛物线 PDE-ODE 系统的保证成本模糊控制
  • DOI:
    10.1109/tfuzz.2017.2753726
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    11.9
  • 作者:
    Zhu Huan-Yu;Wu Huai-Ning;Wang Jun-Wei
  • 通讯作者:
    Wang Jun-Wei
Finite-Time Passivity of Coupled Neural Networks with Multiple Weights
多权值耦合神经网络的有限时间被动性
  • DOI:
    10.1109/tnse.2017.2746759
  • 发表时间:
    2018-07-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK SCIENCE AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Wang, Jin-Liang;Xu, Meng;Huang, Tingwen
  • 通讯作者:
    Huang, Tingwen
A Membership-Function-Dependent Approach to Design Fuzzy Pointwise State Feedback Controller for Nonlinear Parabolic Distributed Parameter Systems With Spatially Discrete Actuators
具有空间离散执行器的非线性抛物线分布参数系统的模糊逐点状态反馈控制设计的隶属函数相关方法
  • DOI:
    10.1109/tsmc.2016.2628080
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    IEEE Transactions ON Systems Man Cybernetics-Systems
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Wang Jun-Wei;Li Han-Xiong;Wu Huai-Ning
  • 通讯作者:
    Wu Huai-Ning

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其他文献

Mixed H-2/H-infinity decentralized fuzzy tracking control design for a flexible air-breathing hypersonic vehicle
灵活吸气式高超声速飞行器混合H-2/H-infinity分散模糊跟踪控制设计
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Journal of Systems and Control Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴淮宁
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    吴淮宁
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张玉
不确定控制系统概率鲁棒性分析—自适应重要抽样法
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    蔡开元
不确定非线性主动容错控制系统模糊控制设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    白铭珍;吴淮宁
  • 通讯作者:
    吴淮宁

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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