Poisson过程驱动的随机时滞系统的稳定性、控制与滤波问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673197
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

This project is concerned with time-delay systems subject to jump stochastic disturbances. Since Wiener process can not describe jump stochastic phenomena effectively, Poisson jump process should be introduced to model jump stochastic disturbances. Thus, it is very important to investigate stochastic delay systems driven by Poisson processes. Note that Poisson process is a right continuous semimartingale. This project will use the semimartingale theory and stochastic functional equation theory to investigate the following problems for such systems. (1) This project will utilize semimartingale decomposition to decompose the Poisson process. Then we can deal with stochastic integrals with respect to Poisson processes easily. On basis of this, we will present a simple delay-dependent stability criteria by the Lyapunov-Krasovskii method and the free weight matrix method for stochastic delay systems driven by Poisson processes . (2) Based on the stability analysis, this project will solve control problems and filtering problems, such as stabilization problem, H∞ control and filtering problems for stochastic delay systems driven by Poisson processes. (3) By utilizing the technique in (1), this paper will present a delay-dependent stability criteria for stochastic delay systems driven by Poisson processes and Wiener processes. (4) Based on the stability result, this project will investigate control problems and filtering problems for stochastic delay systems driven by Poisson processes and Wiener processes.
本项申请旨在对跳跃型随机干扰下的时滞系统进行研究。Wiener过程限于自身连续性特点,不能描述跳跃型随机干扰,需引入跳跃的Poisson过程进行描述。故Poisson过程驱动的随机时滞系统具有重要研究价值。鉴于Poisson过程是右连续半鞅,将采用半鞅理论和随机泛函微分方程理论对该系统进行如下研究。(1)对Poisson过程进行半鞅分解,将关于Poisson过程的随机积分转化容易处理的形式。基于此方法,利用Lyapunov稳定性和自由权矩阵方法,给出便于控制器与滤波器设计的时滞相关稳定性条件。(2)基于稳定性研究,解决系统的控制与滤波问题,如镇定、H∞控制与滤波等问题。(3)将研究问题(1)的方法推广至Poisson和Wiener过程共同驱动的随机时滞系统中,研究该系统的时滞相关稳定性。(4)基于稳定性研究,解决Poisson和Wiener过程共同驱动的随机时滞系统的控制与滤波问题。

结项摘要

项目组首先利用Poisson半鞅分解和测度论,对包含Poisson过程驱动的随机时滞系统在内的一大类Poisson过程驱动的随机系统中面临的关键问题给出了解决方法:1. 对Poisson过程驱动的随机系统的Itô公式中跳跃的无穷和项及关于状态的连续部分的随机积分和项分别进行了等价转换,给出了Itô公式易于处理的等价形式。2.利用半鞅理论和测度论证明了特定的随机交叉项的期望等于某一Lebesgue积分的期望。在解决这些关键问题的基础上,取得了该大类随机系统一系列的成果。具体而言,对Poisson过程驱动的随机时滞系统,利用自由权矩阵方法,不使用不等式放大技术率先给出了一种保守性较小的时滞相关稳定性条件;解决了Poisson过程驱动的随机时滞系统的H∞控制问题;对Poisson过程驱动的随机系统利用半鞅分解,给出了一种模型变换方法,给出了一种形式简单易验证的H∞控制器设计方法;并分别解决了该类系统的鲁棒稳定性、鲁棒镇定、保性能控制等问题。利用上述结论,分别解决了Poisson和Wiener过程共同驱动的随机神经网络的稳定性与无源性等问题。通过构造一种适当的新型Lyapunov泛函和使用积分不等式方法研究了一类变时滞系统的稳定性问题。.其次,项目组利用随机理论分别解决了几类非白噪声干扰下的随机系统和具有复杂结构的随机切换系统的若干问题。具体而言,利用Poisson过程对切换概率进行建模,研究了一类具有Poisson切换的随机奇异系统的容许性问题;利用Poisson过程来对任意时间区间内的切换和脉冲数量进行建模,研究了一类随机非线性时变脉冲切换系统的稳定性问题;解决了非白噪声干扰下的随机时滞非线性系统的噪声-状态稳定性问题;解决了一类脉冲和切换异步影响下的随机非线性系统的稳定性问题;解决了一类带跳的随机切换奇异系统的稳定性问题;分别解决了随机切换基因调控网络、随机脉冲和切换神经网络、非白噪声干扰下的基因调控网络、非白噪声随机干扰下的随机神经网络的稳定性问题。.此外,利用复杂网络理论,通过不同角度,分别研究了几类地铁网络和城市轨道交通的脆弱性问题;在切换控制系统的框架下,建立了体循环系统与改进的房室活塞耦合的切换系统模型。

项目成果

期刊论文数量(16)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Noise-to-state practical stability and stabilization of random neural networks
随机神经网络的噪声状态实际稳定性和稳定性
  • DOI:
    10.1007/s11071-020-05628-0
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Ticao Jiao;Guangdeng Zong;C. K. Ahn
  • 通讯作者:
    C. K. Ahn
Unified stability criteria of random nonlinear time-varying impulsive switched systems
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  • DOI:
    10.1109/tcsi.2020.2983324
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems I-Regular Papers
  • 影响因子:
    5.1
  • 作者:
    Ticao Jiao;Wei-Xing Zheng;Shengyuan Xu
  • 通讯作者:
    Shengyuan Xu
Transportation functionality vulnerability of urban rail transit networks based on movingblock: The case of Nanjing metro
基于MovingBlock的城市轨道交通网络交通功能脆弱性研究——以南京地铁为例
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2019.122367
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Jianhua Zhang;Meng Wang
  • 通讯作者:
    Meng Wang
Vulnerability assessments of urban rail transit networks based on redundant recovery
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  • DOI:
    10.3390/su12145756
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Jianhua Zhang;Ziqi Wang;Shuliang Wang;Shengyang Luan;Wenchao Shao
  • 通讯作者:
    Wenchao Shao
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无稳定子系统的切换遗传调控网络的随机稳定性分析
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2019.04.059
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Ticao Jiao;Ju H. Park;Guangdeng Zong;Jian Liu;Yu Chen
  • 通讯作者:
    Yu Chen

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    汤茜

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一种基于半鞅理论的随机型脉冲控制器设计方法的研究
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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

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          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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