光电跟踪系统的分数阶鲁棒及自适应控制研究与应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61905253
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0503.传输与交换光子器件
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The tracking accuracy of electro-optical tracking systems, which is necessarily used in space optical communications as well as quantum communications, is one of the most important performances in their control subsystems. The accuracy of beam tracking in electro-optical systems mainly depends on accuracy of the designed control system..Along with the technological advance and application expansion, the future electro-optical systems using in optical communication might encounter variable working states and surrounding environments that lead to model parameters’ uncertainties in the control system. Consequently, traditional control schemes for the electro-optical systems meet challenges against the tracking accuracy demands and the system stability..This program focuses on the control scheme for those electro-optical tracking systems with parameter uncertainties. The essence of parameter variations will be intensively studied, and both the robust and adaptive control methods for those system uncertainties will be introduced to solve those problems. In order to further enhance the system tracking accuracy without loss of stability, the concept of fractional order systems and fractional order control are considered. This program will research the theory of fractional order robust and adaptive control scheme for uncertain electro-optical tracking systems using in optical communications, and apply the proposed methods into the engineering systems.
应用于空间光通信及量子通信的光电跟踪系统的跟踪精度是控制系统最重要的性能指标,也是空间光通信与量子通信中的关键技术之一。光电跟踪系统对光束的跟踪精度主要由所设计的控制系统精度决定。.未来光通信中光电跟踪系统的工作状态、周围环境均面临着随系统运行而改变的问题,使得光电跟踪系统的数学模型及相关参数在运行过程中存在不确定性,从而使得传统跟踪控制算法难以保障系统对光束的跟踪精度,甚至带来跟踪失效或系统不再稳定的危险。.为此,本项目聚焦于存在模型参数不确定性的光电跟踪系统,深入探究系统各类工作环境下的不确定性的本质,并研究相应的鲁棒及自适应控制算法解决系统稳定性问题。为进一步提升光电跟踪系统的跟踪精度同时保障系统的稳定性不受影响,引入分数阶系统及控制的概念,利用分数阶控制系统理论,系统地探究光电跟踪系统的分数阶鲁棒及自适应控制理论方法,及其在空间光通信中的光电跟踪系统上的应用。

结项摘要

针对空间光通信及量子通信中光电跟踪系统跟踪精度受到系统不确定性影响与制约的问题,本课题聚焦于存在模型参数不确定性的光电跟踪系统,对不确定性下的光电系统进行鲁棒高精度控制研究,在保障系统对参数摄动鲁棒性的前提下,进一步研究提升系统跟踪精度的方法。.借鉴分数阶系统在阶次参数分辨率上的优势,本基金主要研究了光电跟踪系统分数阶鲁棒控制技术。首先构建了光电跟踪系统模型和参数摄动范围,其次利用分数阶系统的良好鲁棒性,提出分数阶鲁棒跟踪控制算法和参数寻优算法,在保障系统对参数摄动的鲁棒性前提下进一步提升系统的跟踪能力。针对分数阶算子难以实现的问题,提出一种多级多阶滞后校正拟合算法和参数整定方法;针对系统外扰和谐振摄动,分别对分数阶自抗扰控制算法及二自由度控制算法进行研究,提出光电系统的控制结构及基于遗传算法的多目标参数寻优方法。为证实上述理论工作,本基金构建了相应的实验平台,同时依托上述研究成果搭建了一套应用于光电跟踪控制的标准控制平台,为未来面向量子通信、光通信的高精度、高鲁棒性光电系统发展奠定了一定的技术及应用基础。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
A Measurement Noise Rejection Method in the Feedback Control System Based on Noise Observer
基于噪声观测器的反馈控制系统测量噪声抑制方法
  • DOI:
    10.1109/jsen.2020.3015837
  • 发表时间:
    2021-01
  • 期刊:
    IEEE SENSORS JOURNAL
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Ning Zongqi;Mao Yao;Huang Yongmei;Xi Zhou;Zhang Chao
  • 通讯作者:
    Zhang Chao
Adaptive stochastic parallel gradient descent approach for efficient fiber coupling
用于高效光纤耦合的自适应随机并行梯度下降方法
  • DOI:
    10.1364/oe.390762
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Hu Qintao;Liangli Zhen;Yao Mao;Shiwei Zhu;Xi Zhou;Zhou Guozhong
  • 通讯作者:
    Zhou Guozhong
Resonance compensation research of tip-tilt mirror's 2-DOF tracking-disturbance rejection problem
倾斜镜二自由度跟踪抗扰问题的共振补偿研究
  • DOI:
    10.1016/j.sna.2022.113837
  • 发表时间:
    2022-09-09
  • 期刊:
    SENSORS AND ACTUATORS A-PHYSICAL
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhou,Xi;Mao,Yao;Nie,Kang
  • 通讯作者:
    Nie,Kang

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其他文献

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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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