基于因果律分析的高超声速飞行器执行器受限情形下的智能控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61304098
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    许斌
  • 依托单位：
    西北工业大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2016
  • 批准年份：
    2013
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

For practical hypersonic flight control, actuator constraint should be considered. Otherwise it may cause bad tracking performance or even make the system unstable since the desired control input could not be implemented. Based on equivalent prediction model, this project focuses on the novel intelligent controller design for the longitudinal dynamics of hypersonic flight vehicle with constrained actuator. Firstly, the causality lying in system states, control inputs and system outputs is studied to formulate the equivalent prediction model for the original hypersonic flight dynamics.Secondly, due to the aerodynamic changes and unmodelled dynamics, the complex system uncertainty is composed of static part and fast dynamic part. Accordingly, the neural network is integrated with statistic method to formulate the composite estimation scheme. Finally, taking actuator constraint into consideration, based on aforementioned equivalient prediction model and composite estimation scheme, auxiliary error dynamics are involved to construct the intelligent controller while the stability of the closed-loop system will be analyzed. The related modeling, estimation and controller design will be verified via Matlab/Simulink and semi-physical simulation platform. Through this project, it is supposed to provide new progress for intelligent adaptive control of hypersonic flight vehicle in presence of actuator constraint.
在实际的高超声速飞行器控制设计中，应考虑执行器受限情形，否则期望的控制输入不能被很好的执行，会导致控制跟踪性能变差，甚至破坏飞行器的稳定性。本项目针对高超声速飞行器纵向通道模型，考虑执行器受限提出一种基于等价预测模型的智能自适应控制方法。首先，通过因果律分析来研究当前控制输入与系统状态、系统输出的关系，建立原系统的等价预测模型；其次，考虑气动特性变化和未建模动态等因素影响，采用神经网络与统计学方法结合的方式对系统不确定的静态和动态快变部分进行复合自适应估计；最后，基于上述建模和估计策略，利用辅助误差动力学，研究执行器受限情形的智能控制器设计和稳定性分析。以上研究将通过 Matlab/Simulink和半物理仿真平台进行验证。通过该项目研究，将在高超声速飞行器执行器受限情形下的智能自适应控制等关键理论和技术方面取得一定的进展。

结项摘要

在实际的高超声速飞行器控制设计中，应考虑执行器受限情形，否则期望的控制输入不能被很好的执行，会导致控制跟踪性能变差，甚至破坏飞行器的稳定性。本项目针对高超声速飞行器纵向通道模型，考虑执行器受限提出一种基于等价预测模型的智能自适应控制方法。首先，通过因果律分析来研究当前控制输入与系统状态、系统输出的关系，建立原系统的等价预测模型；其次，考虑气动特性变化和未建模动态等因素影响，采用神经网络与统计学方法结合的方式对系统不确定的静态和动态快变部分进行复合自适应估计；最后，基于上述建模和估计策略，利用辅助误差动力学，研究执行器受限情形的智能控制器设计和稳定性分析。以上研究通过 Matlab/Simulink和半物理仿真平台进行验证。通过该项目研究，在高超声速飞行器执行器受限情形下的智能自适应控制等关键理论和技术方面取得一定的进展。依托该项目发表SCI论文15篇，ESI高被引论文8篇；获得授权发明专利7项。

项目成果

期刊论文数量（15）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Composite Fuzzy Control of a Class of Uncertain Nonlinear Systems with Disturbance Observer（ESI高被引论文及ESI热点论文）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Bin Xu;Zhongke Shi;Chenguang Yang
  • 通讯作者：
    Chenguang Yang
An Overview on Flight Dynamics and Control Approaches for Hypersonic Vehicles（ESI高被引论文及ESI热点论文）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Science China-Information Sciences
  • 影响因子：
    8.8
  • 作者：
    Bin Xu;Zhongke Shi
  • 通讯作者：
    Zhongke Shi
Global Neural Dynamic Surface Tracking Control of Strict-feedback Systems with Application to Hypersonic Flight Vehicle（ESI高被引论文及ESI热点论文）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Bin Xu;Chenguang Yang;Yongping Pan
  • 通讯作者：
    Yongping Pan
Robust Adaptive Neural Control of Flexible Hypersonic Flight Vehicle With Dead-Zone Input Nonlinearity（ESI高被引论文及ESI热点论文）
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Bin Xu
  • 通讯作者：
    Bin Xu
Neural network based dynamic surface control of hypersonic flight dynamics using small-gain theorem
利用小增益定理基于神经网络的高超声速飞行动力学动态表面控制
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2015.08.017
  • 发表时间：
    2016-01
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Bin Xu;Qi Zhang;Yongping Pan
  • 通讯作者：
    Yongping Pan

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    李延军

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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

        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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