针对执行器不确定非光滑约束特性的模糊建模和控制方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61573108
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    66.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

With the development of control technique in manufacturing fields including multi-axis precision machining, piezoelectric actuator and high precision industrial robots, the requirements for sensitivity and control accuracy of actuators are becoming more stringent. When suffered from the nonlinear actuator constraints, the control signals are severely distorted such that the control performances are dramatically threatened and thus the oscillation or instability is generated. This project will study control problems from nonlinear actuator constraints in the following three aspects. Firstly, the fuzzy modeling technique is carried out to divide the non-smooth nonlinear constraints into single-valued and multi-valued mapping cases. In what follows, the novel identification methods are employed to each case based on the learning data sets. Secondly, under the recognized conditions, the feasible inverse function technique and hybrid intelligent adaptation mechanism, as well as modified Lyapunov control tools, are proposed to achieve the satisfying transient and steady performances. Thirdly, without the recognized conditions, the nonlinear decomposition technique is constructed to solve the control difficulties form unknown control gain and control singularity. In this research, the effective fuzzy modeling techniques and identification methods will be presented and robust controller will be provided to tackle the key scientific problems from nonlinear asymmetrical actuator constraints. This project not only goes in great depth with theoretical contributions, but also is of great application prospects.
现代高精密执行部件中往往存在非光滑非线性约束,当控制信号通过非线性约束环节时,其相位、频率、形状或幅值等特性将随之发生变化,甚至出现异常波动、振荡甚至失稳现象,将对控制性能造成极大的负面影响。本项目将围绕执行器非光滑约束探讨相关控制问题: 1)充分考虑执行器未知非光滑约束的动态和参数不确定性,分别针对具有单值映射和多值映射的非光滑非线性约束提出与之匹配且新颖的模糊建模和辨识方法。2)当执行器非光滑约束模型参数可辨识时,提出了光滑逆补偿控制方案并进一步研究基于平滑设计的逆模型补偿方法、基于解耦的分层自适应机制和平衡稳/暂态性能的主动受限型Lyapunov设计;3)当参数难以辨识时,围绕执行器未知非光滑约束设计线性/非线性分解策略,并解决分解过程产生的未知控制增益和控制奇异等相关控制问题。总之,在考虑执行器非光滑约束的情况下实现有效的模糊建模和控制设计是控制理论面向应用亟待解决的关键科学问题。

结项摘要

本项目围绕执行器非光滑约束探讨相关控制问题: 1)充分考虑执行器未知非光滑约束的动态和参数不确定性,分别针对具有单值映射和多值映射的非光滑非线性约束提出与之匹配且新颖的模糊建模和辨识方法。2)当执行器非光滑约束模型参数可辨识时,提出了光滑逆补偿控制方案并进一步研究基于平滑设计的逆模型补偿方法、基于解耦的分层自适应机制和平衡稳/暂态性能的主动受限型Lyapunov设计;3)当参数难以辨识时,围绕执行器未知非光滑约束设计线性/非线性分解策略,并解决分解过程产生的未知控制增益和控制奇异等相关控制问题。4)将本项目所提出的算法应用到双臂机器人系统、双边遥操作系统和视觉伺服机械系统等实际控制对象,成功解决上述实际系统机械臂具有非光滑约束而导致的控制精度不精确难题。近4年共发表录用论文84篇,SCI收录的国际期刊论文71篇,其中《IEEE Trans.》和《Autotmatica》36篇;会议论文13篇。申请发明专利17项。项目实际取得成果已超出预定目标。

项目成果

期刊论文数量(71)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(17)
Event-triggered fuzzy adaptive compensation control for uncertain stochastic nonlinear systems with given transient specification and actuator failures
给定瞬态规范和执行器故障的不确定随机非线性系统的事件触发模糊自适应补偿控制
  • DOI:
    10.1016/j.fss.2018.04.013
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Jianhui;Liu Zhi;Chen C L Philip;Zhang Yun
  • 通讯作者:
    Zhang Yun
Adaptive inverse compensation for actuator backlash with piecewise time-varying parameters
具有分段时变参数的执行器间隙自适应逆补偿
  • DOI:
    10.1080/00207179.2017.1279754
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    International Journal of Control
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Lai Guanyu;Wen Changyun;Liu Zhi;Zhang Yun;Chen C L Philip;Xie Shengli
  • 通讯作者:
    Xie Shengli
Synchronized adaptive control for coordinating manipulators with time-varying actuator constraint and uncertain dynamics
具有时变执行器约束和不确定动力学的协调机械臂的同步自适应控制
  • DOI:
    10.1002/rnc.4622
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Wang Fujie;Liu Zhi;Chen C L Philip;Zhang Yun
  • 通讯作者:
    Zhang Yun
Three-domain fuzzy wavelet broad learning system for tremor estimation
用于震颤估计的三域模糊小波广义学习系统
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2019.105295
  • 发表时间:
    2020-03
  • 期刊:
    Knowledge-Based Systems
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Jiatai Lin;Zhi Liu;C L Philip Chen;Yun Zhang
  • 通讯作者:
    Yun Zhang
Saturated Nussbaum Function Based Approach for Robotic Systems With Unknown Actuator Dynamics
用于具有未知执行器动力学的机器人系统的基于饱和努斯鲍姆函数的方法
  • DOI:
    10.1109/tcyb.2015.2475363
  • 发表时间:
    2016-10
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Cybernetics
  • 影响因子:
    11.8
  • 作者:
    Chen Ci;Liu Zhi;Zhang Yun;Xie Shengli;Chen C. L. Philip
  • 通讯作者:
    Chen C. L. Philip

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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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