随机逻辑系统最优控制及其在汽车动力系统中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61773090
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    63.0万
  • 负责人：
    吴玉虎
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2017
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In recent years, because of the important theoretical significance and wide practical applications, the logical dynamical systems that includes Boolean networks have become a hot topic in control community. This project will investigate the infinite horizon optimal control for stochastic logical systems with application to automotive powertrain systems. Firstly, the infinite horizon control problems for the stochastic multi-valued logical dynamical systems with average criterion and first-passage time criterion are studied, respectively. The optimality equations are derived, and the exact logical form of the dynamic programming algorithm and the policy iteration algorithm are given. Secondly, the practical engineering problems of automotive powertrain systems, such as energy management and air-fuel ratio control, are addressed based on the framework of stochastic logical dynamical system. The research of this project will enrich and develop the theory of logical dynamical systems. New theoretical tools and research methods will be provided to solve practical engineering problems, such as the control of automotive powertrain systems.
近年来，包括布尔网络在内的逻辑系统因其重要的理论研究价值和广泛的实际应用前景，已经成为控制领域的一个研究热点。本项目将针对随机逻辑系统的无限时域最优控制问题开展理论研究，并将其应用到汽车动力系统的优化控制中。首先，对随机多值逻辑控制系统的分别具有平均准则和具有首达目标准则的无限时域最优控制问题进行深入的研究，给出最优性的逻辑方程，并建立对应动态规划算法及策略迭代算法的精确形式；其次，在随机逻辑系统框架下，为汽车动力系统能量优化管理、空燃比控制等实际工程问题设计有效的控制策略。本项目的研究不仅丰富了随机逻辑系统理论，而且为解决汽车动力系统优化控制等实际工程问题提供了新的理论工具和研究方法。

结项摘要

本项目主要研究了随机逻辑系统的无限时域最优控制问题，并得到的理论成果成功应用于汽车动力系统等实际工程系统的优化控制中。本项目获得了如下有意义的研究成果：（1）基于矩阵半张量，对随机多值逻辑控制系统的无限时域最优控制和反馈控制等问题进行深入的研究，给出相关最优性的逻辑方程，并建立对应动态规划算法及策略迭代算法的精确形式;（2） 在随机逻辑系统框架下为汽车动力系统能量优化管理、空燃比控制等实际工程问题设计有效的控制策略；（3）进而，基于博弈控制理论，提供了网络功能虚拟化（NFV）的优化控制，吊挂负载多旋翼无人机运动控制问题等实际工程问题的有效控制算法。 本项目的相关研究成果是随机多值逻辑系统系统理论以及博弈控制论的丰富和发展，而且为解决汽车动力系统优化控制等实际工程问题提供了新的理论工具和研究方法。

项目成果

期刊论文数量（36）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（10）
专利数量（1）
Modeling and control design for quadrotors: a controlled Hamiltonian systems approach
四旋翼飞行器的建模和控制设计：受控哈密顿系统方法
  • DOI：
    10.1109/tvt.2018.2877440
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Vehicular Technology
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Wu Yuhu;Hu Kaijian;Sun Ximing
  • 通讯作者：
    Sun Ximing
Nonlinear Control of Quadrotor for Fault Tolerance: A Total Failure of One Actuator
四旋翼飞行器非线性控制的容错性：一个执行器完全失效
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2019.2917050
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS: SYSTEMS
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yuhu Wu;Kaijian Hu;Ximing Sun;Yanhua Ma
  • 通讯作者：
    Yanhua Ma
Stability Analysis for Homogeneous Hybrid Systems With Delays
具有时滞的同质混合系统的稳定性分析
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2018.2872045
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yan He;Xi Ming Sun;Jun Liu;Yuhu Wu
  • 通讯作者：
    Yuhu Wu
Mayer-Type Optimal Control of Probabilistic Boolean Control Network With Uncertain Selection Probabilities
具有不确定选择概率的概率布尔控制网络的Mayer型最优控制
  • DOI：
    10.1109/tcyb.2019.2954849
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Cybernetics
  • 影响因子：
    11.8
  • 作者：
    Mitsuru Toyoda;Yuhu Wu
  • 通讯作者：
    Yuhu Wu
Finite-time control design for a quadrotor transporting a slung load
四旋翼飞行器吊运的有限时间控制设计
  • DOI：
    10.1016/j.conengprac.2022.105082
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    Control Engineering Practice
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Zongyang Lv;Qing Zhao;Shengming Li;Yuhu Wu
  • 通讯作者：
    Yuhu Wu

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  • 期刊：
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  • 发表时间：
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    吴玉虎
  • 通讯作者：
    吴玉虎
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  • 通讯作者：
    陈东彦

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吴玉虎的其他基金

基于半张量积的贝叶斯博弈优化控制及在网络功能虚拟化中的应用
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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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