基于一致性区域的多自主体系统分布式控制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61473005
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    81.0万
  • 负责人：
    李忠奎
  • 依托单位：
    北京大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Cooperative control of multi-agent systems has been an emerging and active research topic in the systems and control community for the last decade. This research project intends to adopt the consensus region approach to study the consensus, distributed tracking, and contaiment control problems for multi-agent systems. For general linear and typical nonlinear multi-agent systems, distributed adaptive consensus protocols based on only the relative state and output information of neighboring agents will be designed and the robustness issues of the adaptive protocols with respect to external disturbances will be discussed. For multi-agent systems with nominal linear dynamics but subject to norm-bounded uncertainties, the notion of robust consensus region will be analyzed and the relation between the robust consensus of uncertain multi-agent systems and the H∞ consensus of nominal multi-agent systems will be investigated. For multi-agent systems with nonlinear uncertaities satisfying the matching condition, how to design distributed adaptive consensus protocols will be studied. The distributed tracking and containment problems in the presence of model uncertainties and dynamic leaders with nonzero control inputs will be addressed and distributed control laws will be designed. Furthermore, the obtained theorectical results will be applied to attitude coordination problem in satellite formation flying. The objective of this project is to establish a consensus region framework to design distributed control laws for the consensus, distributed tracking and containment problems of multi-agent systems.
多自主体系统协调控制是近十年来国际系统与控制界的一个前沿研究课题。本项目拟在一致性区域框架下深入研究多自主体系统的一致性、分布式跟踪和包含控制问题。针对线性和典型非线性多自主体系统，设计基于相对状态和输出信息的完全分布式的自适应一致性控制律，讨论自适应控制律对于外部干扰的鲁棒性；对于存在范数有界不确定性的多自主体系统，提出并分析系统的鲁棒一致性区域，揭示不确定多自主体系统的鲁棒一致性与标称多自主体系统的H∞一致性的内在关联；对于具有匹配不确定性的多自主体系统，研究分布式自适应一致性控制律的设计方法；研究自主体存在不确定性和领导者具有有界控制输入情况下的分布式跟踪和包含控制问题，给出分布式控制律的设计方法；探讨相关理论结果在卫星姿态协调控制中的实际应用。经过本项目的研究，针对多自主体系统的一致性、分布式跟踪和包含控制问题，建立基于一致性区域的分布式控制律设计框架。

结项摘要

本项目出色完成了研究计划所列之内容，在多自主体系统协同控制领域取得了一系列重要进展。在前期提出的一致性区域框架下，首次针对具有有向通信拓扑的一般线性多自主体系统，提出了完全分布式的、不依赖于任何全局信息的自适应协同控制律，实现了一致性、分布式跟踪、协同输出调节等问题；针对基于范数有界不确定通信网络的鲁棒一致性问题，证明了鲁棒一致性问题可以化简为一组低维子系统的同时H∞控制问题，并得到了充分和必要条件；研究了协调控制算法在无人机集群飞行中的实际应用，先后成功开展了6架和21架小型固定翼无人机编队飞行试验，实现了典型编队构型的队形保持以及快速队形变换，验证了我们所提分布式协同控制算法的有效性。.在本项目支持下，项目主持人李忠奎在控制领域重要学术期刊上发表SCI检索论文29篇(第一/通讯作者20篇)，其中控制领域顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control和Automatica论文9篇(第一/通讯作者6篇)。李忠奎获评为2017年度教育部青年长江学者和2018年度北京市科技新星，入选了2018年科睿唯安全球高被引科学家(Clarivate Analytics Highly Cited Researcher)。在项目执行期间，李忠奎的相关成果2015年获国家自然科学二等奖(排名三)和第四届杨嘉墀科技奖二等奖(个人奖)。

项目成果

期刊论文数量（30）
专著数量（0）
科研奖励数量（5）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
Distributed adaptive consensus disturbance rejectionfor multi-agent systems on directed graphs
有向图上多智能体系统的分布式自适应一致性干扰抑制
  • DOI：
    10.1109/tcns.2016.2641800
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Control of Network Systems
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Junyong Sun;Zhiyong Geng;Yuezu Lv;Zhongkui Li;Zhengtao Ding
  • 通讯作者：
    Zhengtao Ding
On constructing Lyapunov equations for multi-agent systems
多智能体系统Lyapunov方程的构造
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Automatica
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Hongwei Zhang;Zhongkui Li;Zhihua Qu;Frank L. Lewis
  • 通讯作者：
    Frank L. Lewis
Designing Fully Distributed Adaptive Event-Triggered Controllers for Networked Linear Systems With Matched Uncertainties
为具有匹配不确定性的网络线性系统设计完全分布式自适应事件触发控制器
  • DOI：
    10.1109/tnnls.2018.2868986
  • 发表时间：
    2019-12-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
  • 影响因子：
    10.4
  • 作者：
    Cheng, Bin;Li, Zhongkui
  • 通讯作者：
    Li, Zhongkui
关于智能控制的几个问题
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国科学: 信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄琳;杨莹;李忠奎
  • 通讯作者：
    李忠奎
Distributed adaptive controllers for cooperative output regulation of heterogeneous agents over directed graphs
用于有向图上异构代理的协作输出调节的分布式自适应控制器
  • DOI：
    10.1016/j.automatica.2016.01.076
  • 发表时间：
    2016-06-01
  • 期刊：
    AUTOMATICA
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Li, Zhongkui;Chen, Michael Z. Q.;Ding, Zhengtao
  • 通讯作者：
    Ding, Zhengtao

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其他文献

拟南芥硫酯酶基因在毕赤酵母中的表达
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    生物工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李忠奎;郝梓凯;戴琨;王瑞明
  • 通讯作者：
    王瑞明

其他文献

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李忠奎的其他基金

两类分布式控制与优化问题的鲁棒性研究
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多智能体系统一致性控制及其在卫星编队飞行中的应用
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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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