基于不完全测量信息的非线性随机时变系统的有限时间域控制与滤波

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61104125
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目首先借助于统计分析方法,研究系统中不完全测量信息的各种表现形式及其特征,进而建立统一的对于不完全测量信息的描述模型。然后,针对具有一般形式的非线性随机时变系统,利用随机分析和耗散理论,并结合HJI不等式、递归矩阵不等式等技术,研究基于不完全测量信息的有限时间域意义下的随机控制与滤波问题。分别针对数据丢失、信号量化和传感器随机饱和等测量信息不完全的情况,分析具有一般形式的非线性随机离散时变系统的控制和滤波问题,得到满足给定性能指标的控制器及滤波器的存在性判据;进而研究诸如多项式非线性系统及分布式传感器网络等特殊情形下的有限时间域鲁棒控制器与滤波器的设计方法。最终,设计一个计算软件包,并在移动机器人的定位问题上进行实验验证,从而获得一整套易于实现的有限时间域控制与滤波理论和算法。该项目的研究成果具有较高的理论价值和广泛的应用前景。

结项摘要

本项目首先借助于统计分析方法,研究系统中不完全测量信息的各种表现形式及其特征,进而建立统一的对于不完全测量信息的描述模型。然后,针对具有一般形式的非线性随机时变系统,利用随机分析和耗散理论,并结合HJI不等式、递归矩阵不等式等技术,研究基于不完全测量信息的有限时间域意义下的随机控制与滤波问题。分别针对数据丢失、信号量化和传感器随机饱和等测量信息不完全的情况,分析具有一般形式的非线性随机离散时变系统的控制和滤波问题,得到满足给定性能指标的控制器及滤波器的存在性判据;进而研究诸如多项式非线性系统及分布式传感器网络等特殊情形下的有限时间域鲁棒控制器与滤波器的设计方法。最终,整合获得结果,并在移动机器人的定位问题上进行实验验证,从而获得一整套易于实现的有限时间域控制与滤波理论和算法。在本项目资助下,出版英文专著1部;申请发明专利2项;在国际期刊上组织专刊4次;组织国际国内研讨会2次;培养博士研究生4名;在国际国内刊物和会议上共发表23篇,其中SCI论文17篇,有5篇(含长文2篇)发表在控制学科顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control和Automatica上,其他IEEE汇刊论文5篇。

项目成果

期刊论文数量(30)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
span style=font-family:; roman,serif;font-size:10.5pt;= new= times=Probability-dependent gain-scheduled filtering for stochastic systems with missing measurements/span
针对缺失测量的随机系统的概率相关增益调度滤波
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Circuits and Systems II-Express Briefs
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Guoliang Wei;Zidong Wang;Bo Shen;Maozhen Li
  • 通讯作者:
    Maozhen Li
H-infinity filtering with randomly occurring sensor saturations and missing measurements
H-无穷大滤波,具有随机发生的传感器饱和度和缺失测量值
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Zidong Wang;Bo Shen;Xiaohui Liu
  • 通讯作者:
    Xiaohui Liu
span style=font-family:; roman,serif;font-size:10.5pt;= new= times=State-saturated H-infinity filtering with randomly occurring nonlinearities and packet dropouts: the finite-
具有随机发生的非线性和数据包丢失的状态饱和 H-无穷大过滤:有限-
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Derui Ding;Zidong Wang;Bo Shen;Huisheng Shu
  • 通讯作者:
    Huisheng Shu
span style=font-family:font-size:10.5pt;Quantized H-infinity control for nonlinear stochastic time-delay systems with missing measurements/span
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Zidong Wang;Bo Shen;Huisheng Shu;Guoliang Wei
  • 通讯作者:
    Guoliang Wei
span style=font-family:; roman,serif;font-size:10.5pt;= new= times=Recent advances on distributed filtering for stochastic systems over sensor networks/span
传感器网络上随机系统分布式滤波的最新进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    International Journal of General Systems
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Derui Ding;Zidong Wang;Bo Shen
  • 通讯作者:
    Bo Shen

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  • 通讯作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    赵红燕

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AI项目解读示例

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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