具有SiISS逆动态的随机非线性系统的控制问题研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10971256
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    解学军
  • 依托单位：
    江苏师范大学
  • 学科分类：
    A0601.控制中的数学方法
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目将研究具有随机积分输入状态稳定(SiISS)逆动态的随机非线性系统的控制理论与应用问题。主要内容包括：1) 对现有的确定性积分输入状态稳定的实际例子合理地引入白噪声，或找出实际例子，给出满足SiISS而非随机输入状态稳定(SISS)的实际例子。2) 由实际例子引入SiISS的概念，研究它的性质，如：SiISS严格比SISS弱；SiISS比最小相位条件强，但仅在最小相位条件下，没有输出反馈控制器能保证闭环随机系统的全局镇定性。3) 建立分析这类闭环随机非线性系统有界性和收敛性的数学工具。如：建立判断解的存在性和几乎必然有界性的准则，给出随机信号收敛性分析常用的随机Barbalat引理，给出分析闭环随机系统性质的新方法。4) 对这类随机非线性系统，设计更简单、更一般、更适用、控制量更小、性能更好的控制器。5) 采用这些控制方案，解决实际例子中的控制问题。

结项摘要

本项目研究了具有随机积分输入状态稳定(SiISS)逆动态的随机非线性系统的控制理论与应用问题。主要内容包括：1) 对现有的确定性积分输入状态稳定的实际例子合理地引入白噪声，或找出实际例子，给出满足SiISS而非随机输入状态稳定(SISS)的实际例子。2) 对由实际例子引入SiISS的概念，研究它的性质，如：SiISS严格比SISS弱；SiISS比最小相位条件强，但仅在最小相位条件下，没有输出反馈控制器能保证闭环随机系统的全局镇定性。3) 建立分析这类闭环随机非线性系统有界性和收敛性的数学工具。如：建立判断解的存在性、唯一性和几乎必然有界性的准则，给出随机信号收敛性分析常用的随机Barbalat引理，给出分析闭环随机系统性质的新方法。4) 对这类随机非线性系统，设计更简单、更一般、更适用、控制量更小、性能更好的控制器。5) 采用这些控制方案，解决实际例子中的控制问题。

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Global stabilization for a class of high-order time-delay nonlinear systems
一类高阶时滞非线性系统的全局镇定
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing, Information and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zong-Yao Sun (孙宗耀);Yun-Gang Liu (刘允刚);Xue-Jun Xie (解学军)
  • 通讯作者：
    Xue-Jun Xie (解学军)
Further results on output-feedback regulation of stochastic nonlinear systems with SiISS inverse dynamics
SiISS 逆动力学随机非线性系统输出反馈调节的进一步结果
  • DOI：
    10.1080/00207179.2010.508175
  • 发表时间：
    2010-08
  • 期刊：
    International Journal of Control
  • 影响因子：
    2.1
  • 作者：
    Yu, Xin;Xie, Xue-Jun;Wu, Yu-Qiang
  • 通讯作者：
    Wu, Yu-Qiang
Adaptive output feedback stabilization using MT-filters for nonlinear systems with input and output time-delay
使用 MT 滤波器实现具有输入和输出时滞的非线性系统的自适应输出反馈稳定
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Liu Liang;Xie Xue-Jun
  • 通讯作者：
    Xie Xue-Jun
Decentralized adaptive stabilization for interconnected systems with dynamic input-output and nonlinear interactions
具有动态输入输出和非线性相互作用的互连系统的分散自适应稳定
  • DOI：
    10.1016/j.automatica.2010.03.003
  • 发表时间：
    2010-06
  • 期刊：
    Automatica
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    刘亮, 解学军
  • 通讯作者：
    刘亮, 解学军
Theory of Stochastic Dissipative Systems
随机耗散系统理论
  • DOI：
    10.1109/tac.2011.2121370
  • 发表时间：
    2011-02
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Zhaojing Wu;Mingyue Cui;Xuejun Xie;Peng Shi
  • 通讯作者：
    Peng Shi

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    解学军
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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

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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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