具有动态不确定性的下三角多智能体系统分布式自适应协同控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61503194
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    杨杨
  • 依托单位：
    南京邮电大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

This project is concerned with the distributed cooperative control problem for multi-agent systems in lower-triangular form with uncertain dynamics. Considering complex network communication environment, we will be dedicated to developing cooperative control approaches for a class of typical nonlinear multi-agent systems combining with event-triggered mechanism and nonlinear adaptive control techniques. Firstly, state feedback/output feedback distributed cooperative control continuous strategies will be proposed via measurable/immeasurable local information of the agents. In additional, distributed information exchanging mode will be established based on event-triggered scheme to reduce network communication pressure. Further, we shall discuss the relationship between parameters of the controller and the proposed trigger, and then a distributed cooperative control law will be presented based on the designed event-triggered scheme. Last but not the least, a distributed fault detection and fault tolerant controller will be under discussion and appropriate choice of performance index, together with the analysis of multi objective optimization methods and more concise control laws, will be studied. In this project, a novel theoretical framework for uncertain multi-agent systems in lower-triangular form will be established. It is expected that this work could provide theoretical foundation for coordinated mobiles, ocean vehicles formation etc.
项目主要研究具有动态不确定性的下三角多智能体系统的协同控制问题。综合考虑复杂网络通信环境，结合事件触发机制、非线性自适应控制技术，探索解决一大类典型的非线性多智能体系统的协同控制方法。首先，在智能体状态可测/不可测的情况下，利用局部信息，讨论纯连续策略下状态反馈/输出反馈分布式自适应协同控制问题；其次，为减轻网络数据传输压力，建立基于事件触发机制的分布式信息交互方式，讨论控制器参数和触发条件参数关系，设计触发机制下的分布式自适应协同控制律；最后，为保证网络通信可靠性，讨论分布式故障诊断与容错控制器的设计，选择合适的性能指标，解决多目标优化问题，同时尽可能使得控制律结构简捷。基于上述工作，将初步形成不确定下三角多智能体系统控制方法体系，为机器人协同工作、远洋舰船编队等工程问题提供理论支撑。

结项摘要

本课题以不确定下三角非线性多智能体系统为研究对象，基于backstepping、自抗扰技术、图论、神经网络逼近理论、触发机制，考虑状态反馈/输出反馈、含时滞项和输入饱和限制、执行机构含故障等情况，面向一大类典型的多智能体系统输出信号协同一致问题进行了系统的研究。本项目的主要研究内容和结果有：1) 针对一类非仿射纯反馈非线性多智能体系统，设计自适应状态反馈和输出反馈分布式协同控制策略；考虑含时滞项和输入限幅的一类非仿射纯反馈多智能体系统，设计自适应分布式输出一致控制策略；2) 结合自抗扰技术，研究非仿射非线性多智能体系统的输出一致控制策略和输出反馈包含控制策略；3) 基于动态面控制技术，研究一类不确定MIMO下三角时滞非线性系统的自适应状态反馈控制和输出反馈跟踪控制方法；4) 研究一类非线性多智能体系统状态反馈和输出反馈事件触发/自触发协同控制方法，结合动态规划方法设计近似最优控制律；5) 针对含执行器故障的一类非仿射纯反馈多智能体系统，考虑失效和偏置等故障，研究自适应分布式输出一致容错控制策略；6) 搭建网络化实验验证仿真平台，并开展实验研究。上述工作为工程应用提供理论支撑。

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Adaptive decentralized fault-tolerant tracking control of a class of uncertain large-scale nonlinear systems with actuator faults
一类具有执行器故障的不确定大规模非线性系统的自适应分散容错跟踪控制
  • DOI：
    10.1177/0142331216670452
  • 发表时间：
    2018-02
  • 期刊：
    Transactions of the Institute of Measurement and Control
  • 影响因子：
    1.8
  • 作者：
    Yang Yang;Yue Dong
  • 通讯作者：
    Yue Dong
Prescribed performance tracking control of a class of uncertain pure-feedback nonlinear systems with input saturation
一类输入饱和的不确定纯反馈非线性系统的规定性能跟踪控制
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2017.2784451
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems Man Cybernetics: Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang Yang;Jie Tan;Dong Yue
  • 通讯作者：
    Dong Yue
Distributed adaptive consensus tracking for a class of multi-agent systems via output feedback approach under switching topologies
切换拓扑下通过输出反馈方法对一类多智能体系统进行分布式自适应共识跟踪
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2015.10.034
  • 发表时间：
    2016-01
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Yang Yang;Yue Dong
  • 通讯作者：
    Yue Dong
Observer-Based Decentralized Adaptive NNs Fault-Tolerant Control of a Class of Large-Scale Uncertain Nonlinear Systems With Actuator Failures
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2017.2744676
  • 发表时间：
    2019-03
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang Yang-Yang;D. Yue
  • 通讯作者：
    Yang Yang-Yang;D. Yue
Distributed tracking control of a class of multi-agent systems in non-affine pure-feedback form under a directed topology
有向拓扑下非仿射纯反馈形式的一类多智能体系统的分布式跟踪控制
  • DOI：
    10.1109/jas.2017.7510382
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yang Yang;Yue Dong
  • 通讯作者：
    Yue Dong

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其他文献

基于核磁共振弛豫法与冻融法的页岩有机孔计算方法
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放牧胁迫下若尔盖高原沼泽退化特征及其影响因子
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    --
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  • 作者：
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    白锁柱
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  • 发表时间：
    --
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    --
  • 作者：
    杨杨;吴炎平;李鹏;许四法
  • 通讯作者：
    许四法

其他文献

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杨杨的其他基金

网络攻击下不确定下三角多群组信息物理系统安全协同控制研究
  • 批准号：
    61873130
  • 批准年份：
    2018
  • 资助金额：
    16.0 万元
  • 项目类别：
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相似国自然基金

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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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