随机事件驱动的网络化控制系统研究及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273107
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    82.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

This project is concerned with networked control systems whose capacity is limited and nodes driven by stochastic events, with the aim of studying the basic properties, analysis and design methodology and its application to vehicular cooperation control. In summary, the main objectives of this project are threefold: (1) Understanding the basic properties and dynamic behavior of such type of systems. Especially, we want to make clear the relationship between the system behavior and characteristic parameters of the driving event, the connection of the system performance with the number of active nodes, and the effect of network constraint on stability and control performance. (2) Setting up the framework of analysis and design of such systems, by taking into account characteristic parameters of the driving event, protocol sequences and the capacity limitation. To this end, we plan to model the stochastic driving events as Markov chains or protocol sequences and consider two operation modes for the inactive nodes: zero-order hold and zero output. Then, based on the capacity limitation, the characteristic parameters of the driving events, network-induced delays and random packet dropouts, we aim to set up a theoretical framework for system analysis, node assignment and controller codesign. (3) Applying the theoretical results obtained to laboratory scale vehicular cooperation control system, with the aim of acquiring practical networked control algorithms and technology. The research work outlined in this project has important scientific value in shaping the control theory of stochastic event-driven systems.
本项目旨在针对容量有限且节点受随机事件驱动的网络化控制系统,研究这种系统的基本特点、分析与设计方法及其在Vehicle协作控制中的应用。本项目的主要研究内容可概括为如下三点:(1)理解这种系统的基本特点及其运动规律。重点理解驱动事件特征参数与系统属性的关系、活动节点数量与系统性能的关系以及网络限制因素与稳定性及控制性能的关系。(2)融合驱动事件的特征参数、通信协议及网络限制因素,建立这种系统分析和设计的方法体系。采用Markov链或协议序列描述随机驱动事件,不活动节点采用零阶保持器和"零"输出两种工作方式,结合信息容量限制、驱动事件特征参数、网络传输延时和随机丢包因素,建立关于系统分析、节点分配与控制器协同设计的理论体系。(3)将所得理论成果应用于实验室规模的Vehicle协作控制中,形成实用的网络化控制算法和技术。本项研究对形成随机事件驱动系统的控制理论体系具有较高的科学意义。

结项摘要

本项目研究了受事件驱动的控制系统的分析与设计方法,并针对智能交通应用研究了车辆协作控制问题。本项目的主要研究成果有:(1)对事件驱动系统的特点及其运动规律有了系统深入的理解,尤其是随机驱动事件的统计特征参数与系统性能的关系、以及网络信道限制与稳定性及控制性能的关系。(2)融合驱动事件的特征参数、通信协议及网络限制因素,建立了这种系统分析和设计的方法体系。将随机驱动事件用马科夫过程和伯努利过程来描述,确定性驱动事件用协议序列来描述,不活动节点采用零输出工作方式,结合信道容量限制、驱动事件特征参数等因素,建立了这种系统稳定性分析、任务分配与控制器协同设计理论体系。(3)将所得理论成果应用于智能车路控制系统之中,并用实验室小车加以验证,形成实用的网络化控制算法。

项目成果

期刊论文数量(34)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(12)
专利数量(0)
Distributed event-triggered H-infinity consensus filtering in sensor networks
传感器网络中分布式事件触发的H-无穷一致性过滤
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Ding; Lei;Guo; Ge
  • 通讯作者:
    Ge
基于一致性策略的传感器网络的分布式 H∞采样滤波
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    大连海事大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁磊;赵园;郭戈
  • 通讯作者:
    郭戈
Variance-constrained robust estimation for uncertain systems with multiple packet dropouts
具有多个丢包的不确定系统的方差约束鲁棒估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Optimal Control Applications and Methods
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Baofeng Wang;Ge Guo;Wei Yue
  • 通讯作者:
    Wei Yue
Variance-constrained robust estimation for discrete-time systems with communication constraints
具有通信约束的离散时间系统的方差约束鲁棒估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Baofeng Wang;Ge Guo;Xiue Gao
  • 通讯作者:
    Xiue Gao
无线传感器网络中基于双支持向量回归的分布式定位算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王其华;郭戈
  • 通讯作者:
    郭戈

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其他文献

基于预测窗的轮式移动机器人最优避障避碰算法
  • DOI:
    10.7641/cta.2019.90160
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘中常;王明杰;郭戈
  • 通讯作者:
    郭戈
车队速度滚动时域动态规划及非线性控制
  • DOI:
    10.16383/j.aas.c170442
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王琼;郭戈
  • 通讯作者:
    郭戈
时隙ALOHA协议下的网络化控制系统协同设计
  • DOI:
    10.1039/c4sc00751d
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李志慧;刘中常;郭戈
  • 通讯作者:
    郭戈
网联共享车路协同智能交通系统综述
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2019.1316
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭戈;许阳光;徐涛;李丹丹;王云鹏;袁威
  • 通讯作者:
    袁威
通信中断时的网联车辆协作自适应巡航控制
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2019.0837
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷鸿博;郭戈;高原
  • 通讯作者:
    高原

其他文献

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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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