基于混杂二维指标模型的重置控制系统研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61473315
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    84.0万
  • 负责人：
    郭宇骞
  • 依托单位：
    中南大学
  • 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

Reset control system is a typical kind of hybrid control systems. The main idea of reset control is resetting controller states in order to trigger sudden changes in control effort and overcome inherit limitations of linear feedback design. Compared with the impulsive differential equation model, hybrid 2D index models provide better descriptions of the essence of reset control. This project aims to investigate several unsolved theoretic problems based on hybrid 2D model of reset control systems which mainly include: 1) investigate stability of reset control systems with unstable baseline systems by applying the methods of actual space of state evolution and quotient mappings; 2)establish hybrid 2D index model for discrete-time reset control systems and investigate forward completeness, stability and performance analysis; 3)extend the method of semi-tensor product of matrices to finite-state reset control systems; 4) design of reset control systems including energy-based design,optimal discrete-time reset law design based on system decomposition and optimal finite-state reset law design based on semi-tensor product of matrices. This project will provide theoectic support for practical application of reset control and promote the theoretic development of hybrid systems.
重置控制系统是一类典型的混杂控制系统,其主要思想是通过控制器状态的重置触发控制信号的突变,克服传统线性反馈控制的局限。与传统的脉冲微分方程模型相比，重置控制系统的混杂二维指标模型更能准确刻画重置控制的本质特征。本项目基于混杂二维指标模型,对重置控制系统亟待解决的几个理论问题展开研究。包括：1）提出实际状态演化空间和商映射相结合的方法，研究具有不稳定基线系统的重置控制系统稳定性；2）建立离散重置控制系统的混杂二维指标模型，研究离散重置控制系统前向完备性、稳定性，并进行性能分析；3）提出状态空间扩展法，将基于矩阵半张量积的有限状态系统理论推广到有限状态重置控制系统；4）研究重置控制系统设计问题，给出基于能量的重置控制系统设计、基于系统分解的离散时间最优重置律设计和基于矩阵半张量积的有限状态重置控制系统最优重置律设计等。本项目的研究将为重置控制的应用提供理论支撑，促进混杂系统理论的发展。

结项摘要

重置控制是克服光滑控制局限性的一类重要的混杂控制方法。本项目围绕重置控制中的难点问题，研究了基于重置系统的分析和设计问题。主要结果包括：得到了基于混杂二维指标模型的重置系统前向完备性、稳定性判据和一类非线性重置系统无源性和稳定性判据；提出时滞重置系统分布状态重置机制并给出基于线性矩阵不等式的稳定性条件；得到了基于混杂二维指标模型的有限状态重置系统前向完备性判据、混杂域和时间域稳定性判据。本项目还研究了一般有限状态系统稳定性、能观性、能控性、状态估计和控制设计问题，得到了一系列结果。本项目的研究结果进一步完善了混杂控制系统理论，为混杂控制的应用奠定了一定的基础。

项目成果

期刊论文数量（12）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（0）
Stabilization of Boolean Control Networks with State-dependent Constraints via Space Extension and Pre-feedback
通过空间扩展和预反馈稳定具有状态相关约束的布尔控制网络
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    IET Control Theory & Applications
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Gui Ning;Guo Yuqian
  • 通讯作者：
    Guo Yuqian
Stability and Set Stability in Distribution of Probabilistic Boolean Networks
概率布尔网络分布的稳定性和集合稳定性
  • DOI：
    10.1109/tac.2018.2833170
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    Guo Yuqian;Zhou Rongpei;Wu Yuhu;Gui Weihua;Yang Chunhua
  • 通讯作者：
    Yang Chunhua
Controllability of Boolean Control Networks with Multiple Time-delays
多时滞布尔控制网络的可控性
  • DOI：
    10.1109/tcns.2017.276310.1109/tcns.2017.2763744
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Control of Network Systems
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Ding Yong;Xie Dian;Guo Yuqian
  • 通讯作者：
    Guo Yuqian
Optimal State Estimation of Boolean Control Networks With Stochastic Disturbances
具有随机扰动的布尔控制网络的最优状态估计
  • DOI：
    10.1109/tcyb.2018.2885124
  • 发表时间：
    2020-03
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Cybernetics
  • 影响因子：
    11.8
  • 作者：
    郭宇骞;李群明;桂卫华
  • 通讯作者：
    桂卫华
Set stability and set stabilization of Boolean control networks based on invariant subsets
基于不变子集的布尔控制网络的集稳定性和集稳定性
  • DOI：
    10.1016/j.automatica.2015.08.006
  • 发表时间：
    2015-11-01
  • 期刊：
    AUTOMATICA
  • 影响因子：
    6.4
  • 作者：
    Guo, Yuqian;Wang, Pan;Yang, Chunhua
  • 通讯作者：
    Yang, Chunhua

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其他文献

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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 作者：
    郭宇骞;吴玉虎;桂卫华
  • 通讯作者：
    桂卫华
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李志涛;郭宇骞;桂卫华
  • 通讯作者：
    桂卫华
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  • DOI：
    10.16383/j.aas.2017.c160578
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
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  • 通讯作者：
    桂卫华
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  • DOI：
    10.1109/tac.2021.3063130
  • 发表时间：
    2022-01
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子：
    6.8
  • 作者：
    郭宇骞;李志涛;刘洋;桂卫华
  • 通讯作者：
    桂卫华
Asymptotical feedback controllability of probabilistic logic control networks
概率逻辑控制网络的渐近反馈可控性
  • DOI：
    10.1016/j.sysconle.2021.104986
  • 发表时间：
    2021-08
  • 期刊：
    Systems & Control Letters
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    李志涛;郭宇骞;桂卫华
  • 通讯作者：
    桂卫华

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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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