随机跳变-切换系统有限时间补偿控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61304066
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    26.0万
  • 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:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

For stochastic Markov jumping-switching delayed systems with piecewise-uncertain transition rates/probabilities, this program will study the problems of static/dynamic anti-windup design with three compensation activations (immediate activation, delayed activation, anticipation activation) in depth. Based on these, the disturbance attenuation control problem will be addressed for stochastic Markov jumping-switching delayed systems with the bounded external disturbance and random external disturbance (Wiener process), respectively, by using the tools, such as the L2/l2 gain analysis,sampled-data control and generalized Ito formula. It will give some simulations to show the effectiveness of the proposed methods. The purpose of this project is to explore and establish finite-time compensation control theory of Markov jumping-switching delayed systems, analyze the influence of saturation nonlinearity on the control synthesis of the systems and put forward some effective anti-windup compensation control strategies. This project will begin to analyze transition rates/probabilities, time delays and saturation and various research methods will be used. It is a frontier subject in the field of the study of jumping systems.
本项目针对具有分段不确定转移率的随机Markov跳变-切换时延系统,深入研究系统在三种补偿方式(立即补偿﹑时延补偿﹑预先补偿)下的有限时间静态和动态抗饱和补偿设计问题。在此基础上,分别针对带有有界外部干扰和随机外部干扰(维纳过程)的随机Markov跳变-切换时延系统,采用L2/l2增益分析法﹑采样控制技术和广义伊藤公式等工具,研究它们在分段不确定转移率下的干扰抑制问题。对结果进行仿真实验,检验设计方法的有效性。本项目研究旨在探索建立一套随机Markov跳变-切换系统有限时间抗饱和补偿控制理论,分析饱和非线性对此类系统控制综合的影响,进而提出行之有效的抗饱和补偿控制策略。本项目从跳变转移率﹑时延和饱和入手,运用多种研究方法,是研究跳变系统的前沿性课题。

结项摘要

随机跳变系统是一种具有很强应用背景的系统模型,能反映出跳变系统的跳变行为与系统随机特性等诸多结构特征。工程中由于执行器/传感器的动作受到其物理结构限制,往往发生饱和现象。同时由于通讯网络的应用,控制器/滤波器跳变信息缺失和网络受限不可避免地存在。本项目运用智能控制策略、随机过程分析以及有限时间稳定性理论,提出了一些系统性能分析的方法,给出了一些更容易实现且能顾及到控制效果的控制/滤波策略。主要成果总结如下:1.针对semi-Markov跳变系统和具有不确定转移概率的随机Markov跳变系统,研究了广义耗散状态估计与混合控制综合问题;2. 给出了随机跳变系统伴随执行器/传感器故障时有限时间分析结果,并提出了相应地故障补偿控制设计方案;3.考察了复杂的网络环境对分析随机跳变系统带来的影响,给出了多种网络诱导现象存在时控制器与滤波器设计问题的可解条件;4.针对几类随机跳变时延系统,给出了判断系统是否稳定的时延依赖判据,并给出相应的控制器设计方法。本项目研究在一定程度上丰富随机跳变系统的控制理论体系,同时本项目的研究结果为其他控制问题提供了思路和可行的办法。

项目成果

期刊论文数量(39)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Fault-tolerant mixed H∞/passive synchronization for delayed chaotic neural networks with sampled‐data control
具有采样数据控制的延迟混沌神经网络的容错混合 H-/被动同步
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Complexity
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Lei Su;Hao Shen
  • 通讯作者:
    Hao Shen
Finite-time asynchronous H∞ control for Markov jumprepeated scalar non-linear systems with input constraints
具有输入约束的马尔可夫跳跃重复标量非线性系统的有限时间异步 H 控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Mengshen Chen;Xiaofei Yang;Hao Shen;Fengqi Yao
  • 通讯作者:
    Fengqi Yao
Extended dissipative state estimation for Markov jump neural networks with unreliable links
具有不可靠链接的马尔可夫跳跃神经网络的扩展耗散状态估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    IEEE transactions on neural networks and learning systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hao shen;Yangzhen Zhu;Lixian Zhang;Ju H. Park
  • 通讯作者:
    Ju H. Park
Finite-time l2-l∞ tracking control for Markov jump repeated scalarnonlinear systems with partly usable model information
具有部分可用模型信息的马尔可夫跳跃重复标量非线性系统的有限时间 l2-l 跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Hao Shen;Feng Li;Zhengguang Wu;JuH. Park
  • 通讯作者:
    JuH. Park
Mixed H∞/passive synchronizationfor complex dynamical networks with sampled-data control
混合 H-/被动同步用于具有采样数据控制的复杂动态网络
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Lei Su;Hao Shen
  • 通讯作者:
    Hao Shen

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其他文献

钢桁梁桥典型节点高强螺栓受力影响因素分析
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  • 通讯作者:
    顾雪峰

其他文献

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信息缺失条件下双时间尺度跳跃系统分析与学习控制
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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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