网络化非线性系统滤波融合及控制器设计研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61503136
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0306.自动化检测技术与装置
  • 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

Filtering fusion and controller design of networked system is one of the hot research areas. There are several problems with the existing time-delay filtering fusion methods such as constrained filtering scenes . For the respect of controller design, the majority of the exsting methods only consider certain time-delay and data packet dropout. This project focus on and solve the problem of multi-sensor nonlinear systems random delay filtering fusion and controller design for networked Lipschitz nonlinear systems. The following research will be carried out: 1) The application of filtering method based on initial state estimate and measurements weighted summation which is adopted in nonlinear filtering fusion will be carried out. The filtering strategy based on combination of prediction estimation and innovation compensation is used to handle the random delay of multi-sensor system. 2) For the multi-sensor nonlinear systems with bandwidth constraints, the strong tracking CKF filtering fusion algorithm will be given. 3) For the Lipschitz nonlinear controlled plant, considering the delay and data packet dropped out between sensor and controller also controller and actuator, the controller design method will be obtained under the condition that transition probabilities are partly unknown. This project will provide some new research ideas and solutions for filtering fusion and controller design of networked systems.
网络化系统的滤波融合及控制器设计是当前的研究热点之一。现有的网络化系统时延滤波融合方法大多存在滤波场景受限等问题,关于控制器设计大多数文献只考虑了特定的时延及丢包。本项目重点考虑和解决多传感器非线性系统随机时延滤波融合问题及网络化Lipschitz非线性系统的控制器设计问题。拟开展以下研究:1) 进行基于初始状态估计和测量值加权求和的滤波方法在非线性滤波融合中的使用研究;采用基于预测估计与新息补偿相结合的滤波策略来处理多传感器系统的随机时延问题。2) 针对带宽约束的多传感器非线性系统,给出强跟踪CKF滤波融合算法。3) 针对Lipschitz非线性被控对象,考虑传感器和控制器以及控制器和执行器之间均具有时延及丢包的情况,在转移概率矩阵部分未知的条件下,得到控制器设计方法。本项目将为网络化系统的滤波融合和控制器设计开辟一些新的研究思路和解决方案。

结项摘要

本项目重点解决了多传感器非线性系统随机时延滤波融合问题及网络化Lipschitz非线性系统的控制器设计问题。在滤波融合方面针对网络化系统提出了一系列滤波融合方法,如基于测量值、初始状态及标称状态,结合测量值预测和信息补偿的思路得到了一种新的扩展型Kalman滤波器。在理想通讯条件下,此滤波器和传统的Kalman滤波器相比具有相同的精度。控制器设计方面针对Lipschitz非线性被控对象,考虑传感器和控制器以及控制器和执行器之间均具有时延及丢包的情况,在转移概率矩阵部分未知的条件下,在NCS的镇定、故障检测及容错控制方面取得了一系列创新性成果。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
Observer-based controller design for a class of nonlinear networked control systems with random time-delays modeled by Markov chains
基于马尔可夫链建模的一类随机时滞非线性网络控制系统的基于观测器的控制器设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Control Science and Engineering
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Yanfeng Wang;Peiliang Wang;Zuxin Li;Huiying Chen
  • 通讯作者:
    Huiying Chen
Hybrid Adaptive Cubature Kalman Filter with Unknown Variance of Measurement Noise
测量噪声方差未知的混合自适应容积卡尔曼滤波器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Sensors
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yuepeng Shi;Xianfeng Tang;Xiaoliang Feng;Dingjun Bian;Xizhao Zhou
  • 通讯作者:
    Xizhao Zhou
Fault-tolerant control for networked control systems with limited information in case of actuator fault
执行器故障时信息有限的网络控制系统的容错控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yanfeng Wang;Peiliang Wang;Zuxin Li;Huiying Chen
  • 通讯作者:
    Huiying Chen
高效节能虚拟网络映射多反馈控制模型及算法
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005062
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈晓华;李春芝;陈良育;曾振柄;蒋云良
  • 通讯作者:
    蒋云良
时延转移概率部分未知的网络控制系统鲁棒H_∞故障检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王燕锋;王培良;蔡志端
  • 通讯作者:
    蔡志端

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其他文献

单体建筑物点云数据的CSF净化处理
  • DOI:
    10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0286
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    测绘通报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王燕锋;盛业华;秦佳睿;张思阳;闵祥强
  • 通讯作者:
    闵祥强
时延转移概率部分未知的网络控制系统鲁棒H∞故障检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王燕锋;王培良;蔡志端
  • 通讯作者:
    蔡志端
基于事件触发的非线性系统的H∞模糊跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    工业控制计算机
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘玲;李祖欣;陈惠英;王燕锋
  • 通讯作者:
    王燕锋
南京市住宅价格影响因素分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    地球信息科学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    秦佳睿;盛业华;王燕锋;何育枫
  • 通讯作者:
    何育枫
时延转移概率部分未知的网络控制系统鲁棒H∞故障检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王燕锋;王培良;蔡志端
  • 通讯作者:
    蔡志端

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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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