水下机器人可重构控制系统可靠性分析研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51509054
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    22.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E1102.船舶工程
  • 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

Autonomous underwater vehicles often work in complex ocean environment, the unknown and variable external factors demand for high reliability of vehicles. And the reliability of the control system which is the core unit has become one of the most important indexes of underwater vehicles, which would affect the quality of work and even affect the survivability of underwater vehicles directly. Thus the reliability of underwater vehicles’ control system needs to be evaluated and predicted to find the weakness in reliability and then improve it, which means a lot in engineering application of underwater vehicles. In this project, aiming at the flexible and reorganizable control system, methods of predicting and evaluating the reliability of hardware and software system are discussed. The reliability model of distributed and reorganizable software system based on generalized random Petri network is built, and grey system theory is used to predict the reliability of hardware with poor-information. Then the integral reliability model of control system is established by considering both hardware and software factors, to evaluate the reliability of executing set function and completing task, which provides necessary support for designing high reliable control system.
自主式水下机器人往往运行于复杂的海洋环境,未知多变的外界因素要求机器人自身具有高度的可靠性。作为核心单元的控制系统,其可靠性已成为衡量水下机器人技术的重要指标之一,将直接关系到水下机器人任务完成的质量,甚至会影响到水下机器人的生存能力。因此,进行水下机器人控制系统的可靠性分析,以便发现可靠性薄弱环节,进而采取相应补救措施来提高系统可靠性,对水下机器人的工程化应用具有极其重要的意义。本项目针对具有柔性可重构功能的自主式水下机器人控制系统,研究其硬件系统及软件系统的可靠性预测评估方法。基于广义随机Petri网建立分布式可重构软件系统可靠性模型,采用灰色系统理论进行贫信息条件下硬件可靠性预测,在此基础上同时考虑软硬件两方面因素建立控制系统可靠性一体化模型,解决任务差异和系统重构造成的控制系统可靠性评估难题,综合地评价其执行设定功能或完成任务的可靠程度,为设计高可靠性的控制系统提供必要的支持。

结项摘要

我国是海洋大国。承担积极发展海洋经济重要角色的智能水下机器人往往运行于复杂海洋,其可靠性关乎任务完成的质量,甚至其生存能力。而且可靠性也是国内水下机器人技术与国际领先水平之间差距的一个重要方面。因此,对水下机器人控制软硬件系统的可靠性进行有效评估预测成为本项目研究的课题。项目主要针对水下机器人控制系统的软件和硬件进行了可靠性分析,并在此基础上对水下机器人软硬件控制系统整体可靠性进行评估。整个研究可分为四部分:一、首先进行嵌入式控制系统软件测试,由Logiscope提供的质量模型从质量度量元级、质量标准级和质量因素级对应用程序的质量进行评价。给出相应表格和饼状图检测结果。二、基于随机Petri网的可靠性分析,主要是基于马尔可夫链的状态分布对水下机器人软件控制系统的可靠性进行分析。采取随机Petri网模型基本结构的化简和瞬时状态的层次压缩方法来缓解状态空间爆炸,在给定水下机器人软件网络条件,对系统分解和基本结构化简来对系统进行可靠性分析。三、基于灰色理论的基本原理进行灾变预测。并给出预测结果和相应的准确程度。四、研究了蒙特卡罗方法评估控制系统可靠性的应用,探讨了该方法的收敛判据,提出了操作流程,基于非序贯概率仿真给出相应的可靠性评估结果。研究了改进的抽样算法原理及其应用,对常规抽样、等分散抽样、重要抽样和改进抽样方法的计算结果进行了比较分析。结合两个算例的可靠性评估图表结果,在相同的抽样次数条件下所提出的改进的抽样方法综合了等分散抽样和重要抽样的优点,收敛特性优于前三种方法,且稳定性最好。对水下机器人软硬件控制系统的整体可靠性评估提供了参考和依据。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(6)
基于切换视线法的欠驱动无人艇鲁棒自适应路径跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    兵工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曾江峰;万磊;李岳明;张英浩;张子洋;陈国防
  • 通讯作者:
    陈国防
Robust composite neural dynamic surface control for the path following of unmanned marine surface vessels with unknown disturbances
未知扰动下无人水面舰艇路径跟踪的鲁棒复合神经动态表面控制
  • DOI:
    10.1177/1729881418786646
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Zeng Jiangfeng;Wan Lei;Li Yueming;Zhang Ziyang;Xu Yufei;Li Gongrong;Zeng JF;Li YM
  • 通讯作者:
    Li YM

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其他文献

油菜精量集中排种器电驱控制系统设计与试验
  • DOI:
    10.13610/j.cnki.1672-352x.20200707.004
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    安徽农业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    雷小龙;张磊;杨宏;刘懿乐;李雨涵;罗湄灵
  • 通讯作者:
    罗湄灵
H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择
  • DOI:
    10.11834/jig.20140319
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    中国图象图形学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王萍;张晓丹;张磊
  • 通讯作者:
    张磊
基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
  • DOI:
    10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0922
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    电网技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨楠;黄禹;叶迪;鄢晶;张磊;董邦天
  • 通讯作者:
    董邦天
香港肝癌分期对TACE联合索拉非尼治疗中国人群的预后预测作用
  • DOI:
    10.3969/j.issn.1008-794x.2022.03.007
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    介入放射学杂志
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    仲斌演;颜志平;孙军辉;张磊;侯忠衡;张申;段鹏飞;朱晓黎;倪才方
  • 通讯作者:
    倪才方
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  • DOI:
    10.13465/j.cnki.jvs.2020.08.037
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    振动与冲击
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张磊;郑旭;陈军;郝志勇
  • 通讯作者:
    郝志勇

其他文献

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基于Lattice的汉语语音主题分类方法研究
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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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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