基于演算子理论的多输入多输出磁滞非线性系统的鲁棒控制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61203229
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

Hysteresis nonlinearity has extensive practical background, it widely exists in engineering practice, and it usually causes undesirable inaccuracy, oscillations, and even lead to system instability. However, the modeling and nonlinear control of a system with complex hysteresis is a challenging topic in the control field. Until now, it has not established a highly effective system analysis and synthesis method for controlling hysteresis. In this project, operator based robust nonlinear control system design for multi-input multi-output (MIMO) nonlinear systems with hysteresis is considered. That is, by using operator based robust right coprime factorization approach, the designed control system can effectively control the hysteresis, nonlinearity, coupling effects and uncertainties, namely, the designed system is robustly stable. Also, the definition of generalized Lispchitz norm and contranction map theorem and so on are extended to deal with the coupling effects of the MIMO nonlinear systems. Moreover, the output tracking problem is studied, the perfect tracking performance can be realized by a tracking design scheme even though the hysteresis and uncertainties exist.
磁滞非线性广泛存在于工程实际中,它能够造成系统的精度下降、振荡甚至造成系统不稳定。而具有磁滞的非线性控制系统的建模与控制问题是一个富有挑战性的难题,目前还没有从理论建立高度有效的系统分析与综合方法。本项目用基于演算子理论的鲁棒右互质分解方法对具有磁滞的多输入多输出非线性系统进行研究。设计的控制系统能够有效地控制系统中的磁滞、非线性、耦合和不确定性因素的影响,保持系统的鲁棒稳定性;应用李普希茨范数与压缩映射原理等将提出的方法推广到多输入多输出系统中处理耦合影响;并通过设计输出跟踪控制器在磁滞和不确定性因素的影响下实现较精确的跟踪功能。

结项摘要

磁滞是普遍存在的,它是个非常复杂的动态过程,具有多值性、记忆性和非光滑性等非线性特性,能够使整个控制系统性能变差、控制精度变低,甚至导致控制系统不稳定。我们在本课题中用基于演算子理论的右互质分解方法研究具有磁滞的多输入多输出非线性的控制系统设计问题,主要研究系统的鲁棒稳定性和目标跟踪问题。首先,分别分析了类反斜线磁滞、更一般的PI磁滞等,证明这些磁滞模型都可以应用基于演算子理论的控制系统设计方法来处理。其次,用基于演算子理论的控制方法考虑系统设计的问题。具体地,对于用右互质分解设计的系统中的不确定因素,我们得到了干扰信号和每个信号之间的关系,利用得到的关系可以设计控制器;对于多输入多输出系统,我们针对系统的耦合关系,在设计控制器的时候融入已知的耦合从而实现局部解耦;对系统的非线性、磁滞、不确定性等问题,在基于右互质分解的控制系统设计基础上分别结合设计调节器、前馈补偿以及内部模型方法、前馈和反馈控制器综合的方法设计控制系统,设计的控制系统是鲁棒稳定的。在设计的鲁棒稳定的控制系统的基础上,我们又考虑了目标跟踪问题。设计的控制系统能够抵消或者减弱磁滞的影响,能够实现比较精确的目标跟踪控制性能。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
一类新非线性控制方法:基于演算子理论的控制方法综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    温盛军;毕淑慧;邓明聪
  • 通讯作者:
    邓明聪
Operator-based robust control for MIMO nonlinear systems wuth uncertain hysteresis
具有不确定迟滞的 MIMO 非线性系统的基于算子的鲁棒控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Mechatronic Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shuhui Bi;Mingcong Deng;Lei Wang;Yongguo Zhao
  • 通讯作者:
    Yongguo Zhao
Robust Stability and Tracking for Operator-Based Nonlinear Uncertain Systems
基于算子的非线性不确定系统的鲁棒稳定性和跟踪
  • DOI:
    10.1109/tase.2014.2325953
  • 发表时间:
    2015-07-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATION SCIENCE AND ENGINEERING
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Bi, Shuhui;Deng, Mingcong;Xiao, Yongfei
  • 通讯作者:
    Xiao, Yongfei

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其他文献

机器人柔性抓取试验平台的设计与抓持力跟踪阻抗控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    农业工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    肖永飞;毕淑慧;范新建;饶洪辉
  • 通讯作者:
    饶洪辉

其他文献

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相似海外基金

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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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