网络化迭代学习控制中若干关键问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803291
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

For the networked iterative learning control systems with communication delay or packet dropout, by using the stochastic analysis techniques and statistical techniques the project firstly studies networked iterative learning control schemes and their convergence characteristics. It also explores networked iterative learning control schemes with constraints on control input or system output and their convergence characteristics. Next, the project raises techniques to evaluate the influence of the communication delay probability, packet dropout probability, replacement scheme for delayed data, compensation scheme for dropped data, and networked iterative learning control law on the tracking performance, etc. Secondly, for the overshoot in networked iterative learning control systems, the project exploits networked iterative learning control schemes for suppressing overshoot and derives their convergence characteristics. Finally, for the (networked) iterative leaning control systems with unknown control direction, the project studies the finite-iterative-learning-based control direction identification techniques and (networked) iterative learning control schemes. Further, for the (networked) iterative learning control systems with unknown input-output coupling parameters, it also explores the finite-iterative-learning-based identification techniques for unknown input-output coupling parameters and (networked) iterative learning control schemes, etc. Numerical simulations and experiments testify the validity of the theoretical derivations and the effectiveness of the addressed (networked) iterative learning control strategies, etc.
首先,针对于具有通信时延或数据丢包的网络化迭代学习控制系统,利用随机分析技术和统计技术,研究网络化迭代学习控制机制的设计机理和收敛性态;研究具有输入或输出约束的网络化迭代学习控制机制的设计机理和收敛性态;研究通信时延概率、数据丢包概率、时延数据替代策略、数据丢包补偿机制和网络化迭代学习控制律对网络化迭代学习控制系统跟踪性能的影响的评价方法等。其次,针对于网络化迭代学习控制中的超调问题,研究抑制超调现象的网络化迭代学习控制策略的设计机理和收敛性态。最后,针对于控制方向未知的(网络化)迭代学习控制系统,研究基于有限迭代学习的控制方向辨识技术和(网络化)迭代学习控制机制;针对于输入输出耦合参数未知的(网络化)迭代学习控制系统,研究基于有限迭代学习的输入输出耦合参数辨识技术和(网络化)迭代学习控制机制等。数值仿真和实验验证理论分析的正确性和(网络化)迭代学习控制机制的有效性等。

结项摘要

首先,针对于具有通信时延或数据丢包的网络化迭代学习控制系统,利用随机分析技术和统计技术,研究了网络化迭代学习控制机制的设计机理和收敛性态;研究具有输入或输出约束的网络化迭代学习控制机制的设计机理和收敛性态;研究通信时延概率、数据丢包概率、时延数据替代策略、数据丢包补偿机制和网络化迭代学习控制律对网络化迭代学习控制系统跟踪性能的影响的评价方法等。其次,针对于(网络化)迭代学习控制中的超调问题,研究抑制超调现象的(网络化)迭代学习控制策略的设计机理和收敛性态。最后,针对于控制方向未知的(网络化)迭代学习控制系统,研究基于有限迭代学习的控制方向辨识技术和(网络化)迭代学习控制机制;针对于输入输出耦合参数未知的(网络化)迭代学习控制系统,研究基于有限迭代学习的输入输出耦合参数辨识技术和(网络化)迭代学习控制机制等。数值仿真和实验验证理论分析的正确性和(网络化)迭代学习控制机制的有效性等。

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(4)
专利数量(4)
Learning ability of iterative learning control system with a randomly varying trial length
随机变化试验长度的迭代学习控制系统的学习能力
  • DOI:
    10.1080/00207721.2021.1976306
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    International Journal of systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Zhang Yamiao;Liu Jian;Ruan Xiaoe
  • 通讯作者:
    Ruan Xiaoe
Convergence properties of two networked iterative learning control schemes for discrete-time systems with random packet dropout
具有随机丢包的离散时间系统的两种网络迭代学习控制方案的收敛特性
  • DOI:
    10.1080/00207721.2018.1509244
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Liu Jian;Ruan Xiaoe
  • 通讯作者:
    Ruan Xiaoe
Iterative learning control for a class of uncertain nonlinear systems with current state feedback
一类具有当前状态反馈的不确定非线性系统的迭代学习控制
  • DOI:
    10.1080/00207721.2019.1645235
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Liu Jian;Zhang Yamiao;Ruan Xiaoe
  • 通讯作者:
    Ruan Xiaoe
Iterative learning control for uncertain nonlinear networked control systems with random packet dropout
具有随机丢包的不确定非线性网络控制系统的迭代学习控制
  • DOI:
    10.1002/rnc.4568
  • 发表时间:
    2019-04
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Yamiao Zhang;Jian Liu;Xiaoe Ruan
  • 通讯作者:
    Xiaoe Ruan
Equivalence and convergence of two iterative learning control schemes with state feedback
两种状态反馈迭代学习控制方案的等价性和收敛性
  • DOI:
    10.1002/rnc.5891
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhang Yamiao;Liujian;Ruan Xiaoe
  • 通讯作者:
    Ruan Xiaoe

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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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