自适应准内模控制方法及在海洋结构物减振控制中的应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61673357
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In many practical systems, input signals are not all known of the system,but some input information features are known, for example, wave spectrum of wave disturbance force on the offshore platform is known. This project studies how to make full use of the known input feature information, to seek the effective control method for networked, time-delay and nonlinear systems. Research contents include: Using priori knowledges of input, we present a new approach named adaptive quasi-internal model principle. The controller design process is divided into two steps: adaptive quasi-internal model compensator design and optimal stabilization controller design. The adaptive quasi-internal model compensator ensures control precision of the closed-loop system and optimal stabilization controller guarantees stability and ooptimal performance indexes of the closed-loop system. Moreover, we study construction approach of adaptive quasi-internal model compensator, constraints of controlled plants to the adaptive quasi-internal model compensator, and effects of quasi-internal model compensator to structure characteristics of systems. In order to make the adaptive quasi-internal model principle for optimal vibration control for offshore platforms,we focus on the optimal control problems based on adaptive quasi-internal modle control approach for the system with periodic disturbances and disturbances acted on the finite frequency band. To provide a practical control method for robust damping systems on offshore platforms, we will give design approach of adaptive quasi-internal model compensator and optimal robust damping control strategies at the time domain and frequency domain respectively.
在许多实际系统中,系统输入信息不完全已知,但部分输入的特征信息是已知的,如海洋平台的海浪干扰力的海浪谱是已知的。本项目旨在研究如何充分利用已知的系统输入特征信息,在网络化、时滞及非线性系统中寻求新的控制方法。研究内容包括:提出一种命名为自适应准内模控制的研究方法。该方法的控制器设计分为两步:首先根据系统先验的部分输入信息,利用模型简化方法设计自适应准內模补偿器,然后设计最优镇定控制器。准内模补偿器用来保证闭环系统的控制精度,镇定控制器用来保证闭环系统的稳定性和最优的动态性能指标。研究受控对象对自适应准内模控制方法的约束条件及准内模补偿器的构造方法。为了将自适应准内模控制方法用于海洋结构物的减振控制系统,重点研究受周期干扰和受有限频段干扰系统的自适应准内模最优控制问题,给出准内模补偿器及频域与时域最优减振控制策略的设计方法,为海洋平台的最优鲁棒减振系统提供一种实用的控制方法。

结项摘要

在许多实际系统中,系统输入信息不完全已知,但部分输入的特征信息是已知的,如海洋平台的海浪干扰力的海浪谱是已知的。本项目旨在研究如何充分利用已知的系统输入特征信息,在网络化、时滞及非线性系统中寻求新的控制方法。研究内容包括:提出一种命名为自适应准内模控制的研究方法。该方法的控制器设计分为两步:首先根据系统先验的部分输入信息,利用模型简化方法设计自适应准內模补偿器,然后设计最优镇定控制器。准内模补偿器用来保证闭环系统的控制精度,镇定控制器用来保证闭环系统的稳定性和最优的动态性能指标。研究受控对象对自适应准内模控制方法的约束条件及准内模补偿器的构造方法。为了将自适应准内模控制方法用于海洋结构物的减振控制系统,重点研究受周期干扰和受有限频段干扰系统的自适应准内模最优控制问题,给出准内模补偿器及频域与时域最优减振控制策略的设计方法,为海洋平台的最优鲁棒减振系统提供一种实用的控制方法。本项目获得了系列性理论研究成果和控制算法仿真软件,已发表论文32篇,其中SCI收录8篇,EI收录18篇。培养6名博士研究生和1名硕士研究生。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(18)
专利数量(0)
Resilience analysis and design of event-triggered offshore steel jacket structures
事件触发海上钢导管架结构的弹性分析与设计
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2019.04.084
  • 发表时间:
    2020-08
  • 期刊:
    Neurocomputing
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Zhang Bao-Lin;Wei Hui-Min;Cai Zhihui;Li Qing;Tang Gong-You
  • 通讯作者:
    Tang Gong-You
Active Return-to-Center Control Based on Torque and Angle Sensors for Electric Power Steering Systems.
基于扭矩和角度传感器的电动助力转向系统主动回中控制
  • DOI:
    10.3390/s18030855
  • 发表时间:
    2018-03-14
  • 期刊:
    Sensors (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Du PP;Su H;Tang GY
  • 通讯作者:
    Tang GY
Vibration Reduction for Offshore Platforms via Delayed Sliding Mode H Control
通过延迟滑模 H 控制减少海上平台的振动
  • DOI:
    10.1007/s12555-018-0110-1
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Journal of Control Automation and Systems
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Zhang Bao-Lin;Jiang Xiefu;Wu Qiuxuan;Tang Gong-You
  • 通讯作者:
    Tang Gong-You
Delayed Fuzzy Output Feedback H-infinity Control for Offshore Structures
海上结构物的延迟模糊输出反馈H无穷大控制
  • DOI:
    10.3390/jmse8060434
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Marine Science and Engineering
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Feng Hua-Nv;Zhang Bao-Lin;Li Qing;Tang Gong-You
  • 通讯作者:
    Tang Gong-You
受扰欠驱动自主水下航行器的最优扰动抑制控制
  • DOI:
    10.16441/j.cnki.hdxb.20140390
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    中国海洋大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨清;宿浩;唐功友
  • 通讯作者:
    唐功友

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其他文献

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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李娟
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    张宝琳

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网络环境下的自主式水下航行器的编队控制研究
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AI项目解读示例

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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