多变量多通道网络化系统性能极限与优化设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61100076
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份:
    2014
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

随着计算机、电子和通信技术的飞跃发展,网络化系统得到广泛应用。但是由于网络通信的约束使得信息的传输存在着延迟、丢包、拥塞等问题。目前相关研究工作都是考虑网络化系统建模和稳定性,但是从应用角度来看,控制系统只保证稳定性是远远不够的,还应考虑具有怎样的性能极限等性态。本项目将研究多变量多通道网络化系统性能极限与优化设计问题。研究多通道网络通信参量约束下多变量网络化系统的性能极限,探讨多通道网络通信参量和系统固有特性是如何影响多变量网络化系统性能的;研究多通道网络资源(能量、容量)有效分配问题,有效提高网络化系统的性能;研究多变量多通道网络化系统的多目标优化问题和共同设计多通道网络和控制器,从而达到网络化系统的最优性能。基于上述研究,提出有通信约束的多变量多通道网络化系统的建模、分析与设计的新理论和新方法。该研究将为计算机、信息论与控制论的融合和网络化系统的理论发展与实际应用做出贡献。

结项摘要

针对有通信约束的多变量多通道网络化系统提出了性能极限与优化设计问题,湖北师范学院和华中科技大学课题组,在国家自然科学基金青年项目“多变量多通道网络化系统性能极限与优化设计(编号:61100076)”的资助下,对此进行了深入研究,取得如下主要成果:.基于网络化系统的通信参数,分别研究了网络带宽、受脉冲扰动、通道噪声、数据丢包、网络诱导时延、网络信噪比和编码-解码等影响的网络化系统性能极限问题。借助通信理论、频域分析方法和谱分解技术,定量的揭示了多通道网络化系统跟踪(调节)性能极限与网络通信参量的内在联系。.基于网络化系统的数据丢包和扰动通道能量分配研究网络化系统的性能极限。定量的揭示了多输入多输出网络化系统的性能极限与网络通道的能量调整因子、通信参数和控制系统的固有特性的内在联系。进一步讨论了每个通道的最优能量分配。.基于网络通道输入能量控制输入能量约束的研究多目标网络化系统性能极限。分别研究了白噪声和数据丢包影响下的网络化系统多目标优化。采用双自由度补偿器和内外分解的方法得到了多目标的性能极限。.基于网络通道与控制器联合设计研究网络化系统的性能极限。分别研究了编码解码和网络通道与控制器联合设计。借助通信理论、频域分析方法、 范数理论和谱分解技术,得到编码解码和网络通道与控制器联合设计的最优控制器和最优网络通道参数。.项目在实施过程中,项目组研究成员在网络化系统方面发表论文46篇,其中在SCI源刊上发表21篇,EI收24篇,培养博士研究生9人,硕士研究生3人。获湖北省第十五届自然科学优秀学术成果二等奖1项,湖北省黄石市第三届自然科学优秀学术成果一等奖1项。

项目成果

期刊论文数量(38)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
Decentralized fuzzy PID excitation controller Ccombined with turbine regulating for voltage stability in power systems
分散式模糊PID励磁控制器与汽轮机调节相结合实现电力系统电压稳定
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Przeglad Elektrotechniczny
  • 影响因子:
    0.5
  • 作者:
    Hong-Liang Gao;Xiao-Ya Hu;Bing-Wen Wang;Huan Qi
  • 通讯作者:
    Huan Qi
Best tracking performance for networked control system over a quantized feedback control input
通过量化反馈控制输入实现网络控制系统的最佳跟踪性能
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    ICIC Express Letters, Part B: Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ming Chi;Zhi-Hong Guan;Fu-Shun Yuan
  • 通讯作者:
    Fu-Shun Yuan
基于通信约束网络化控制系统最优性能
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    信息与控制
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    吴杰;詹习生;张先鹤
  • 通讯作者:
    张先鹤
stability of distributed wireless sensor-actuator networks
分布式无线传感器执行器网络的稳定性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013-04
  • 期刊:
    ICIC Express Letters, Part B: Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bo Wu;Xi-Sheng Zhan(詹习生);Jie Wu
  • 通讯作者:
    Jie Wu
Stabilisation of Wireless Nnetworked Control Systems with Packet Loss
丢包情况下无线网络控制系统的稳定性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    IET Control Theory and Applications
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Feng-Lin Qu;Zhi-Hong Guan;Tao Li;Fu-Shun Yuan
  • 通讯作者:
    Fu-Shun Yuan

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其他文献

智能车竞赛在培养创新型人才中的探索与实践
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    湖北师范学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶梦君;胡长晖;张先鹤;雷改惠;万里光;詹习生;吴博;龙涛
  • 通讯作者:
    龙涛
基于组态王的水箱液位控制系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    可编程控制器与工厂自动化
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    叶梦君;胡长晖;张先鹤;万里光;詹习生
  • 通讯作者:
    詹习生
基于时域仿真的电力系统暂态稳定性分析
  • DOI:
    10.16816/j.cnki.ksjx.2016.06.021
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    矿山机械
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    涂建;詹习生;黄贞辉
  • 通讯作者:
    黄贞辉
基于SimPowerSystems的电力系统仿真实践教学研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    湖北师范学院学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高红亮;张先鹤;詹习生
  • 通讯作者:
    詹习生
基于时延和噪声约束网络化系统性能极限
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    湖北师范大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    乔思危;汪玲彦;詹习生;吴杰
  • 通讯作者:
    吴杰

其他文献

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詹习生的其他基金

不完全信息下无线网络化系统性能分析与安全控制
  • 批准号:
    62072164
  • 批准年份:
    2020
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  • 项目类别:
    面上项目
基于QoP与QoS融合的通信网络系统优化设计
  • 批准号:
    61471163
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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