基于分层设计方法的非线性多源干扰系统精细抗干扰控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61374108
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    79.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

Recently, anti-disturbance control based on disturbance observer mostly focuses on single type of disturbance or integrates multiple disturbances into a new equivalent disturbance. The characteristic of multiple disturbances and the influence of disturbances to system performance are not given enough attention, which limits further improvement of system performance. Morover, the main part of research object are linear systems or especial nonlinear systems with well-defined disturbance relative degree. Elegant anti-disturbance control with a core of hierarchical design method based on classified modeling, hierarchical control and independent composite is proposed for nonlinear systems with multiple disturbances and arbitrary disturbance relative degree. Firstly, nonlinear modeling method for disturbance is presented based on nonlinear vibration theory and output regulation theory, which broadens descriptions range of linear disturbance mode and eliminates matched condition of disturbance. Secondly, iterative learning control is applied to design novel nonlinear disturbance observer which can estimate the disturbances online, as a result, the accuracy and response speed of disturbances observation are further improved. Then, by integrating disturbance observer based control (DOBC) with robust control and stochastic control, a novel type of elegant anti-disturbance control scheme with characteristic of decoupling and separability is presented to achieve high-accuracy anti-disturbance control. Finally, the hard disk drive system is given to demonstrate the effectiveness of the proposed methods. And it can provide an effective anti-disturbance control scheme for high-accuracy active vibration control.
目前,基于干扰观测器的抗干扰控制研究大多针对单一类型干扰或者将多源干扰整合为一个等价干扰,而对多源干扰的特征及对系统的影响考虑不足,因而制约了系统性能的提高。另外,研究对象的主体部分大多是线性系统或者是具有固定干扰相对阶的特殊非线性系统。本项目针对具有任意干扰相对阶的非线性多源干扰系统,提出基于分类建模、分层控制和独立复合的分层设计方法及以其为核心的精细抗干扰控制策略。首先,结合非线性振动理论及输出调节理论,提出干扰的非线性建模方法,拓展线性干扰模型的描述范围,消除干扰匹配条件的限制。其次,利用迭代学习控制方法,设计可以在线估计的新型非线性自适应干扰观测器,提高干扰观测的精度和响应速度。然后,将基于干扰观测器的控制与鲁棒控制、随机控制相结合,提出具有解耦和分离特性的精细抗干扰控制策略,以实现高精度控制。最后,将研究结果应用于硬盘驱动器系统,为高精度振动系统主动控制提供有效的抗干扰控制方法。

结项摘要

现有基于干扰观测器的抗干扰控制研究大多针对多源干扰的特征及系统的影响考虑不足,从而影响了系统性能的提高。本项目针对非线性多源干扰系统,提出了基于分类建模、分层控制和独立复合的分层设计方法及以其为核心的精细抗干扰控制策略。本项目从反作用飞轮系统入手,研究了多源干扰的形成机理,提取和建立了多源干扰的分类模型。本项目将多源干扰建模为两种类型,第一类干扰表示初值未知且含有摄动项的外源系统,代表已知频率但未知振幅、相位的干扰,涵盖常值、谐波、中立型噪声、随机等信号。研究将原有的匹配干扰发展至非匹配干扰,拓宽了干扰的描述范围,进而拓展了所提方法的适用范围;第二类干扰归结为随机变量或者范数有界变量。对于第一类干扰,设计具有自学习能力和分离特性的非线性干扰观测器进行在线估计和抵消,将干扰观测器由线性化设计发展为非线性设计,减少因外部干扰和未建模动态等相互耦合而产生的干扰估计的保守性。研究结果表明本课题所提出干扰观测器的设计方法与现有文献中的方法相比,提高了干扰观测的精度和响应速度。针对第二类干扰,将DOBC方法与鲁棒控制、自适应Backstepping方法结合,提出具有解耦和分离特性的非线性系统精细抗干扰控制策略。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(9)
专利数量(0)
Joint power and multiple access control for wireless mesh network with rose projection method
玫瑰投影法无线网状网络的联合供电和多路访问控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    The Scientific World Journal
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Meiqin Tang,Xiaohua Liu
  • 通讯作者:
    Meiqin Tang,Xiaohua Liu
一类非线性严格反馈系统基于干扰观测器的抗干扰控制
  • DOI:
    10.13195/j.kzyjc.2015.0923
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏新江;张玲艳
  • 通讯作者:
    张玲艳
一类非线性离散系统的复合DOBC和饱和控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    鲁东大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李俊生;魏新江
  • 通讯作者:
    魏新江
Elegant anti-disturbance control for nonlinear systems based on a robust disturbance observer
基于鲁棒扰动观测器的非线性系统优雅抗扰控制
  • DOI:
    10.1177/0142331214550066
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    Transactions of the Institute of Measurement and Control
  • 影响因子:
    1.8
  • 作者:
    Zhang Huifeng;Jing Yuanwei;Wei Xinjiang
  • 通讯作者:
    Wei Xinjiang
Disturbance observer-based disturbance attenuation control for a class of stochastic systems
一类随机系统基于扰动观测器的扰动衰减控制
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2015.10.019
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Wei Xin-Jiang;Wu Zhao-Jing;Karimi Hamid Reza
  • 通讯作者:
    Karimi Hamid Reza

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其他文献

偏心堆载引起的盾构隧道横向受力理论计算
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏纲;洪文强;魏新江;林心蓓;王立忠
  • 通讯作者:
    王立忠
邻近不同基础建筑物地铁盾构施工相互内力影响研究与分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    岩土力学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁智;魏新江;魏纲;李晓珍
  • 通讯作者:
    李晓珍
不确定奇异时滞系统的时滞相关H_
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    控制与决策,2006,vol. 21, no.11:1307-1311
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王天成;魏新江
  • 通讯作者:
    魏新江
地铁列车循环荷载试验论证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    地震工程学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    丁智;张涛;魏新江;张孟雅
  • 通讯作者:
    张孟雅
Composite disturbance-observer-based control and H infinity control for complex continuous models
复杂连续模型的基于复合扰动观测器的控制和 H 无穷大控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    郭雷;魏新江
  • 通讯作者:
    魏新江

其他文献

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魏新江的其他基金

多源异质干扰系统的固定时间精细抗干扰控制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    59 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非线性多源干扰系统复合分层控制理论及应用研究
  • 批准号:
    61004063
  • 批准年份:
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  • 资助金额:
    19.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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