基于能耗的输入时滞多智能体系统的最优趋同控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61573220
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

The energy-based optimal consensus control is a fundament problem in the networked control area and has not been solved, especially when the input delays exist. From design and optimization point, this project will devote to the energy-based optimal/suboptimal consensus controller design methods for multi-agent systems with input delays. This project will first investigate the existence conditions for the distributed optimal consensus by employing the inverse optimal control method, and reveal the relations between the system, criteria and communication topology. When these conditions cannot hold, the design method of asymptotically optimal consensus controller will be considered by applying the stochastic approximation approach. Based on the decomposition method of Riccati equation, the robust stability and Lyapunov equation approach, a lower complexity suboptimal consensus controller will be proposed, and the optimality will be also analyzed. Based on the our previous results on the Stackelberg strategy for multiple input control and Bellman dynamical programming, the design method of semi-decentralized controller will be investigated. These works will further enrich the distributed control theory, and have important practical and theoretical values for the development of networked control systems.
基于能耗的最优趋同控制是一个没有得到彻底解决的基础性问题,特别是当输入时滞存在时。本项目将从设计与优化的角度出发,考虑输入时滞存在时,研究基于能耗的最优/次优趋同控制器的设计方法,使其达到或接近预设的全局性能指标。首先通过逆优化控制方法寻找分布式最优趋同控制器存在的充要条件,揭示系统、指标以及通信拓扑满足的关系与特性;当这些条件不能满足时,利用最优性理论与随机逼近方法设计渐近最优趋同控制器;基于Riccati方程分解、鲁棒稳定性以及Lyapunov方法设计低复杂度次优趋同控制器,并分析其次优度;基于我们前期提出的多输入控制系统的Stackelberg策略以及动态规划等方法设计半分散式的次优分布式控制器,避免控制器设计中对邻居历史输入信息的需求,并根据系统的趋同约束,分析系统容许的最大输入时滞界。本项目的成功实施将进一步丰富分布式控制理论,这对网络系统理论的发展具有重要的实际意义和理论价值。

结项摘要

本项目考虑智能体在只能获知自身信息和邻接节点信息的情形下,研究基于能耗的输入时滞多智能体系统的分布式最优/次优趋同控制器的设计,使其达到或接近预设的全局性能指标(包含趋同性能和能耗加权的线性二次(LQ)指标),这对网络系统理论的发展具有重要的实际意义和理论价值。.在该项目的资助下,项目负责人与本项目的研究人员完成了原定的研究计划,提出了基于结构性约束的最优趋同控制器存在的充分必要条件,揭示了能耗指标、通信拓扑与最优分布式控制器存在性的关系;在上述关系无法满足的情况下,针对一般高维动态系统,利用高维Riccati方程分解以及闭环反馈系统的鲁棒稳定性,给出了使得系统渐进趋同的充分条件。该分布式趋同控制器的优点:保证全局能耗小于给定值,计算量仅仅依赖于通信拓扑的最大顶点度,与整个网络中的节点数无关。在系统噪声和通信噪声存在的情况下,进行了趋同误差分析,通过对误差系统的动态方程的分析并结合矩阵分析理论,建立了Lyapunov方程,利用该方程的解精确刻画了趋同误差。.项目执行期间项目负责人与参与人员发表的学术论文中,有35篇受到了该基金的资助,其中SCI收录论文20篇。

项目成果

期刊论文数量(22)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(13)
专利数量(0)
General linear forward and backward Stochastic difference equations with applications
一般线性正向和反向随机差分方程及其应用
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2018.06.031
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Juanjuan Xu;Huanshui Zhang;Lihua Xie
  • 通讯作者:
    Lihua Xie
Linear state estimation for Markov jump linear system with multi-channel observation delays and packet dropouts
具有多通道观察延迟和丢包的马尔可夫跳跃线性系统的线性状态估计
  • DOI:
    10.1080/00207721.2018.1551969
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Chunyan Han;Wei Wang
  • 通讯作者:
    Wei Wang
Distributed LQR control for discrete-time homogeneous systems
离散时间同质系统的分布式 LQR 控制
  • DOI:
    10.1080/00207721.2015.1112931
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Wang Wei;Zhang Fangfang;Han Chunyan
  • 通讯作者:
    Han Chunyan
Distributed Observer-based LQ Controller Design and Stabilization for Discrete-time Multi-agent Systems
基于分布式观测器的离散时间多智能体系统 LQ 控制器设计与稳定
  • DOI:
    10.1007/s12555-017-0351-4
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Control Automation and Systems
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Han Chunyan;Wang Wei
  • 通讯作者:
    Wang Wei
Distributed Design of Approximately Optimal Controller for Identical Discrete-Time Multi-Agent Systems
同一离散时间多智能体系统近似最优控制器的分布式设计
  • DOI:
    10.1007/s11424-015-4201-2
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Systems Science and Complexity
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Zhang Fangfang;Wang Wei;Zhang Huanshui
  • 通讯作者:
    Zhang Huanshui

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  • 作者:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
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  • DOI:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王伟
  • 通讯作者:
    王伟

其他文献

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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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