非线性不确定系统的backstepping模糊自适应输出反馈控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61074014
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    34.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

针对状态不可测的严格反馈或纯反馈单输入单输出非线性不确定系统、单输入单输出非线性不确定时滞系统、多输入多输出非线性不确定系统、多输入多输出非线性不确定时滞系统、非线性互联不确定系统和时滞系统,结合模糊自适应控制、backstepping自适应控制和非线性鲁棒控制的方法和理论,研究模糊状态观测器的设计方法,提出基于状态观测器的backstepping模糊自适应输出反馈控制的策略和方法;给出模糊闭环系统的稳定性、收敛性的证明,获得高水平的理论研究成果。这对于促进非线性模糊自适应控制理论的发展有着重要的意义,为研究复杂工业过程的控制提供新的方法和理论依据。

结项摘要

该项目针对不满足匹配条件、且状态不可测的单输入单输出不确定系统、多输入多输出非线性不确定系统和互联非线性不确定大系统,考虑系统存在时滞、未建模动态、未知控制方向、非线性死区、执行器故障和随机干扰等条件下,应用模糊逻辑系统或神经网络对不确定非线性系统进行建模或辨识,在此基础上,研究了模糊状态观测器的设计问题,提出了模糊状态观测器、模糊滤波观测器及高增益观测器的设计方法。.基于所建立的模糊状态观测器,应用backstepping设计、鲁棒控制设计和容错控制设计等方法和理论,分别提出了严格反馈和纯反馈不确定非线性系统的模糊自适应输出控制方法;具有为建模动态的严格反馈和纯反馈不确定非线性系统的模糊自适应输出控制方法;具有死区的严格反馈和纯反馈不确定非线性系统的模糊自适应输出控制方法;具有执行器故障的严格反馈和纯反馈不确定非线性系统的模糊自适应输出控制方法;严格反馈和纯反馈不确定非线性随机系统的模糊自适应输出反馈控制方法;给出了以上各种模糊闭环系统的稳定性和收敛性证明及计算机仿真验证。.本项目研究的成果在IEEE会刊:《IEEE Transactions on Fuzzy systems》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics》、《IEEE Transactions on Neural Networks》和《IEEE Transactions on Control Systems Technology》上发表论文(含录用)23篇; 在《Fuzzy Sets and Systems 》、《Information Sciences》、《International Journal of Robust nonlinear control》、《IET Control Theory & Applications》、《International Journal of Systems Science》、 《International Journal of Adaptive Control and Signal Processing》等国际杂志上发表(含录用)学术论文60篇,在国际会议及国内重要杂志上发表43篇, 部分成果获得了教育部中国高校自然科学奖一等奖。

项目成果

期刊论文数量(93)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(7)
专利数量(0)
Adaptive fuzzy backstepping output feedback control for a class of MIMO time-delay nonlinear systems based on high-gain observer
基于高增益观测器的一类MIMO时滞非线性系统自适应模糊反步输出反馈控制
  • DOI:
    10.1007/s11071-011-0061-z
  • 发表时间:
    2011-06
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Li, Yongming;Ren, Chang'e;Tong, Shaocheng
  • 通讯作者:
    Tong, Shaocheng
Observer-Based Adaptive Fuzzy Backstepping Output Feedback Control of Uncertain MIMO Pure-Feedback Nonlinear Systems
不确定MIMO纯反馈非线性系统的基于观测器的自适应模糊反步输出反馈控制
  • DOI:
    10.1109/tfuzz.2012.2183604
  • 发表时间:
    2012-08
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    11.9
  • 作者:
    Tong, Shaocheng;Li, Yongming;Shi, Peng
  • 通讯作者:
    Shi, Peng
Homogenous Polynomially Parameter-Dependent H-infinity Filter Designs of Discrete-Time Fuzzy Systems
离散时间模糊系统齐次多项式参数相关的H无穷滤波器设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Zhang, Huaguang;Xie, Xiangpeng;Tong, Shaocheng
  • 通讯作者:
    Tong, Shaocheng
A Combined Backstepping and Stochastic Small-Gain Approach to Robust Adaptive Fuzzy Output Feedback Control
鲁棒自适应模糊输出反馈控制的反步和随机小增益相结合的方法
  • DOI:
    10.1109/tfuzz.2012.2213260
  • 发表时间:
    2013-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    11.9
  • 作者:
    Tong, Shaocheng;Wang, Tong;Li, Yongming;Chen, Bing
  • 通讯作者:
    Chen, Bing
Fuzzy adaptive high-gain-based observer backstepping control for SISO nonlinear systems
SISO非线性系统的模糊自适应高增益观测器反步控制
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2011.01.040
  • 发表时间:
    2011-06
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Li, Changying;Tong, Shaocheng;Wang, Wei
  • 通讯作者:
    Wang, Wei

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其他文献

Event-triggered adaptive neural asymptotic tracking of uncertain constrained nonlinear systems without feasibility condition
无可行性条件的不确定约束非线性系统的事件触发自适应神经渐近跟踪
  • DOI:
    10.1002/acs.3357
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    International Journal of Adaptive Control and Signal Processing
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    姜晓月;李元新;杨金子;佟绍成
  • 通讯作者:
    佟绍成
Adaptive fuzzy decentralized dynamic surface control for fractional-order nonlinear large-scale systems
分数阶非线性大系统的自适应模糊分散动态表面控制
  • DOI:
    10.1109/tfuzz.2021.3114746
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子:
    11.9
  • 作者:
    战勇良;隋帅;佟绍成
  • 通讯作者:
    佟绍成
Adaptive fault-tolerant control for a class of fractional order non-strict feedback nonlinear systems
一类分数阶非严格反馈非线性系统的自适应容错控制
  • DOI:
    10.1080/00207721.2020.1852627
  • 发表时间:
    2020-12
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    韦名;李元新;佟绍成
  • 通讯作者:
    佟绍成
Fuzzy adaptive output tracking control of nonliear systems
非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    佟绍成;王涛
  • 通讯作者:
    王涛
一类离散非线性不确定互联系统的模糊分散控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    控制与决策
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    佟绍成
  • 通讯作者:
    佟绍成

其他文献

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佟绍成的其他基金

非线性系统的模糊自适应事件触发输出反馈控制
  • 批准号:
    62173172
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    57.00 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非线性系统的模糊自适应事件触发输出反馈控制
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    57 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非三角结构非线性约束系统的模糊自适应控制
  • 批准号:
    61773188
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
严格反馈不确定非线性切换系统的模糊自适应控制
  • 批准号:
    61374113
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    78.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非线性不确定系统的模糊自适应容错控制
  • 批准号:
    60674056
  • 批准年份:
    2006
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于观测器的非线性不确定系统模糊自适应控制
  • 批准号:
    60274019
  • 批准年份:
    2002
  • 资助金额:
    22.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非线性不确定系统的模糊自适应控制的方法及性能研究
  • 批准号:
    69874020
  • 批准年份:
    1998
  • 资助金额:
    6.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 批准年份:
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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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