基于Ⅱ型模糊系统的多执行机构协调控制方法与应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51775103
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0510.制造系统与智能化
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

In the industrial production process, feedback control loops are usually composed of multiple actuators. It is of great importance for a control system to accomplish a unified control task by coordinating different actuators. Recently, certain synchro-control methods, such as concurrent control, master-slave control and cross coupling control, attract more attention in research communities. Those new technologies have been widely used in many industrial products, such as the multi-axis machine tools and robotics. In the real engineering practices of power plants, the traditional coordinated control methods are unable to meet the requirements of practical control because of the uncertain factors existing in the operation of power plant boilers, which include the uncertainties, system complexity, instability and long hysteresis time. This project sets out to solve the control problems of coordinating multi-actuators in the secondary air systems in power plants. A new coordinated control strategy is proposed and will be implemented in this project, which is based on the type-Ⅱfuzzy system. The proposed research include: 1)study in the parallel and coordinated control strategy of the actuators of the secondary wind with different layers. 2)study on the coupling and concurrent synchro-control strategy of the multiple actuators in the same layer of the secondary wind. 3)further study on the coordinated control performance based on soft sensor modeling and flame image feature. Through the implementation of this project, a type-Ⅱfuzzy system-based, multi-actuator coordination control will be established gradually, and the established theory from the research will be widely applied to the engineering practice of thermal power plants.
在工业生产过程中,反馈控制回路普遍由多个执行机构构成,如何协调各执行机构统一完成共同的控制任务显得尤为重要。最近,协调多执行机构的并行控制、主从控制和交叉耦合等同步控制方式正受到人们重视并被广泛应用于多轴机床、机器人和机械工程等领域。实际工程中,由于电厂锅炉运行过程中存在不确定性、复杂性、不稳定性以及滞后时间长等问题,使得传统协调控制方法已不能满足电厂实际控制要求。本项目为协调电厂二次风系统中的多执行机构控制问题,在项目中提出了一种新的协调控制策略。也就是,基于Ⅱ型模糊系统的多执行机构协调控制方法与应用。主要内容包括:1)二次风不同层执行机构的区间并行协调控制策略研究;2)二次风同层各执行机构的耦合同步控制策略研究;3)软测量模型和火焰图像特征对协调控制性能的进一步研究。通过本项目的实施,逐步建立起基于Ⅱ型模糊系统的多执行机构协调控制方法的理论体系,并将研究得出的理论应用于火电厂工程实际.

结项摘要

在工业生产过程中,反馈控制回路普遍由多个执行机构构成,如何协调各执行机构统一完成共同的控制任务显得尤为重要。最近,协调多执行机构的并行控制、主从控制和交叉耦合等同步控制方式正受到人们重视并被广泛应用于多轴机床、机器人、机械工程等领域。实际工程中,由于电厂锅炉运行过程中存在的不确定性、复杂性、不稳定性以及滞后时间长等问题,使得传统协调控制方法已不能满足精确控制要求。本项目针对协调电厂二次风系统中的多执行机构控制问题,在项目中研究了一种新的协调控制策略。也就是,基于Ⅱ型模糊系统的多执行机构协调控制方法与应用。主要内容包括:1)二次风不同层执行机构的区间并行协调控制策略研究;2)二次风同层各执行机构的耦合同步控制策略研究;3)软测量模型和火焰图像特征对协调控制性能的进一步研究。通过本项目的研究,建立起、 基于Ⅱ型模糊系统的理论及其多执行机构协调控制方法,并将研究得出的理论应用于火电厂工程实际.

项目成果

期刊论文数量(42)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(2)
Observer-based adaptive neural network control for PEMFC air-feed subsystem
PEMFC 空气供给子系统的基于观测器的自适应神经网络控制
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2021.108003
  • 发表时间:
    2021-11
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Yunlong Wang;Yongfu Wang;Jing Zhao;Jianfeng Xu
  • 通讯作者:
    Jianfeng Xu
Adaptive Output Feedback Control of Steer-by-Wire Systems With Event-Triggered Communication
具有事件触发通信的线控转向系统的自适应输出反馈控制
  • DOI:
    10.1109/tmech.2021.3082935
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bingxin Ma;Yongfu Wang
  • 通讯作者:
    Yongfu Wang
Design and experimental implementation of observer-based adaptive neural network steering control for automated vehicles
基于观测器的自动车辆自适应神经网络转向控制设计与实验实现
  • DOI:
    10.1177/09544070211019146
  • 发表时间:
    2021-05
  • 期刊:
    Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part D Journal of Automobile Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gang Luo;Bingxin Ma;Yongfu Wang
  • 通讯作者:
    Yongfu Wang
地面重力条件模拟月面载人月球车直线加速的驱动算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    兵工学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁忠超;王永富
  • 通讯作者:
    王永富
Fuzzy-based adaptive higher-order sliding mode control for uncertain steer-by-wire system
不确定线控转向系统模糊自适应高阶滑模控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    ASME Journal of Dynamic Systems Measurement and Control
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hongjuan Li;Tianliang Zhang;Ming Tie;Yongfu Wang
  • 通讯作者:
    Yongfu Wang

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

非晶碳薄膜固体超滑设计的滚-滑原则
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    摩擦学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李瑞云;杨兴;王永富;张俊彦
  • 通讯作者:
    张俊彦
基于数据挖掘与系统理论建立摩擦模糊模型与控制补偿
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    自动化学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王永富;柴天佑;王殿辉
  • 通讯作者:
    王殿辉
载人月球车单轮月面直线加速行驶的模拟算法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    宇航学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁忠超;王永富;金马;高海波;邓宗全
  • 通讯作者:
    邓宗全
基于模糊建模的电传动履带车转向差速控制研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    控制工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张海龙;谢巍;周向辉;王永富
  • 通讯作者:
    王永富
基于自适应MPC 的无人驾驶车辆轨迹跟踪控制
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    东北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁忠超;张欢;赵晶;王永富
  • 通讯作者:
    王永富

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

王永富的其他基金

基于图像质量的不确定振动主动控制与模糊滤波器设计
  • 批准号:
    51275085
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    80.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
非线性摩擦的自适应模糊建模与控制补偿的研究
  • 批准号:
    50875042
  • 批准年份:
    2008
  • 资助金额:
    33.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码