基于Riccati方程和LMI的控制系统鲁棒稳定性研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11771370
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    48.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0502.数值代数
  • 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 control system, Lyapunov stability theory is often used to discuss the robust stability of the system. In this framework there are two main research methods, called Riccati equation method and linear matrix inequality (LMI) method. Riccati matrix equations are essentially nonlinear equations of high dimension, which makes it is difficult for theoretical analysis and getting the solutions. This project will mainly study Riccati matrix equations from theory analysis and numerical methods, and design the optimal controller of the control system by using the LMI method: applying some special matrices, Schur complement, matrix inequality theory, we will study the properties of Riccati matrix equations, and estimate the numerical bounds and matrix bounds; using constructive method and compression mapping principle, combining with the optimization methods, we will discuss the efficient numerical algorithms for solving Riccati matrix equations; utilizing MATLAB toolbox to solve LMI, we will analysize the robust stability of the control system. This project aims to apply matrix theory to the control system related to Riccati matrix equations, and also apply LMI method to the robust control problem, getting stable and efficient controller to provide convenience for system simulation.
在控制系统中,Lyapunov稳定性理论经常用来讨论系统的鲁棒稳定性。在这一框架内主要有两种研究方法,即Riccati方程处理方法和线性矩阵不等式方法(LMI)。Riccati矩阵方程本质上是高维的非线性方程组,这给理论分析和求解带来了困难。本项目将主要从理论分析和数值方法两个方面对求解Riccati矩阵方程展开研究,同时探讨利用LMI方法求解控制系统的最优控制器:利用特殊矩阵、矩阵Schur补、矩阵不等式等理论和技巧,研究Riccati矩阵方程解的性质,估计解的数值界和矩阵界;使用构造性方法、压缩映射原理,结合目前的优化算法,发展求解Riccati矩阵方程的高效数值算法;结合MATLAB中的工具箱,求解LMI,分析控制系统的鲁棒稳定性。本项目旨在将矩阵理论运用到Riccati矩阵方程所对应的控制系统中,也将LMI方法应用于鲁棒控制问题的求解,获取高效稳定的控制器,为系统仿真提供方便。

结项摘要

在控制系统中,探讨其可控性和稳定性常常需要转化为研究其对应的Riccati矩阵方程。本项目着重讨论了控制系统中的Riccati矩阵方程的求解及其解的性质,设计了高效稳定的数值算法,促进了矩阵计算与控制理论的发展。..我们重点研究了以下问题:1)控制系统中的Riccati矩阵方程的求解和解的数值迭代算法。2)基于控制系统的大型矩阵方程的降阶处理。3)控制系统中的Riccati矩阵方程和矩阵微分方程约束解的矩阵界和约束解的数值界估计。..本项目利用了构造性方法、不动点迭代、算子理论等思想方法,结合矩阵分解、矩阵Schur补和特殊矩阵等丰富的矩阵理论知识和技巧,研究和解决了这些问题。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Numerical methods for the minimal non-negative solution of the non-symmetric coupled algebraic Riccati equation
非对称耦合代数Riccati方程最小非负解的数值方法
  • DOI:
    10.1002/asjc.2205
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Asian Journal of Control
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Zhang Juan;Tan Fangyuan
  • 通讯作者:
    Tan Fangyuan
On the Hermitian positive definite solution and Newton's method for a nonlinear matrix equation
非线性矩阵方程的埃尔米特正定解和牛顿法
  • DOI:
    10.1080/03081087.2019.1659222
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    Linear and Multilinear Algebra
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Zhang Juan;Li Shifeng
  • 通讯作者:
    Li Shifeng
The structure-preserving doubling algorithm and convergence analysis for a nonlinear matrix equation
非线性矩阵方程的保结构倍增算法及收敛性分析
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2020.108822
  • 发表时间:
    2020-03
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Zhang Juan;Li Shifeng
  • 通讯作者:
    Li Shifeng
The eigenvalue product bounds of the Lyapunov matrix differential equation and the stability of a class of time-varying nonlinear system
Lyapunov矩阵微分方程的特征值乘积界与一类时变非线性系统的稳定性
  • DOI:
    10.1186/s13660-019-2119-2
  • 发表时间:
    2019-12
  • 期刊:
    Journal of Inequalities and Applications
  • 影响因子:
    1.6
  • 作者:
    Liu Jianzhou;Zhang Juan;Huang Hao
  • 通讯作者:
    Huang Hao
The Nekrasov diagonally dominant degree on the Schur complement of Nekrasov matrices and its applications
Nekrasov矩阵Schur补上的Nekrasov对角显性度及其应用
  • DOI:
    10.1016/j.amc.2017.09.032
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Mathematics and Computation
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Liu Jianzhou;Zhang Juan;Zhou Lixin;Tu Gen
  • 通讯作者:
    Tu Gen

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张娟的其他基金

控制系统的约束矩阵方程及其高效数值算法
  • 批准号:
    11401505
  • 批准年份:
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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

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          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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