网络控制系统的隐马尔可夫建模与控制

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61004026
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    黄丹
  • 依托单位：
    上海交通大学
  • 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

在网络控制系统的研究中,对网络状态的定量与定性的科学理解，已经成为一个极其重要的挑战性课题。现有的对网络状态建模的理论结果，存在大量的不合实际的假设条件,使结果很难应用到实际情况中。网络状态表征网络各点的负荷状况，虽然不能直接定义，但可以通过一些QoS(Quality of Service)指标，如网络诱导时延和丢包率等这些可观测的变量，来反映。本项目旨在综合利用网络QoS指标建立网络控制系统的隐马尔可夫模型。在此模型基础上，相应地对模型的有效性进行评估，并考虑稳定性控制、估计、滤波及容错控制问题。结合网络特征，对网络环境下的HMM模型进行优化与训练，使其更加能符合工业应用环境。此外，研究有效的算法以及引入综合系统的概念来取代MIMO 网络控制系统中不合实际的假设条件。进一步搭建实验平台对基于隐马尔可夫模型的MIMO网络控制系统的控制器设计进行有效性分析。

结项摘要

本项目综合利用可测的网络QoS指标特性，包括网络时延和丢包信息，建立了针对网络控制系统的隐马尔可夫模型，实现了对网络控制系统不确定特性的准确描述．针对不同负荷条件下， 网络状态表现的出不同特性，充分利用实验观察数据 ，使观察数据能充分反映出网络动态特性，提高了模型对不同网络负荷的鲁棒性。在转移概率不完全可知及通讯受限的情况下， 利用所建模型进行时延和丢包的预测， 实现了对时延及丢包等网络现象的补偿。在此基础上，结合利用建模型成的隐马尔可夫模型，对网络控制系统进行了稳定性分析与控制、估计、滤波及容错控制等一些列研究，完善现有的相关理论，使其更加能符合工业应用环境．

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（0）
Robust H Delay Mode-Dependent PI Power Control of CDMA Mobile Communication Systems
稳健的H
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    International Journal of Sensors, Wireless Communications and Control
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Aisha Arynova;Faiz Rasool;Dan Huang;Sing Kiong Nguang
  • 通讯作者：
    Sing Kiong Nguang
Nonlinear state feedback control for a class of polynomial nonlinear discrete-time systems with norm-bounded uncertainties: An integrator approach
一类具有范数有界不确定性的多项式非线性离散时间系统的非线性状态反馈控制：积分器方法
  • DOI：
    10.1016/j.jfranklin.2013.04.024
  • 发表时间：
    2013-09
  • 期刊：
    Journal of the Franklin Institute
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Saat, Shakir;Huang, Dan;Nguang, Sing Kiong;Hamidon, A. H.
  • 通讯作者：
    Hamidon, A. H.
Robust partially mode delay dependent H-infinity control of discrete-time networked control systems
离散时间网络控制系统的鲁棒部分模式延迟相关 H 无穷控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子：
    4.3
  • 作者：
    Chae, Seunghwan;Huang, Dan;Nguang, Sing Kiong
  • 通讯作者：
    Nguang, Sing Kiong
ROBUST STATE FEEDBACK CONTROL OF UNCERTAIN POLYNOMIAL DISCRETE-TIME SYSTEMS: AN INTEGRAL ACTION APPROACH
不确定多项式离散时间系统的鲁棒状态反馈控制：一种积分作用方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Shakir Saat, Dan Huang,;Sing Kiong Nguang
  • 通讯作者：
    Sing Kiong Nguang
Robust H-infinity output feedback control of networked control systems with multiple quantizers
具有多个量化器的网络控制系统的鲁棒 H-无穷大输出反馈控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of the Franklin Institute
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Rasool, Faiz;Huang, Dan;Nguang, Sing Kiong
  • 通讯作者：
    Nguang, Sing Kiong

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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

        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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