鲁棒控制建模中几个关健问题的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60174022
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    5.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2002
  • 批准年份:
    2001
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2002-01-01 至2002-12-31

项目摘要

Robust control oriented modelling is one of the most important issues in system identification. Its investigation will significantly widen the application of advanced control theories to practical engineering. In this research, an Euclidean norm based necessary and sufficient condition is established for the consistency among closed-loop frequency domain data, a stabilizing controller and a model set. And an analytic expression is derived for the sample unfalsified probability of a model set. Moreover, the probability density function is established for the frequency response estimate of normalized coprime factors. Its statistical properties are proved to be independent of the auxiliary plant. Furthermore, optimal transfer function selection is discussed on the basis of bias and variance minimization, and analytic expression is obtained for the optimizer
鲁棒控制的实现不仅需要控制对象的名义模型, 而且需要其误差限。本项目研究具有正规互质因子扰动模型集的辨识、和由高阶模型构成的模型集的降阶及其误差限的统计特性, 并拟用数值实验来检验理论的有效性。这是建立模型集辨识理论的三个关键问题, 其解决将推动鲁棒控制理论在工程中的应用, 同时也为系统辨识提供新方法, 缩小理论与实际工程间的距离。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
On the computation and statistical properties of the MLE for the frequency response of NCFs
NCF 频率响应 MLE 的计算和统计特性
  • DOI:
    10.1080/00207170310001604945
  • 发表时间:
    2003-01
  • 期刊:
    International Journal of Control
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    周彤
  • 通讯作者:
    周彤
Nonparametric estimation for normalised coprime factors of a MIMO system
MIMO 系统归一化互质因子的非参数估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    周彤
  • 通讯作者:
    周彤
Frequency response estimation for NCFs of an MIMO plant from closed-loop time-domain experimental data
根据闭环时域实验数据估计 MIMO 设备 NCF 的频率响应
  • DOI:
    10.1109/tac.2005.860279
  • 发表时间:
    2006-01
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Automatic Control
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    周彤
  • 通讯作者:
    周彤
Closed-loop model set validation under a stochastic framework
随机框架下的闭环模型集验证
  • DOI:
    10.1016/s0005-1098(02)00049-3
  • 发表时间:
    2002-09
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    周彤;王凌;孙政顺
  • 通讯作者:
    孙政顺
Identification of normalized coprime factors through constrained curve fitting
通过约束曲线拟合识别归一化互素因子
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2004.04.005
  • 发表时间:
    2004-09
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    周彤;邢华伟
  • 通讯作者:
    邢华伟

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其他文献

四川盆地及其周缘五峰组-龙马溪组页岩裂缝发育特征及其控储意义
  • DOI:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    王濡岳;胡宗全;周彤;包汉勇;吴靖;杜伟;何建华;王鹏威;陈前
  • 通讯作者:
    陈前
高强度柔性木材膜的制备与性能
  • DOI:
    10.16865/j.cnki.1000-7555.2022.0054
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    陈楚楚;周彤;李卓衍;谢炬炫;刘利会;徐朝阳;李大纲;金永灿
  • 通讯作者:
    金永灿
模型误差变化率有界的空间连接系统鲁棒性能分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘华波;周彤
  • 通讯作者:
    周彤
致密油藏不同微观孔隙结构储层CO_2驱动用特征及影响因素
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    石油学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄兴;倪军;李响;薛俊杰;柏明星;周彤
  • 通讯作者:
    周彤
三维传感器Kinect在农业领域的应用与发展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈晨;刘涛;武威;陈雯;李瑞;周彤;姚照胜;孙成明
  • 通讯作者:
    孙成明

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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