不确定非线性系统的命令滤波模糊自适应控制

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61573204
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    65.0万
  • 负责人：
    于金鹏
  • 依托单位：
    青岛大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

By combining the command filtering technology，backstepping method，adaptive control and related mathematic theories, this project focuses on the new fuzzy control strategy for uncertain nonlinear systems based on the approximation property of the fuzzy logic systems.1）The new method of command filtered fuzzy backstepping for uncertain nonlinear systems will be proposed and the error compensation mechanism will be introduced by designing the error compensation signal to overcome the effect of filtering errors. 2）Type-2 fuzzy control design for uncertain nonlinear systems via command filtering will be presented by use of type-2 fuzzy logic systems being function approximation operators. 3) The command filtered fuzzy control problems will be studied for uncertain nonlinear systems with nonsmooth nonlinearity inputs. 4) The practical engineering applications will be investigated for the proposed new fuzzy control strategies to verify their effectiveness.
本项目旨在结合命令滤波技术、Backstepping方法、自适应控制以及相关数学理论，利用模糊逻辑系统的逼近特性，研究严格反馈、纯反馈和非严格反馈等不确定非线性系统的模糊控制新策略：1、提出不确定非线性系统的命令滤波Backstepping模糊控制新方法，引入误差补偿机制并设计误差补偿信号来克服滤波误差的影响。2、尝试以二型模糊系统作为函数逼近算子，给出不确定非线性系统的二型命令滤波模糊控制器设计方案。3、研究系统输入具有非光滑环节的不确定非线性系统的命令滤波模糊控制问题。4、探索所提出的模糊控制新策略在实际工程中的应用，验证所提出方法的有效性。

结项摘要

本项目结合命令滤波技术、Backstepping方法、自适应控制以及相关数学理论，利用模糊逻辑系统的逼近特性，研究了严格反馈、纯反馈和非严格反馈等不确定非线性系统的模糊控制新策略：1、提出了不确定非线性系统的命令滤波Backstepping模糊控制新方法，引入误差补偿机制并设计误差补偿信号来克服滤波误差的影响。2、研究了系统输入具有非光滑环节的不确定非线性系统的命令滤波模糊控制问题。3、提出了不确定非线性系统的有限时间命令滤波Backstepping模糊控制新方法。 4. 研究了基于命令滤波方法和离散模糊方法的电动汽车用电动机驱动系统速度位置跟踪控制方案，给出各种应用情况下的控制器综合、参数配置与整定方法。并进行了对比研究，验证了新的控制方法的有效性，解决了因电机参数和负载变化而影响系统性能等问题。因此，本课题的研究成果有着重要的科学意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量（85）
专著数量（0）
科研奖励数量（8）
会议论文数量（16）
专利数量（14）
Command Filtering-Based Fuzzy Control for Nonlinear Systems With Saturation Input
具有饱和输入的非线性系统的基于命令过滤的模糊控制
  • DOI：
    10.1109/tcyb.2016.2633367
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Ieee Transactions ON Cybernetics
  • 影响因子：
    11.8
  • 作者：
    Yu Jinpeng;Shi Peng;Dong Wenjie;Lin Chong
  • 通讯作者：
    Lin Chong
Functional Observer Design for Time-Delayed Systems With Application to Fault Diagnosis
时滞系统的功能观测器设计及其在故障诊断中的应用
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2893964
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Yuxia Yang;Chong Lin;Bing Chen;Qing-Guo Wang
  • 通讯作者：
    Qing-Guo Wang
Discrete-time adaptive fuzzy speed regulation control for induction motors with input saturation via command filtering
通过指令滤波实现输入饱和感应电机离散时间自适应模糊调速控制
  • DOI：
    10.1016/j.jfranklin.2019.05.023
  • 发表时间：
    2019-08
  • 期刊：
    Journal of the Franklin Institute-Engineering and Applied Mathematics
  • 影响因子：
    4.1
  • 作者：
    Mengmeng Wang;Jinpeng Yu;Yumei Ma;Haisheng Yu;Chong Lin
  • 通讯作者：
    Chong Lin
Neural Network-Based Adaptive Finite-Time Consensus Tracking Control for Multiple Autonomous Underwater Vehicles
基于神经网络的多自主水下航行器自适应有限时间一致性跟踪控制
  • DOI：
    10.1109/access.2019.2903833
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Jian Cui;Lin Zhao;Jinpeng Yu;Chong Lin;Yumei Ma
  • 通讯作者：
    Yumei Ma
Fuzzy normalization and stabilization for a class of nonlinear rectangular descriptor systems
一类非线性矩形描述子系统的模糊归一化与镇定
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2016.09.034
  • 发表时间：
    2017-01
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Chong Lin;Jian Chen;Bing Chen;Lei Guo;Ziye Zhang
  • 通讯作者：
    Ziye Zhang

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其他文献

Adaptive fuzzy tracking control for a class of singular systems via output feedback scheme
基于输出反馈方案的一类奇异系统自适应模糊跟踪控制
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈健;于金鹏;Hak-Keung Lam
  • 通讯作者：
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2021-03
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Cybernetics
  • 影响因子：
    11.8
  • 作者：
    陈健;于金鹏;Hak-Keung Lam
  • 通讯作者：
    Hak-Keung Lam
永磁同步电机的线性自抗扰与滑模协调控制
  • DOI：
    10.13306/j.1006-9798.2018.03.012
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    青岛大学学报(工程技术版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孟祥偲;于海生;于金鹏;吴贺荣
  • 通讯作者：
    吴贺荣
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    于海生
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  • DOI：
    10.13306/j.1006-9798.2019.01.004
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    青岛大学学报(工程技术版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙筱菲;于海生;于金鹏;刘旭东
  • 通讯作者：
    刘旭东

其他文献

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于金鹏的其他基金

不确定非线性约束系统的有限时间命令滤波模糊控制
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2019
  • 资助金额：
    60 万元
  • 项目类别：
    面上项目
交流传动系统的自适应模糊控制新方法研究
  • 批准号：
    61104076
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  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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