基于多信源无线传感器网络的深季节冻土区高铁路基信息协同获取机制和安全预警技术

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41772377
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    60.0万
  • 负责人：
    刘健行
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    D0706.环境地质学
  • 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

Under the background of all-round informationization construction of railway transportation, aiming to the change of subgrade states under special geographical environment conditions for seasonally frozen ground, this project is devoted to the collaborative information acquisition mechanism design and the safety early warning methods for subgrade characteristics by the utilization of multi-source wireless sensor network (WSN) technique. Based on the coupling model of soil temperature–moisture–dynamic load in seasonally frozen ground, taking advantage of information transmission of multi-source WSNs, a collaborative information acquisition mechanism based on subgrade characteristics is studied, and an information fusion method for the WSNs is designed using distributed optimization technique and Kalman filter. It greatly provides the reliable data support for subgrade safety early warning system. On this foundation, some adaptive feature factors associated with subgrade deformation is formulated, and corresponding safety early warning factors are proposed for characterizing the safety of subgrade state. Based on the real-time monitoring data, a subgrade safety early warning scheme is proposed, and finally the overall collaborative information acquisition mechanism and safety warning system are established. This project strives to contribute to the application of the early warning system of the subgrade safety benefiting from the WSN information fusion technology, based on the change characteristics of the high speed railway subgrade in the seasonally frozen ground.
在铁路交通信息化建设的时代背景下，针对深季节冻土区特殊的地理环境条件下路基性态变化，本项目专注于利用多信源无线传感网络技术设计路基信息协同获取机制；同时，结合路基冻融变形试验和实时监测数据，研究路基安全预警方法。根据深季节冻土区建立的路基冻土温度-含水量-动荷载耦合模型，利用多信源无线传感网络信息传输的优势，探索基于路基特征信息的信息协同获取机制，并采用分布式优化技术与卡尔曼滤波思想，设计该类网络系统的信息融合方法，为路基安全预警提供可靠数据支撑；在此基础上，研究与路基变形关联的自适应特征因子，设计表征路基安全性态的安全预警因子，依据实时监测数据提出路基安全预警方案，最终形成基于多信源无线传感网络的路基信息协同获取机制和安全预警体系。本项目以深季节冻土区高铁路基性态变化为研究基础，力争在基于无线传感网络信息融合技术的路基安全预警应用方面做出贡献。

结项摘要

本项目针对铁路交通信息化建设的时代背景下路基性态变化的监测与预警问题，根据深季节冻土区建立的路基冻土温度-含水量-动荷载耦合模型，利用多信源无线传感网络信息传输的优势，结合路基冻融变形试验和实时监测数据，探索并设计了基于二型模糊模型的路基信息协同获取机制；采用分布式优化技术与卡尔曼滤波思想，本项目提出了该类网络系统基于分布式模糊滤波的信息融合方法与路基安全预警方法，为路基安全预警技术提供可靠数据支撑，这些理论结果最终建立了基于多信源无线传感网络的路基信息协同获取机制和安全预警体系。

项目成果

期刊论文数量（11）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
Sliding Mode Control of Grid-Connected Neutral-Point-Clamped Converters Via High-Gain Observer
通过高增益观测器对并网 NPC 转换器进行滑模控制
  • DOI：
    10.1109/tie.2021.3070496
  • 发表时间：
    2022-04-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL ELECTRONICS
  • 影响因子：
    7.7
  • 作者：
    Liu, Jianxing;Shen, Xiaoning;Franquelo, Leopoldo G.
  • 通讯作者：
    Franquelo, Leopoldo G.
Distributed Soft Fault Detection for Interval Type-2 Fuzzy-Model-Based Stochastic Systems With Wireless Sensor Networks
具有无线传感器网络的基于区间2类模糊模型的随机系统的分布式软故障检测
  • DOI：
    10.1109/tii.2018.2812771
  • 发表时间：
    2019-01-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS
  • 影响因子：
    12.3
  • 作者：
    Gao, Yabin;Xiao, Fu;Wang, Ruchuan
  • 通讯作者：
    Wang, Ruchuan
Adaptive Control for Three-Phase Power Converters With Disturbance Rejection Performance
具有抗扰性能的三相功率变换器的自适应控制
  • DOI：
    10.1109/tsmc.2018.2876322
  • 发表时间：
    2021-02
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yin Yunfei;Liu Jianxing;Luo Wensheng;Wu Ligang;Vazquez Sergio;Leon Jose I;Franquelo Leopoldo G
  • 通讯作者：
    Franquelo Leopoldo G
Fractional-Order Sliding Mode Approach of Buck Converters With Mismatched Disturbances
具有失配干扰的降压转换器的分数阶滑模方法
  • DOI：
    10.1109/tcsi.2021.3092138
  • 发表时间：
    2021-09-01
  • 期刊：
    IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS
  • 影响因子：
    5.1
  • 作者：
    Lin, Xinpo;Liu, Jianxing;Sun, Guanghui
  • 通讯作者：
    Sun, Guanghui
Trajectory tracking control of a four mecanum wheeled mobile platform: an extended state observer-based sliding mode approach
四麦克纳姆轮移动平台的轨迹跟踪控制：基于扩展状态观测器的滑模方法
  • DOI：
    10.1049/iet-cta.2018.6127
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    IET Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    Yuan Zhenyi;Tian Yingxin;Yin Yunfei;Wang Siyi;Liu Jianxing;Wu Ligang
  • 通讯作者：
    Wu Ligang

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其他文献

T-S Fuzzy-Model-Based Control of Three-Phase AC/DC Voltage Source Converters Using Adaptive Sliding Mode Technique
采用自适应滑模技术的基于 T-S 模糊模型的三相 AC/DC 电压源换流器控制
  • DOI：
    10.1049/iet-cta.2016.0689
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IET Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    2.6
  • 作者：
    刘健行;Yabin Gao;Wensheng Luo;Ligang Wu
  • 通讯作者：
    Ligang Wu
Nonlinear Control of Variable Speed Wind Turbines via Fuzzy Techniques
通过模糊技术对变速风力发电机进行非线性控制
  • DOI：
    10.1109/access.2016.2599542
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    刘健行;Yabin Gao;Sijia Geng;Ligang Wu
  • 通讯作者：
    Ligang Wu
Robust Model-based FaultDiagnosis for PEM Fuel Cell Air-Feed System
基于鲁棒模型的质子交换膜燃料电池供气系统故障诊断
  • DOI：
    10.1109/tie.2016.2535118
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    IEEE Transansactions on Industrial Electronics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘健行;Wensheng Luo;Xiaozhan Yang;Ligang Wu
  • 通讯作者：
    Ligang Wu
Approximate Back-Stepping Fault-Tolerant Control of the Flexible Air-Breathing Hypersonic Vehicles
柔性吸气式高超声速飞行器的近似反步容错控制
  • DOI：
    10.1109/tmech.2015.2507186
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    IEEE/ASME Transactions on Mechatronics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Hao An;刘健行;Changhong Wang;Ligang Wu
  • 通讯作者：
    Ligang Wu
Nonlinear observer design for PEM fuel cell power systems via second order sliding mode technique
基于二阶滑模技术的质子交换膜燃料电池电力系统非线性观测器设计
  • DOI：
    10.1016/j.neucom.2015.06.004
  • 发表时间：
    2015-11
  • 期刊：
    Neurocomputing
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    刘健行;Weiyang Lin;Fuad Alsaaadi;Tasawar Hayat
  • 通讯作者：
    Tasawar Hayat

其他文献

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刘健行的其他基金

复杂受限环境下的机械臂运动规划及高精度抗扰跟踪控制研究
  • 批准号：
    62373127
  • 批准年份：
    2023
  • 资助金额：
    50 万元
  • 项目类别：
    面上项目
非连续控制理论及应用
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2020
  • 资助金额：
    120 万元
  • 项目类别：
    优秀青年科学基金项目
燃料电池混合动力系统的能量管理优化策略及其解耦控制方法研究
  • 批准号：
    61503099
  • 批准年份：
    2015
  • 资助金额：
    21.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 项目类别：
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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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