非线性不确定系统的模糊自适应容错控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60674056
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    佟绍成
  • 依托单位：
    辽宁工业大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

针对单输入单输出非线性不确定系统，多输入多输出非线性不确定系统和非线性互联不确定系统，在非线性容错控制的理论框架下，应用模糊自适应控制的方法和理论，研究非线性故障系统的模糊建模和辨识算法，模糊自适应鲁棒容错控制的策略和算法，基于模糊自适应观测器的故障检测和容错控制律的重构设计等问题；应用数学方法，分析和证明模糊容错系统的稳定性、鲁棒性和性能指标等理论问题。这对于发展和完善非线性系统模糊自适应控制理论，推动非线性系统的容错控制的发展有着重要的意义。

结项摘要

项目成果

期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Fuzzy adaptive robust control for a class of nonlinear system with dynamic uncertainties
一类动态不确定非线性系统的模糊自适应鲁棒控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li, Yong-Ming;Tong, Shao-Cheng
  • 通讯作者：
    Tong, Shao-Cheng
动态不确定非线性系统直接自适应模糊backstepping控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贺向雷;佟绍成
  • 通讯作者：
    佟绍成
Robust adaptive fuzzy control for nonlinear system with dynamic uncertainties based on backstepping
基于反步法的动态不确定非线性系统鲁棒自适应模糊控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Tong, Shaocheng;Wang, Tao;Li, Yongming
  • 通讯作者：
    Li, Yongming
Robust fuzzy decentralized control for nonlinear large-scale systems with parametric uncertainties
具有参数不确定性的非线性大系统的鲁棒模糊分散控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Journal of Intelligent & Fuzzy Systems
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Shaocheng Tong;Hasan AI-Madfai;Peng Shi
  • 通讯作者：
    Peng Shi
Fuzzy reasoning models and algorithms on Type-2 fuzzy sets
2 类模糊集上的模糊推理模型和算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2008
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Shaocheng Tong;Yang Chen;Tao Wang
  • 通讯作者：
    Tao Wang

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其他文献

常 时滞 T-S 模糊系统新的时滞相关镇定条件
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    陈兵;Xiaoping Liu;佟绍成
  • 通讯作者：
    佟绍成
Fuzzy adaptive control for a class of nonlinear systems
一类非线性系统的模糊自适应控制
  • DOI：
    10.1016/s0165-0114(97)00055-9
  • 发表时间：
    1999
  • 期刊：
    Fuzzy Sets Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    佟绍成;柴天佑
  • 通讯作者：
    柴天佑
Adaptive fuzzy decentralized dynamic surface control for fractional-order nonlinear large-scale systems
分数阶非线性大系统的自适应模糊分散动态表面控制
  • DOI：
    10.1109/tfuzz.2021.3114746
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Transactions on Fuzzy Systems
  • 影响因子：
    11.9
  • 作者：
    战勇良;隋帅;佟绍成
  • 通讯作者：
    佟绍成
Fuzzy adaptive output tracking control of nonliear systems
非线性系统的模糊自适应输出跟踪控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    佟绍成;王涛
  • 通讯作者：
    王涛
Direct adaptive fuzzy control and robust analysis systems for unknown multivariable nonliear systems
未知多变量非线性系统的直接自适应模糊控制和鲁棒分析系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Fuzzy Sets 辽宁工学院Systems
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    佟绍成;柴天佑
  • 通讯作者：
    柴天佑

其他文献

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佟绍成的其他基金

非线性系统的模糊自适应事件触发输出反馈控制
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2021
  • 资助金额：
    57 万元
  • 项目类别：
    面上项目
非三角结构非线性约束系统的模糊自适应控制
  • 批准号：
    61773188
  • 批准年份：
    2017
  • 资助金额：
    64.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
严格反馈不确定非线性切换系统的模糊自适应控制
  • 批准号：
    61374113
  • 批准年份：
    2013
  • 资助金额：
    78.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
非线性不确定系统的backstepping模糊自适应输出反馈控制
  • 批准号：
    61074014
  • 批准年份：
    2010
  • 资助金额：
    34.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
基于观测器的非线性不确定系统模糊自适应控制
  • 批准号：
    60274019
  • 批准年份：
    2002
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
非线性不确定系统的模糊自适应控制的方法及性能研究
  • 批准号：
    69874020
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    6.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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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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