基于符号表达与多元逼近的智能控制的稳定性分析与控制设计

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61273005
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

In nonlinear control and intelligent control field, some dynamics analysis and control design methods are made on a series of small state areas that the state space of the systems is segmented into, but some problems on the stability analysis and the stable controller design problems in these methods doesn't be solved and the project proposed here will focused on that. Firstly, based on the multivariable approximation theory, the interpolation nodes and the compact-support radius base functions as the interpolation base functions are applied to describe the state space as the symbolic-element (SE) space and the approximating-element (AE) space, and then the models of the nonlinear dynamic systems are transformed as the SE and the AE dynamic systems. Therefore, the systems analysis, such as stability, controllability and performance analysis, and the stable control design problem will be study in among the continuous variable space, the AE space and the SE space. The new study will prompt the study on the analysis and control design of the nonlinear systems and intelligent control systems, especially the large-range state transfer control problem of the nonlinear systems with the local dynamics. Our team is with the good foundations on multivariable approximation, automata, nonlinear dynamics, and the rich research experiences on system modeling, identification, system analysis, control design, and will fulfill the project.
在非线性控制、智能控制领域,存在一类通过将状态(输出)空间划分为子区域来进行动力学分析和控制设计的方法,但其稳定性分析和稳定控制设计一直未有很好的解决。本申请项目拟基于多元函数逼近论通过构造插值节点,引入紧支径向基插值函数,对非线性系统建立连续变量空间的符号元和逼近元描述,以及相应的符号元和逼近元动力学模型,将控制系统的分析和设计演化为在连续变量、逼近元和符号元三个空间层面上展开,系统研究逼近元和符号元空间的建模、稳定性、能控性、稳定的并具有期望性能控制策略设计等问题,目标为建立针对非线性动力学特性的稳定性分析和控制设计方法,为解决非线性系统、智能控制系统的控制设计,尤其是状态大范围转移控制问题提供新思路。本项目涉及多元函数逼近、细胞自动机、非线性动力学等基础理论,需要有系统建模与辨识、动力学系统分析、控制器设计等领域良好的研究基础和能力,本课题组已基本具备承担该研究的条件。

结项摘要

项目成果

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  • 通讯作者:
    肖建华

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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