基于事件触发机制的非线性网络化随机系统的控制与滤波

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61473076
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    86.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In this project, the event-triggered control and filtering problems are investigated for networked nonlinear stochastic systems. The incomplete information caused by the network devices with limit capacity or the external stochastic disturbances is fully discussed and the nonlinear and stochastic factors as well as their variety laws are studied deeply. Then the kinetic model with measurement model is established that is capable of representing the networked-induced incomplete information and nonlinear and stochastic natures of the systems under consideration. Various event-triggered mechanisms are analyzed and their features are also discussed in detail including the advantage and disadvantage when the event-triggered mechanisms are applied in the control and filtering problems. After that, we investigate the problems of analysis and synthesis for the nonlinear stochastic event-triggered controller and filter in the networked environment. Based on it, the event-triggered control and filtering approaches are further developed to solve the consensus control problem for the multi-agent systems and the distributed filtering problem in sensor networks. Finally, the results obtained are demonstrated in experimental platform which is established for the study of the localization problem for multiple mobile robots. The research results derived in this project are of a great significance both in theory and application prospect.
本项目研究基于事件触发机制的非线性网络化随机系统的控制与滤波问题。充分考虑在网络化环境下由于受到物理设备限制或外加随机扰动而引起的信息不完全现象,深入研究网络化系统中的多种非线性和随机因素的发生及其变化规律,建立起能反映由网络化引起的不完全信息、非线性和随机等特性的动力学模型以及信息测量方程;系统分析事件触发机制的原理,详细讨论各类事件触发机制的特点及其在控制与滤波问题中的优势与缺陷,针对系统的随机非线性特性,研究在网络化环境下基于事件触发机制的非线性随机控制器和滤波器的分析与设计问题;在此基础上进一步考虑多智能体系统和传感器网络中的控制与滤波问题,利用发展的基于事件触发机制的控制与滤波方法解决多智能体系统中的一致性控制和无线传感器网络中的分布式滤波问题;最后将本项目所得到的理论成果在针对移动机器人定位问题的模拟实验装置平台上进行验证。本课题的研究成果具有重要的理论意义和广泛的应用前景。

结项摘要

本项目研究基于事件触发机制的非线性网络化随机系统的控制与滤波问题。充分考虑在网络化环境下由于受到物理设备限制或外加随机扰动而引起的信息不完全现象,深入研究网络化系统中的多种非线性和随机因素的发生及其变化规律,建立起能反映由网络化引起的不完全信息、非线性和随机等特性的动力学模型以及信息测量方程;系统分析事件触发机制的原理,详细讨论各类事件触发机制的特点及其在控制与滤波问题中的优势与缺陷,针对系统的随机非线性特性,研究在网络化环境下基于事件触发机制的非线性随机控制器和滤波器的分析与设计问题;在此基础上进一步考虑多智能体系统和传感器网络中的控制与滤波问题,利用发展的基于事件触发机制的控制与滤波方法解决多智能体系统中的一致性控制和无线传感器网络中的分布式滤波问题;最后整合获得结果,并在针对移动机器人定位问题的模拟实验装置平台上进行验证。在本项目资助下,申请发明专利10项,授权2项;培养博士研究生4名;发表期刊会议论文34篇,其中SCI论文27篇,有6篇发表在控制学科顶级期刊IEEE Transactions on Automatic Control 和 Automatica 上,其他IEEE 汇刊论文2篇。

项目成果

期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(7)
会议论文数量(6)
专利数量(8)
Event-Triggered H∞ State Estimation for Delayed Stochastic Memristive Neural Networks With Missing Measurements: The Discrete Time Case
具有缺失测量的延迟随机忆阻神经网络的事件触发 H 无穷状态估计:离散时间情况
  • DOI:
    10.1109/tnnls.2017.2728639
  • 发表时间:
    2018-08-01
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS
  • 影响因子:
    10.4
  • 作者:
    Liu, Hongjian;Wang, Zidong;Liu, Xiaohui
  • 通讯作者:
    Liu, Xiaohui
Event-triggered consensus control for discrete-time stochastic multi-agent systems: The input-to-state stability in probability
离散时间随机多智能体系统的事件触发共识控制:概率输入状态稳定性
  • DOI:
    10.1016/j.automatica.2015.09.037
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    Automatica
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Derui Ding;Zidong Wang;Bo Shen;Guoliang Wei
  • 通讯作者:
    Guoliang Wei
Event-triggered H-infinity state estimation for state-saturated complex networks subject to quantization effects and distributed delays
受量化效应和分布式延迟影响的状态饱和复杂网络的事件触发 H 无穷状态估计
  • DOI:
    10.1016/j.jfranklin.2018.01.020
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Journal of the Franklin Institute
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qi Li;Bo Shen;Zidong Wang;Fuad Eid Alsaadi
  • 通讯作者:
    Fuad Eid Alsaadi
A sampled-data approach to distributed H_infinity resilient state estimation for a class of nonlinear time-delay systems over sensor networks
传感器网络上一类非线性时滞系统的分布式 H_infinity 弹性状态估计的采样数据方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of The Franklin Institute- Engineering and Applied Mathematics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Qi Li;Bo Shen;Zidong Wang;Fuad Eid Alsaad
  • 通讯作者:
    Fuad Eid Alsaad
Event-triggered multi-rate fusion estimation for uncertain system with stochastic nonlinearities and colored measurement noises
具有随机非线性和有色测量噪声的不确定系统的事件触发多速率融合估计
  • DOI:
    10.1016/j.inffus.2016.12.003
  • 发表时间:
    2017-07-01
  • 期刊:
    INFORMATION FUSION
  • 影响因子:
    18.6
  • 作者:
    Tan, Hailong;Shen, Bo;Ahmad, Bashir
  • 通讯作者:
    Ahmad, Bashir

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  • 通讯作者:
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    --
  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    陆伦根
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  • 通讯作者:
    沈波
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    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中草药
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    冯尚国;王慧中;沈波;赵红燕
  • 通讯作者:
    赵红燕

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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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