Holistic Analysis and Control of High-Dimensional Dynamical Systems via Operator-Theoretic and Data-Driven Approaches
通过算子理论和数据驱动方法对高维动力系统进行整体分析和控制
基本信息
- 批准号:1933976
- 负责人:
- 金额:$ 48.88万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2019
- 资助国家:美国
- 起止时间:2019-10-01 至 2023-09-30
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The rapid increase in availability of affordable ubiquitous computing power and measurement data in the age of Big Data and Internet of Things is presenting unprecedented opportunities for novel control engineering and automation solutions for a wide range of dynamic systems in nature and engineering. This project will conduct fundamental research that will contribute new knowledge on how to best utilize these recent advances in data acquisition and computing technologies to significantly enhance the performance, as well as broaden the scope of, control engineering design methodologies and principles. New formulations and frameworks pioneered in this project will allow for a more holistic understanding and treatment of increasingly complicated and high-dimensional dynamical systems that escape the scope of state-of-the-art approaches. This will also provide a solid and rigorous basis for more abstractly defined and widely encompassing high-level tasks, such as "modelling or controlling the dynamics in the brain", to be tackled in a systematic manner. The investigation in this project draws from and promises new contributions to a variety of different disciplines, such as, systems and control, data science and engineering, cell biology, brain science, and healthcare, and will in turn enhance the infrastructure for research and education across these disciplines. Concerted effort will be made to attract underrepresented groups in this multi-disciplinary research program and to engage the general public and pre-college K-12 students in scientific research through the Institute of School Partnerships at Washington University.This project will initiate a fundamental, theory-driven investigation aimed at enabling holistic analysis and control methodologies for high-dimensional nonlinear systems via merging advanced operator-theoretic and density-based approaches with differential geometric and algebraic geometric techniques. Specifically, the research team will investigate and leverage Koopman operators to establish a novel data-integrated framework for transforming nonlinear control systems defined on a on a finite-dimensional manifold to linear systems defined on a higher dimensional, possibly infinite-dimensional, vector space. The study of the dual problem using density-based system descriptions and moment-based representations will enable a data-driven framework that facilitates a more holistic control design methodology. The feasibility of the theoretical and computational advances in this project will be highlighted in diverse cutting-edge areas in science and engineering, such as in the study of brain dynamics in neuroscience and cancer treatment in cell biology.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
在大数据和物联网时代,可负担得起的无处不在的计算能力和测量数据的可用性迅速增加,为自然界和工程中广泛的动态系统的新型控制工程和自动化解决方案提供了前所未有的机会。该项目将进行基础研究,为如何最好地利用数据采集和计算技术的最新进展提供新的知识,以显着提高性能,并扩大控制工程设计方法和原则的范围。在这个项目中开创的新的配方和框架将允许一个更全面的理解和处理日益复杂和高维的动力系统,逃避国家的最先进的方法的范围。这也将为更抽象定义和广泛涵盖的高层次任务提供坚实和严格的基础,例如以系统的方式处理“建模或控制大脑中的动态”。该项目的研究借鉴并承诺对各种不同学科做出新的贡献,例如系统与控制,数据科学与工程,细胞生物学,脑科学和医疗保健,并将反过来加强这些学科的研究和教育基础设施。通过华盛顿大学的学校合作研究所,将共同努力吸引代表性不足的群体参与这一多学科研究计划,并使公众和大学预科K-12学生参与科学研究。该项目将启动一个基本的,理论驱动的调查,旨在使整体分析和控制方法的高维非线性系统,通过合并先进的运营商,理论和密度为基础的方法与微分几何和代数几何技术。具体来说,研究小组将研究和利用Koopman算子建立一个新的数据集成框架,用于将定义在有限维流形上的非线性控制系统转换为定义在高维(可能是无限维)向量空间上的线性系统。使用基于密度的系统描述和基于矩的表示的对偶问题的研究将使数据驱动的框架,促进更全面的控制设计方法。在神经科学的脑动力学研究、细胞生物学的癌症治疗等科学与工程学的各种尖端领域,突出该项目的理论和计算进展的可行性。该奖项反映了NSF的法定使命,通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
期刊论文数量(23)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Iterative Optimal Control Syntheses for Nonlinear Systems in Constrained Environments
约束环境中非线性系统的迭代最优控制综合
- DOI:10.23919/acc45564.2020.9147993
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Vu, Minh;Zeng, Shen
- 通讯作者:Zeng, Shen
Iterative optimal control synthesis for nonlinear switching systems
非线性开关系统的迭代最优控制综合
- DOI:10.23919/acc50511.2021.9483002
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Vu, Minh;Zeng, Shen
- 通讯作者:Zeng, Shen
Value Iteration Algorithm for Solving Shortest Path Problems with Homology Class Constraints
求解带同源类约束的最短路径问题的值迭代算法
- DOI:10.1109/cdc49753.2023.10383980
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:He, Wenbo;Huang, Yunshen;Qie, Jinran;Zeng, Shen
- 通讯作者:Zeng, Shen
Health-aware battery charging via iterative nonlinear optimal control syntheses
- DOI:10.1016/j.ifacol.2020.12.1759
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Minh Vu;S. Zeng;H. Fang
- 通讯作者:Minh Vu;S. Zeng;H. Fang
Learning to Control Neurons using Aggregated Measurements
学习使用聚合测量来控制神经元
- DOI:10.23919/acc45564.2020.9147426
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yu, Yao-Chi;Narayanan, Vignesh;Ching, ShiNung;Li, Jr-Shin
- 通讯作者:Li, Jr-Shin
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- 影响因子:0
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and Frank Allgower
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