基于定量反馈理论(QFT)的预测控制系统的分析设计与应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60374037
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    陈增强
  • 依托单位：
    南开大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2006
  • 批准年份：
    2003
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2004-01-01 至2006-12-31

项目摘要

本申请项目是要将预测控制理论与定量反馈理论这两种工程控制理论有机结合，克服二者的缺点,优势互补。建立面向复杂过程的基于定量反馈理论的预测控制设计方法与理论分析结果。用定量反馈的理论与思想改造预测控制，提出新型的鲁棒预测控制方案。研制基于定量反馈理论的多变量预测控制计算机辅助设计软件包。将研制的基于定量反馈理论的预测控制设计方法和软件包在飞行控制系统和典型的复杂工业过程中进行应用，检验这种理论的可行性与优越性，以形成一种新型的先进控制鲁棒设计方法，降低先进控制在工程应用中的复杂度，拓宽其工程应用领域，为我国的尖端领域中的复杂控制问题提供先进可行的技术方案。同时促进反馈控制理论的发展。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（69）
专著数量（0）
科研奖励数量（2）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
A novel neural-net-based nonli
一种新颖的基于神经网络的非线性函数
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
  • 通讯作者：
定量反馈理论发展综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制理论与应用，2006，23(3)：403-410.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王增会;陈增强;孙青林;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉
A novel hyperchaos system only
仅一种新颖的超混沌系统
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zengqiang Chen , Yong Yang, Gu
  • 通讯作者：
    Zengqiang Chen , Yong Yang, Gu
串联系统广义预测控制及在飞行控
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制工程，2004，11（增刊）：79-80
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈增强;张青;梁秀霞;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉
基于增量加权的预测函数控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    控制工程，2006年，13（1）,52-54
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙青林;林霞;陈增强;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉

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其他文献

基于隐马尔可夫模型的切换飞行控制系统性能分析
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电子与信息学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王蕊;李彦骁;孙辉;陈增强
  • 通讯作者：
    陈增强
分数阶Lorenz系统的分析及电路实现
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贾红艳;陈增强;薛薇
  • 通讯作者：
    薛薇
一种相关型模糊集合及其在模糊逻辑系统中的应用
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    中南大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
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  • 作者：
    岳菊梅;陈秋双;陈增强
  • 通讯作者：
    陈增强
自抗扰三回路过载驾驶仪的设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    北京理工大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙明玮;徐琦;陈增强;张德贤
  • 通讯作者：
    张德贤
空气重介流化床干法选煤加重质的研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    中国矿业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈增强;赵跃民;陶秀祥;杨玉芬
  • 通讯作者：
    杨玉芬

其他文献

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陈增强的其他基金

比例积分型广义预测自抗扰控制器的设计与分析
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相似国自然基金

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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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