基于能量整形的随机Lagrange系统的切换控制

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61803324
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

This project studies the modeling and switching control problems for stochastic Lagrange systems based on energy modification. Lagrange system has always attracted extensive attention in the control field due to its realizable construction and wide applications. However, the random disturbance and the switching behavior lead to the difficulty of the research. The time derivative for each active subsystem acting on Lyapunov function is relaxed to be indefinite with the help of uniformly stable function. Improved criteria on uniformly asymptotic stability for switched stochastic nonlinear systems are proposed by applying the weakened condition. The theorems obtained in the project will develop and refine the existing switched stochastic systems theories, and will be the foundation of nice controller design. From two aspects: mathematical idealization and physical correctness, the modelings of Lagrange systems driven by white noise and by color noise are presented respectively. Choosing energy modified functions as Lyapunov functions, based on the obtained theorems, the state-driven switching and time-driven switching controllers are respectively designed by using vectorial backstepping method. The combination of strict stochastic analysis and applicability of the switching controller will provide feasible scheme to solve control problems of practical systems.
本项目基于能量整形研究随机噪声干扰下Lagrange系统的建模与切换控制问题。Lagrange系统因其理想结构和实用上的普适性,一直受到控制界的广泛关注。随机干扰和切换行为增加了Lagrange系统建模和控制的难度。我们首先借助一致稳定函数将随机Lyapunov函数沿每个子系统的导数放宽为不定的,给出较宽松的判定切换随机系统一致渐近稳定性的条件。这将进一步丰富和完善切换随机系统理论,并为设计具有良好性能的控制器奠定基础。其次从数学理想化和物理正确性两个方面考虑,分别对白噪声和有色噪声干扰下的Lagrange系统进行建模。以能量整形函数为Lyapunov函数,基于所建立的一致渐近稳定性理论,利用向量反推技术分别给出状态驱动切换和时间驱动切换控制器的设计。本项目同时综合了随机分析的严密性和切换控制的实用性特点,为解决实际系统的控制问题提供可行的方案。

结项摘要

本项目围绕切换随机非线性系统的一致渐近稳定性分析,随机振动环境下Lagrange系统的建模与切换控制策略的设计问题进行了深入的研究。利用一致稳定函数和模型依赖平均驻留时间技术发展了切换随机非线性系统的一致渐近稳定性的理论判据。基于实用性和普适性,合理利用有色噪声建立随机振动环境下的机械系统和机器人系统的随机Euler-Lagrange运动方程。综合利用能量整形函数、向量式反推方法、自适应滑模控制、切换控制等方法,根据不同的目标设计相应的控制器达到期望的目标。将相关研究结果应用到振动环境下的6-自由度斯坦福机械手抓取物体的轨迹规划和轨迹跟踪控制问题中。通过逆运动学分析将末端执行器在任务空间中的位移转化为关节空间中的关节位移,从而规划出一种特殊的光滑连续轨迹。利用对任务空间的合理划分,设计了一种新颖的基于自适应滑模的多级状态驱动切换控制策略。本项目所获得的成果将对振动环境下的机电一体化系统的控制提供理论指导。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
Trajectory planning and tracking control for 6-DOF Stanford manipulator based on adaptive sliding mode multi-stage switching control
基于自适应滑模多级切换控制的六自由度Stanford机械臂轨迹规划与跟踪控制
  • DOI:
    10.1002/rnc.5628
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    International Journal of Robust and Nonlinear Control
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qingxi Hu;Dianfeng Zhang;ZhaojingWu
  • 通讯作者:
    ZhaojingWu
Asymptotic Stability Analysis for Switched Stochastic Nonlinear Systems Using Mode-dependent Uniformly Stable Functions
使用模相关一致稳定函数的切换随机非线性系统的渐近稳定性分析
  • DOI:
    10.1007/s12555-019-0545-z
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Journal of Control Automation and Systems
  • 影响因子:
    3.2
  • 作者:
    Zhang Dianfeng;Gao Yong-Feng;Du Sheng-Li
  • 通讯作者:
    Du Sheng-Li

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其他文献

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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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