随机广义时滞系统的鲁棒H_∞控制和滤波

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61004046
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    19.0万
  • 负责人：
    夏建伟
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

由于随机因素的广泛存在性以及广义系统在工程实际中的广泛应用，使得对随机广义时滞系统的研究具有重要的理论和实践意义。本课题对一类基于伊藤微分方程的连续随机广义时滞系统，在分析该系统特性和经典反馈控制、滤波等内涵的基础上，借鉴随机时滞系统和广义系统控制的已有结果，利用基于时域的Lyapunov-Krasovskii泛函、LMI等方法，对各类随机广义时滞系统建立以保守性更小、计算更简便、实用性更强为目的的鲁棒稳定性理论、H∞性能分析及控制器和滤波设计方案。继而，将所得相关概念和方法，推广到更具有实际工程背景的离散随机广义时滞系统的鲁棒H∞控制和滤波问题。

结项摘要

本课题对基于伊藤微分方程的随机时滞系统、随机广义时滞系统，在分析该系统特性和经典反馈控制、滤波等内涵的基础上，借鉴随机时滞系统和广义系统控制的已有结果，利用基于参数的Lyapunov-Krasovskii泛函、时滞分段、Jenson不等式、Moon不等式、凸性、积分不等式、LMI等方法，对各类随机广义时滞系统建立以保守性更小、计算更简便、实用性更强为目的的鲁棒稳定性理论、H∞性能分析及控制器和滤波设计方案。项目实施期间，完成论文共16篇，其中7 篇为SCI收录论文，9篇为EI收录论文。这些研究成果较以往结果都具有更小的保守性，丰富了随机系统的理论研究及应用。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（2）
专利数量（0）
New Delay-Interval-Dependent Exponential Stability for Stochastic Neural Networks with Interval Time-Varying Delay and Distributed Delay
具有间隔时变时滞和分布时滞的随机神经网络新的时滞间隔相关指数稳定性
  • DOI：
    10.1007/s00034-011-9383-9
  • 发表时间：
    2012-01
  • 期刊：
    Circuits, Systems, and Signal Processing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xia, Jianwei;Yu, Jinyong;Li, Yongmin;Zheng, Hongxia
  • 通讯作者：
    Zheng, Hongxia
Energy-to-peak control for a class of discrete stochastic fuzzy systems with time-delay
一类时滞离散随机模糊系统的能量峰值控制
  • DOI：
    10.1007/s11768-012-9266-z
  • 发表时间：
    2011-11
  • 期刊：
    Journal of Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jianwei Xia;Changyin Sun
  • 通讯作者：
    Changyin Sun
Relaxed delay-dependent exponential stability condition for a class of neural networks with polytopic uncertainties and distributed delays
具有多面不确定性和分布式时滞的一类神经网络的宽松时滞相关指数稳定性条件
  • DOI：
    10.1007/s11768-011-8159-x
  • 发表时间：
    2011-06
  • 期刊：
    Journal of Control Theory and Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Jianwei Xia;Hongbin Zhang
  • 通讯作者：
    Hongbin Zhang
基于Matlab的Poisson分布随机数的Monte carlo模拟
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    数学的实践与认识
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    庄光明;夏建伟;彭作祥;刘启德
  • 通讯作者：
    刘启德
New robust H-infinity control for uncertain stochastic Markovian jumping systems with mixed delays based on decoupling method
基于解耦方法的混合时滞不确定随机马尔可夫跳跃系统新型鲁棒H无穷控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Journal of the Franklin Institute
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xia, Jianwei;Sun, Changyin;Zhang, Baoyong
  • 通讯作者：
    Zhang, Baoyong

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

其他文献

具有混合时变时滞的不确定马尔科夫跳变系统中立无源滤波
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    系统科学与数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵国威;庄光明;夏建伟;孙伟;陈国梁
  • 通讯作者：
    陈国梁

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI：
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间：
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊：
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子：
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者：
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者：
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败，请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号：
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份：
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额：
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别：
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者：{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
关闭
close
客服二维码