约束模型预测控制的理论和高效算法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    60934007
  • 项目类别:
    重点项目
  • 资助金额:
    200.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2009
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2010-01-01 至2013-12-31

项目摘要

针对当前科学技术和经济社会发展对约束系统实时优化控制的需要,研究和发展约束模型预测控制的理论和高效算法,重点解决现有工业预测控制算法在线计算量大、实施要求高、应用范围局限的不足,缩小现有预测控制理论与实际应用的差距。分别以在大规模系统、快速系统、低成本系统、非线性系统中约束预测控制面临的共性瓶颈问题为主攻方向,围绕这些特征系统中的关键科学问题,借鉴大系统理论、现代优化理论和约束反馈控制理论等的新进展,提出解决相关瓶颈问题的新思路和新算法,提高约束预测控制算法的实时性、科学性和易用性,增强约束预测控制理论的实际针对性和可用性,并结合典型案例进行理论和高效算法的应用试点。本项研究所发展的约束预测控制的系统理论和高效算法,不仅可大大拓展预测控制的应用领域,满足当前经济发展和社会进步对优化控制的需要,而且对预测控制理论的完善和与实际应用更紧密地结合也具有重要意义。

结项摘要

本项目针对当前经济和社会发展对约束系统实时优化控制日益增长的需要,研究和发展约束模型预测控制的理论和高效算法,重点克服约束预测控制算法在线计算量大、实施要求高的不足,扩大其应用范围,并推动预测控制理论与应用的结合。所取得的主要成果为:.1. 大规模系统:针对城市交通路网的高维性及其模型和优化的计算复杂性,提出了建模、模型简化和预测控制的高效算法和有效结构;针对大系统信息的分散化和网络化,提出了具有稳定性保证的分布式预测控制综合方法,设计了网络信息模式下的鲁棒预测控制器和滚动时域调度算法。.2. 快速动态系统:针对预测控制在线计算复杂导致实时性差的问题,提出优化变量集结算法、基于多步控制集的离线设计在线综合算法和有限精度收敛等策略,提高约束预测控制算法的实时性;研究了高超声速飞行器、高速动车组等快速系统的高效预测控制设计方法。.3. 低成本系统:针对底层控制装置或嵌入式系统中难以实现约束预测控制算法的问题,基于FPGA平台用软-硬件联合实现了约束预测控制的核心二次规划算法,研发了基于FPGA的预测控制器原理样机和调试支持软件,基于DSP平台设计实现了基于神经网络的二次规划求解器和预测控制器。.4. 非线性系统:针对非线性系统预测控制理论和算法研究的不足,系统研究解决了输出反馈预测控制的递归可行性和鲁棒综合问题;提出了结合约束反馈理论和预测控制综合方法的饱和非线性系统鲁棒预测控制器设计方法;提出了非线性系统的多模型和多层次预测控制策略,研发了集闭环多变量辨识、变负荷过程和扰动自适应非线性预测控制于一体的具有自适应特征的工业预测控制结构和高性能算法,成功应用于实际工业装置。. 项目组共发表学术论文230篇,其中国际期刊论文75篇,SCI收录66篇、EI收录180篇;出版学术专著2本,授权发明专利16项,软件著作权5项,培养博士后4人,博士生14人,硕士生27人,获省部级自然科学二、三等奖各1次,国际会议论文奖2次,国内会议论文奖4次,项目组成员组织国际学术会议4次。

项目成果

期刊论文数量(122)
专著数量(2)
科研奖励数量(12)
会议论文数量(106)
专利数量(20)
Distributed robust MPC for constrained systems with polytopic description
用于具有多面描述的约束系统的分布式鲁棒 MPC
  • DOI:
    10.1002/asjc.249
  • 发表时间:
    2011-01
  • 期刊:
    Asian Journal of Control
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Baocang Ding
  • 通讯作者:
    Baocang Ding
Model predictive control with an on-line identification model of a supply chain unit
使用供应链单元在线识别模型进行模型预测控制
  • DOI:
    10.1631/jzus.c0910270
  • 发表时间:
    2010-05-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY-SCIENCE C-COMPUTERS & ELECTRONICS
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Niu, Jian;Xu, Zu-hua;Qian, Ji-xin
  • 通讯作者:
    Qian, Ji-xin
Sliding Mode Predictive Control of Main Steam Pressure in Coal-fired Power Plant Boiler
燃煤电厂锅炉主蒸汽压力滑模预测控制
  • DOI:
    10.1016/s1004-9541(12)60594-1
  • 发表时间:
    2012-12
  • 期刊:
    Chinese Journal of Chemical Engineering
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Yuanhao Shi;Jingcheng Wang;Yunfeng Zhang
  • 通讯作者:
    Yunfeng Zhang
网络系统中动态矩阵控制的稳定性条件
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    葛阳;王景成
  • 通讯作者:
    王景成
Distributed model predictive control over network information exchange for large-scale systems
大规模系统网络信息交换的分布式模型预测控制
  • DOI:
    10.1016/j.conengprac.2011.04.003
  • 发表时间:
    2011-07
  • 期刊:
    Control Engineering Practice
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Yi Zheng;Shaoyuan Li;Ning Li
  • 通讯作者:
    Ning Li

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  • 作者:
    李德伟;席裕庚
  • 通讯作者:
    席裕庚
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    --
  • 作者:
    黄鹤;李德伟;席裕庚;HUANG He1 LI De-Wei1 XI Yu-Geng1 1.Key Laboratory of System C
  • 通讯作者:
    HUANG He1 LI De-Wei1 XI Yu-Geng1 1.Key Laboratory of System C

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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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