随机分布序列互联系统的协作容错控制研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61903238
  • 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:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The complex industrial process system always requires high reliability and safety, the models of these large-scale systems are mainly assumed to have non-Gaussian random disturbance and interconnected subsystems. The traditional fault tolerant control for single system cannot satisfy the security requirements of the interconnected system. Based on the above requirements, we propose an active fault diagnosis and.collaborative fault tolerant control methods regarding for an irreversible non-Gaussian stochastic distribution interconnected system with boundary conditions. Specifically, the main contributions of this project are listed as follows: 1) An active fault diagnosis method will be developed for small fault; 2) A distributed collaborative fault tolerant controller will be designed for interconnected stochastic distribution control system based on the constraint of communication cost; 3) A hierarchical collaborative fault tolerant controller based on optimal allocation strategy will be derived; 4) The collaborative fault tolerant control method will be applied to the control of density distribution of paper fiber in mechanical pulping process both in theory and in practice. The results in this project will provide novel directions for the research domain of collaborative fault tolerant control for interconnected stochastic distribution control system. And, in real world application, our results will provide a new tool for the safety and reliability of actual problem.
复杂工业过程具有系统规模大、对可靠性与安全性要求高、随机干扰多为非高斯分布且具有多子系统互联结构的特点。当系统发生故障时,传统的单一系统容错控制方法难以实现系统对安全性的要求,亟需研发针对随机变量为非高斯分布且多子系统互联情况下的故障诊断与容错控制方法。鉴于此,本项目针对一类受边界条件约束的不可逆非高斯随机分布互联控制系统,将研究其主动故障诊断与协作容错控制问题。具体研究内容为:1)针对微小故障或慢时变故障设计快速主动故障诊断算法;2)设计基于通信成本约束的随机分布序列互联控制系统的协作容错控制器;3)设计基于最优分配策略的分级协作容错控制器;4)基于非高斯随机分布序列互联系统的协作容错控制方法,实现其在造纸机械制浆控制过程中的仿真验证及实际应用。本项目在理论方面能够为随机分布序列互联系统的协作容错控制研究提供新的思路,在应用方面能够为实际问题的安全性与可靠性提供新工具。

结项摘要

复杂工业过程具有系统规模大、对可靠性与安全性要求高、随机干扰多为非高斯分布且具有多子系统互联结构的特点。当系统发生故障时需要采取及时有效的措施估计故障,恢复系统性能, 针对上述问题开展了深入研究,取得了系列成果,具体如下:1)给出了基于自适应神经网络的随机分布互联系统的协作容错控制算法,并进行了控制系统稳定性分析与证明。2)给出了基于T-S模糊方法的随机分布互联系统的故障诊断和预测容错控制策略,经仿真验证结果良好。3)给出了随机分布控制系统遭受攻击时的状态估计和主动安全控制器设计方法,取得了良好效果。4)利用改进的核主成分方法,给出了基于化工过程的过程监测方案,取得了良好的故障分类和辨识方案。

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(1)
专利数量(4)
Weight Estimation and Secure Control for Discrete Stochastic Distribution Control Systems Under Sparse Sensor Attacks
稀疏传感器攻击下离散随机分布控制系统的权重估计和安全控制
  • DOI:
    10.1007/s12555-021-0868-4
  • 发表时间:
    2023-03
  • 期刊:
    International Journal of Control, Automation, and Systems
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiaoyun Yi;Yuwei Ren;Yixian Fang;Li Qi;Ben Niu
  • 通讯作者:
    Ben Niu
Distributed adaptive neural network consensus for a class of uncertain nonaffine nonlinear multi-agent systems
一类不确定非仿射非线性多智能体系统的分布式自适应神经网络一致性
  • DOI:
    10.1007/s11071-020-05599-2
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Nonlinear Dynamics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Wu Li-Bing;Park Ju H.;Xie Xiang-Peng;Ren Yu-Wei;Yang Zhichun
  • 通讯作者:
    Yang Zhichun
Quality-Related Process Monitoring Based on Improved Kernel Principal Component Regression
基于改进核主成分回归的质量相关过程监控
  • DOI:
    10.1109/access.2021.3115351
  • 发表时间:
    2021-01-01
  • 期刊:
    IEEE ACCESS
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Qi, Li;Yi, Xiaoyun;Ren, Yuwei
  • 通讯作者:
    Ren, Yuwei
Semantic-enhanced discrete matrix factorization hashing for heterogeneous modal matching
用于异构模态匹配的语义增强离散矩阵分解哈希
  • DOI:
    10.1016/j.knosys.2019.105381
  • 发表时间:
    2020-03-15
  • 期刊:
    KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
  • 影响因子:
    8.8
  • 作者:
    Fang, Yixian;Ren, Yuwei;Park, Ju H.
  • 通讯作者:
    Park, Ju H.
An adaptive neural network collaborative fault-tolerant controller design for non-Gaussian interconnected systems
非高斯互联系统的自适应神经网络协同容错控制器设计
  • DOI:
    10.1080/00207721.2021.1904302
  • 发表时间:
    2021-03
  • 期刊:
    International Journal of Systems Science
  • 影响因子:
    4.3
  • 作者:
    Yuwei Ren;Yixian Fang;Ju H. Park
  • 通讯作者:
    Ju H. Park

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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

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          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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