带有随机干扰的非齐次马尔科夫跳变系统的鲁棒滤波研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61503121
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0301.控制理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31
  • 项目参与者:
    费峻涛; 张建勇; 谈华胜; 蔡易席; 张莉; 程亚玲;
  • 关键词:

项目摘要

Markov jump system can be used efficiently to describe many practical plants, so it has widely application value. And the robust filtering problem of this kind of system is a hot research topic. The transition probability matrix of Markov jump system in this project is assumed to be time-varying (nonhomogeneous). At the same time the stochastic perturbation exists generally in practice, so the robust filtering problem for nonhomogeneous Markov jump systems with stochastic perturbation will be studied in this project. Firstly, the H∞ filtering and mixed H2/H∞ filtering problem for nonhomogeneous Markov jump systems with stochastic perturbation will be investigated. Secondly, the L2-L∞ filtering problem for nonhomogeneous Markov jump systems with stochastic perturbation will be investigated. Thirdly, the non-fragile and guaranteed cost filtering problem for nonhomogeneous Markov jump systems with stochastic perturbation will be investigated. Based on this, the robust filtering problem for systems with uncertainties and time delay are also studied. At last, numerical examples are given to show the effectiveness of the obtained results and the research results will be applied in nonhomogeneous Markov jump complex networks with stochastic perturbation. The successful implementation of this project will further enrich the control theory of Markov jump systems and play important roles in the developments of theory and applications.
马尔科夫(Markov)跳变系统因能有效描述许多实际对象,所以具有广泛的应用价值,而该类系统的鲁棒滤波问题正是其中的研究热点之一。本项目研究的Markov跳变系统的转移概率矩阵是时变(非齐次)的,同时考虑实际中普遍存在的随机干扰现象,因此拟对带有随机干扰的非齐次Markov跳变系统的滤波问题进行研究。首先,研究带有随机干扰的非齐次Markov跳变系统的H∞滤波和混合H2/H∞滤波问题;其次,研究带有随机干扰的非齐次Markov跳变系统的L2-L∞滤波问题;再次,研究带有随机干扰的非齐次Markov跳变系统的非脆弱滤波和保成本滤波问题。在此基础上,还研究存在不确定性和时滞等现象时系统的鲁棒滤波问题。最后进行数值算例仿真,并把研究成果应用在带有随机干扰的非齐次Markov跳变复杂网络中。本项目的成功实施将进一步丰富Markov跳变系统的控制理论,对其发展具有重要的理论意义和应用价值。

结项摘要

马尔科夫跳变系统作为一类典型的混杂动态系统,由于其具有强大的建模能力,已经在航空、工业过程、图像处理、电力系统和社会经济等领域具有广泛的应用价值。本项目主要研究了此类系统的鲁棒滤波问题。值得注意的是,本项目研究的Markov跳变系统的转移概率矩阵是时变(非齐次)的,同时考虑实际中普遍存在的随机干扰现象,主要把随机干扰现象描述为具有伯努利分布特性或者乘性噪声特性。因此对带有随机干扰的非齐次Markov跳变系统的滤波问题进行研究。主要研究内容如下:首先,研究带有随机发生不确定性的连续非齐次跳变系统的H∞滤波问题;其次,研究带随机发生不确定性和增益扰动的离散非齐次Markov 跳变系统的非脆弱L2-L∞滤波;再次,研究带有重复非线性的离散非齐次跳变系统部分模态依赖的l2-l∞滤波问题。最后,研究离散非齐次跳变神经网络的部分模态依赖的鲁棒H∞滤波问题。本项目的实施得到了一些滤波器设计的重要结果,这进一步丰富了非齐次Markov跳变系统的控制理论,可应用到变压器可靠性的修复方面,对其发展具有重要的理论意义和应用价值。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(5)
专利数量(0)
Partially mode-dependent l(2) - l(infinity) filtering for discrete -time nonhomogeneous Markov jump systems with repeated scalar nonlinearities
具有重复标量非线性的离散时间非齐次马尔可夫跳跃系统的部分模相关 l(2) - l(无穷大) 滤波
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2018.03.062
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Hua Mingang;Zheng D;an;Deng Feiqi
  • 通讯作者:
    Deng Feiqi
H-infinity filter design for delayed static neural networks with Markovian switching and randomly occurred nonlinearity
具有马尔可夫切换和随机非线性的延迟静态神经网络的 H 无穷大滤波器设计
  • DOI:
    10.1007/s13042-016-0613-0
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    International Journal of Machine Learning and Cybernetics
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Cheng Yaling;Hua Mingang;Cheng Pei;Yao Fengqi;Fei Juntao
  • 通讯作者:
    Fei Juntao
Robust partially mode-dependent H∞ filtering for discrete-time nonhomogeneous Markovian jump neural networks with additive gain perturbations
具有加性增益扰动的离散时间非齐次马尔可夫跳跃神经网络的鲁棒部分模式相关 H 滤波
  • DOI:
    10.1002/mma.5408
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Mathematical Methods in the Applied Sciences
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Zheng Danndan;Hua Mingang;Chen Junfeng;Bian Cunkkang;Dai Weili
  • 通讯作者:
    Dai Weili
Delay-dependent L-2-L-infinity filtering for fuzzy neutral stochastic time-delay systems
模糊中性随机时滞系统的时滞相关L-2-L-无穷大滤波
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2017.01.028
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    SIGNAL PROCESSING
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Hua Mingang;Yao Fengqi;Cheng Pei;Fei Juntao;Ni Jianjun
  • 通讯作者:
    Ni Jianjun
Robust H-infinity filtering for continuous-time nonhomogeneous Markov jump nonlinear systems with randomly occurring uncertainties
具有随机发生不确定性的连续时间非齐次马尔可夫跳跃非线性系统的鲁棒H无穷大滤波
  • DOI:
    10.1016/j.sigpro.2018.02.024
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Signal Processing
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Hua Mingang;Zhang Li;Yao Fengqi;Ni Jianjun;Dai Weili;Cheng Yaling
  • 通讯作者:
    Cheng Yaling

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其他文献

不确定变时滞随机系统的鲁棒均方指数稳定性
  • DOI:
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    --
  • 期刊:
    控制理论与应用
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    邓飞其;彭云建;华民刚
  • 通讯作者:
    华民刚

其他文献

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基于超矩形方法的非齐次周期Markov跳变系统的分析和控制研究
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    面上项目

相似国自然基金

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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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