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该项目聚焦“网络系统感知机理与协同控制”这一科学问题，取得了如下主要发现： (1)表征了分布式感知性能受拓扑结构和传输能力的约束关系，揭示了网络感知能力与通信资源均衡性的正相关规律。率先建立了综合分布式估计和信息交互的网络感知模型，构建了异构估计算法“新息”更新和迭代的统一架构，阐明了局部信息交互模式下估计收敛速度和感知精度与拓扑结构的解析关系。建立了基于多重博弈理论的无线感知网络功率分配策略，提出了自激励学习方法，实现了网络通信资源分布式均衡优化。通过感知机制和信息交互机制的联合设计，提升了分布式感知能力，为感知网络部署和最优估计建立了理论依据。 (2)阐明了网络系统的级联和关联非线性耦合模式对控制性能的影响，系统地提出了非完整信息下级联递推与关联分散协同设计方法。基于“横向级联、纵向关联”的系统结构分解思想，首次建立了级联非线性系统的自适应补偿反演控制策略，避免了反演控制的“循环迭代”；提出了关联非线性系统强稳定裕度分散控制方法，突破了传统方法仅能处理已知关联耦合的局限。综合反演递推与分散补偿，实现了非完整信息下网络系统的低复杂度协同控制。

刻画了网络子系统间的非对称传输时延特性，建立了确保网络系统主从协同稳定性和透明性的受限感知反馈新机制。建立了网络主从子系统前向、反向的非对称时变传输时延模型，提出了并行分布式镇定控制方法。针对非对称时延导致的主从端状态跟踪偏差问题，提出了基于位置感知和直接力矩感知的主从协同稳定性判定准则，突破了传统波变换方法处理时延的局限性，提升了主从透明性。开发了远程网络随动系统，在“三一重机”无人挖掘机中实现应用。

上海交通大学注重精研学术和科技创新，建设了一批开放性、国际化的高端学术平台，汇聚了各学科的学者大师和高水平研究团队。近年来，发表权威学术期刊论文、获授权国家发明专利等主要科研指标保持全国高校领先地位，在科学技术和人文社科领域取得了许多重要成果。