第九届控制理论与应用“至善前沿论坛”暨中国自动化学会青年工作委员会走进高校系列研讨会

发布者:夏思宇发布时间:2019-10-12浏览次数:13


东南大学第九届控制理论与应用

 “至善前沿论坛”暨

中国自动化学会青年工作委员会

走进高校系列研讨会


20191012-13


东南大学四牌楼校区大礼堂春晖堂


论坛资助: 控制科学与工程学科双一流建设经费

中央高校基本科研业务费

国家自然科学基金

江苏高校优势学科建设工程专项资金

江苏省杰出青年基金


主办单位: 东南大学自动化学院

中国自动化学会青年工作委员会


联 系 人: 曹向辉xhcao@seu.edu.cn

王庆领qlwang@seu.edu.cn

董  璐ldong90@seu.edu.cn

时间:20191012-13

地点:东南大学四牌楼校区大礼堂春晖堂

时间

议程

主持

2019.10.12

14:00-18:00

报到


20191013日 会议日程

东南大学四牌楼校区大礼堂春晖堂(上半场)

08:30-09:05

报告一RobustModelPredictiveControlforIntelligentRoboticSystems

报告人Prof. Yang Shi, University of Victoria, Canada

葛泉波

09:05-09:40

报告二Distributed dynamic state estimation in sensor networks: Consistency, confidence, and convergence

报告人Prof. Wei Ren, University of California, Riverside, USA

09:40-10:15

报告三基于视觉导航的无人机水上着艇关键技术与验证

报告人张卫东教授,上海交通大学

曹向辉

10:15-10:25

茶 歇

10:25-11:00

报告四:多自主系统的协同控制理论与应用

报告人:鲁仁全教授,广东工业大学

11:00-11:35

报告五:多智能体系统平均一致性的最快收敛率及优化控制——基于图滤波的方法

报告人柴利教授,武汉科技大学

王庆领

11:35-12:10

报告六:离散时间非线性系统脉冲自学习最优控制:自适应动态规划方法

报告人魏庆来研究员,中国科学院自动化研究所


东南大学四牌楼校区大礼堂春晖堂(下半场)

14:50-15:25

报告七:具有饱和约束的广义系统分析与控制

报告人左志强教授,天津大学

董璐

15:25-16:00

报告八:非线性系统智能控制及其应用

报告人李鸿一教授,广东工业大学


东南大学第九届先进控制理论与应用“至善前沿论坛”暨

中国自动化学会青年工作委员会走进高校系列研讨会

RobustModelPredictiveControlforIntelligentRoboticSystems

施阳  教授

UniversityofVictoria, Canada


Abstract Networked and distributed control for mechatronic systems have received great attention in the control community due to its wide application areas. Network-induced limitations may be caused by the presence of a communication channel, or because of the efficient assignment of power and other limited resources. Intelligent mechatronic systems represent a large class of smart systems that encompass computational (i.e., hardware and software) and physical components, seamlessly integrated and closely interacting to autonomously sense and manipulate the changing state of the physical system. These systems involve a high degree of complexity at numerous spatial and temporal scales and highly networked communications integrating computational and physical components. Model predictive control (MPC) is a promising paradigm for high-performance and cost-effective control of networked and distributed mechatronic systems. This talk will firstly summarize the major application requirements and challenges to tackle and innovate in designing, implementing, deploying and operating intelligent mechatronic systems. Further, the robust MPC and distributed MPC design methods will be presented. Finally, the application of MPC algorithms to intelligent robotic systems will be illustrated.  


Dr. Yang SHI received the Ph.D. degree in electrical and computer engineering from the University of Alberta, Edmonton, AB, Canada, in 2005. From 2005 to 2009, he was an Assistant Professor and Associate Professor in the Department of Mechanical Engineering, University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, Canada. In 2009, he joined the University of Victoria, and now he is a Professor in the Department of Mechanical Engineering, University of Victoria, Victoria, British Columbia, Canada. His current research interests include networked and distributed systems, model predictive control (MPC), cyber-physical systems (CPS), robotics and mechatronics, navigation and control of autonomous systems, and energy system applications.

Dr. Shi received the University of Saskatchewan Student Union Teaching Excellence Award in 2007. At the University of Victoria, he received the Faculty of Engineering Teaching Excellence in 2012, and the Craigdarroch Silver Medal for Excellence in Research in 2015. He received the JSPS Invitation Fellowship (short-term) in 2013 and the Humboldt Research Fellowship (for experienced researchers) in 2017. His co-authored paper was awarded the 2017 IEEE Transactions on Fuzzy Systems Outstanding Paper Award. He received the Humboldt Research Fellowship for Experienced Researchers in 2018. He is a currently member of the IEEE IES Administrative Committee, and Chair of IEEE IES Technical Committee on Industrial Cyber-Physical Systems. Currently, he is Co-Editor-in-Chief for IEEE Transactions on Industrial Electronics; he also serves as Associate Editor for Automatica, IEEE Trans. Control Systems Technology, IEEE/ASME Trans. Mechatrnonics, IEEE Trans. Cybernetics. He is a Fellow of EIC (Engineering Institute of Canada), IEEE, ASME and CSME, and a registered Professional Engineer in British Columbia, Canada.

东南大学第九届先进控制理论与应用“至善前沿论坛”暨

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Distributed dynamic state estimation in sensor networks: Consistency, confidence, and convergence

任伟   教授

UniversityofCalifornia, Riverside, USA



Abstract

The problem of distributed dynamic state estimation using networked local agents with sensing and communication abilities, has become a popular research area in recent years due to its wide range of applications such as target tracking, region monitoring and area surveillance. Specifically, we consider the scenario where the local agents take local measurements and communicate with only their nearby neighbors to estimate the state of interest in a cooperative and fully distributed manner. A distributed hybrid information fusion (DHIF) algorithm is proposed in the scenario where the process model of the target and the sensing models of the local agents are linear and time varying. The proposed DHIF algorithm is shown to be fully distributed and hence scalable, to be run in an automated manner and hence adaptive to locally unknown changes in the network, to have agents communicate for only once during each sampling time interval and hence inexpensive in communication, and to be able to track the interested state with uniformly upper bounded estimate error covariance. It is also explored very mild conditions on general directed time-varying graphs and joint network observability/detectability to guarantee the stochastic stability of the proposed algorithm.


AbouttheSpeaker

任伟,美国加州大学河滨分校(University of California, Riverside)教授,IEEE Fellow2004年在美国杨百翰大学(Brigham Young University)获得博士学位。他的主要研究方向是多智能体系统的分布式协调控制,在Springer出版了两本专著。任伟教授于2017年获得IEEE 控制系统协会Antonio Ruberti Young Researcher Prize,于2008年获得美国国家科学基金会杰出青年教授/杰出学术发展奖。


东南大学第九届先进控制理论与应用“至善前沿论坛”暨

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基于视觉导航的无人机水上着艇关键技术与验证

张卫东  教授

上海交通大学


Abstract

报告以海上搜救为背景,介绍了一类由无人机和无人艇组成的无人搜救系统,该系统利用了无人机搜索范围大和通信距离远的优点,和无人艇续航时间长的优点,可构建响应快、成本低和无人员伤亡风险的空海立体搜救系统。该系统可为人员物资抢救、灾难态势评估和环境危害监测提供有力支撑,亦可用于海岛布防和无人系统作战等。围绕无人艇水上着艇技术,报告分析了无人机水上降落与陆地降落的不同之处,讨论了地标识别、位姿控制和协同决策等关键技术,展示了上海交通大学信息处理与先进控制(IPAC)团队2018-2019年完成的基于视觉导航的无人机水上着艇技术验证过程。



AbouttheSpeaker

张卫东,浙江大学学士, 硕士和博士学位。国家杰出青年科学基金获得者、德国洪堡学者、上海市优秀学科带头人,现任上海高校船舶自动化工程研究中心主任。研究领域包括智能控制理论和人工智能理论,及其在海上无人系统中的应用。在学术上的贡献是提出了定量过程控制理论, 出版1本英文专著;发表SCI论文160多篇, 论文被SCI引用1200多次,Google引用4000多次;申请国家发明专利52项。培养的学生3次荣获上海市优秀博士学位论文,1名博士后入选国家博士后创新人才支持计划,1名学生入选德国洪堡学者,1名学生入选国家青千。

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多自主系统的协同控制理论与应用

鲁仁全 教授

广东工业大学



Abstract

介绍领导节点失效情况下的自主协同控制方法,以及事件驱动条件下变拓扑结构条件下的协同控制方法。演示无人自主系统的研制成果。



AbouttheSpeaker


鲁仁全,博士,教授、博士生导师,国家杰出青年基金获得者,广东省珠江学者特聘教授,浙江省杰出青年基金获得者,教育部新世纪优秀人才计划获得者,浙江省“151第一层次人才。 担任中国自动化学会控制理论专业委员会(TCCT)委员、第34届中国控制会议(CCC)组委会主席、中国仪器仪表学会青年专业委员会理事等社会职务。获得国家自然科学基金3项,主持863项目1项。研究方向:网络化系统控制理论和应用研究、奇异系统、量化反馈系统的鲁棒控制。迄今为止,在IEEE会刊等杂志上发表论文80余篇,其中IEEE会刊论文9篇,SCI收录45篇,SCI他引367次,出版专著2部,普通高等教育“十一五”规划教材1部,授权发明专利20余项。获得教育部自然科学奖“一等奖”、浙江省科学技术“一等奖”、教育部科学技术进步“二等奖”等奖励。


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多智能体系统平均一致性的最快收敛率及优化控制 ——基于图滤波的方法

柴利 教授

武汉科技大学



Abstract

多智能体的一致性分析是多智能体网络优化设计中的重要科学问题之一,在多机器人协作、分布式优化计算、智能电网等领域有广泛应用。当前大部分的研究工作主要采用稳定性理论和Lyapunov泛函等方法来分析和设计网络的一致算法或控制策略,缺乏一致性收敛率与网络拓扑之间的直接联系。给定一类网络拓扑,不但无法设计达到最快收敛率的一致性控制策略,所能达到的最快一致性收敛率也是未知的。

本报告将从图信号处理的角度揭示多智能体系统平均一致收敛的物理本质,建立分布式平均一致控制器、一致性收敛率与图滤波器之间的显式关系。在此基础上,针对未知拓扑网络一致性问题,我们将给出达到最快一致收敛的控制器的解析表达式及其实现方法,并给出最优一致收敛率上限的显式表达式。最后,我们通过多个仿真例子验证了所提算法的有效性。



AbouttheSpeaker

柴利,教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者,武汉科技大学人工智能与信息融合研究院院长、冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心主任、首批“全国高校黄大年式教师团队”负责人。

柴利教授的主要研究兴趣为滤波器组框架理论及其在图像/视频处理中的应用、分布式优化、网络化控制系统等。在国际知名期刊和会议发表论文80余篇,主持完成五项国家自然科学基金项目,入选教育部新世纪优秀人才支持计划、湖北省新世纪人才计划等。曾至哈佛大学访问1年。现为中国疏浚协会信息与智能专业委员会副主任委员、湖北省自动化学会常务理事、湖北省人工智能学会常务理事。

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离散时间非线性系统脉冲自学习最优控制:自适应动态规划方法

魏庆来 研究员

中科院自动化研究所


Abstract

报告主要介绍了基于自适应动态规划(AdaptiveDynamicProgramming, ADP)的非线性系统自学习最优控制方法的基本原理和研究进展。自适应动态规划由美国学者P. J. Werbos首次提出,以最优性原理为基础,融合人工智能的先进方法,是解决大规模复杂非线性系统智能优化控制问题的方法。自适应动态规划基于增强式学习原理,采用非线性函数拟合方法逼近动态规划的性能指标,模拟人通过环境反馈进行学习的思路,有效地解决了动态规划“维数灾”的难题,近年来被认为是一种非常接近人脑智能的学习控制方法。该项目首先介绍了自适应动态规划的基本原理,然后进一步介绍迭代自适应动态规划的基础理论以及在求解脉冲非线性系统最优控制中的进展。


AbouttheSpeaker

魏庆来,男,中国科学院自动化研究所研究员,博士生导师,复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任,中国自动化学会理事,国家自然科学基金优秀青年基金获得者。主要从事人工智能、自学习控制,平行控制,自适应动态规划,智能控制,最优控制及其工业应用研究工作。目前发表/录用论文120余篇,SCI论文73篇,出版专著4部,撰写图书章节2章。入选2018年全球高被引科学家。获得IEEETrans.onNeuralNetworksandLearningSystemsOutstandingPaperAwardIEEESystem, Man, andCyberneticsSociety, AndrewP. SageBestTransactionsPaperAward,中国自动化学会青年科学家奖,亚太神经网络学会青年学者奖,2015年张嗣瀛优秀青年论文奖等10余项奖励。共担任11本期刊编委包括6IEEE期刊编委,主要包括IEEETrans.onNeuralNetworksandLearningSystems, IEEETrans.onCognitiveandDevelopmentalSystems, IEEETrans.onSystems, Man, andCybernetics: Systems, 《自动化学报》,《控制工程》等。担任IEEECISBeijingChapter, Secretary。在ICONIP2018ISNN2017ICONIP2017WCICA2016WCCI201414项国际相关领域学术会议上担任重要职务,现任中国科学院大学岗位教授,讲述《最优控制》《智能自学习系统优化与决策》课程。

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具有饱和约束的广义系统分析与控制

左志强教授

天津大学



Abstract

本报告对广义系统受到饱和非线性约束下的稳定性问题进行了分析。首先概述了饱和系统的研究背景与意义,介绍了处理饱和的几种常用方法,进而给出全局镇定、半全局镇定、局部镇定的结果,指出输出饱和与输入饱和的本质区别。在此基础上,针对广义系统,设计了基于输出反馈的控制器,可以在有限时间内实现闭环系统的全局稳定。


AbouttheSpeaker

左志强,现任天津大学电气自动化与信息工程学院教授、博士生导师、自动化系主任。担任中国自动化学会理事、中国自动化学会控制理论专业委员会委员、中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员、中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会委员、国际期刊《JournalofTheFranklinInstitute》的AssociateEditor, 国内期刊《控制理论与应用》、《控制与决策》等编委,曾任天津市过程检测与控制重点实验室副主任。入选教育部新世纪优秀人才支持计划、天津市131创新人才计划。发表SCI国际期刊论文60余篇,包括国际控制领域顶级期刊《Automatica》及IEEE汇刊等。作为第一作者获第12届全球智能控制与自动化大会WCICA工业自动化最佳论文奖”。 作为第一完成人获2016天津市自然科学三等奖。

作为项目负责人先后主持1项国家自然科学基金重点项目,4项国家自然科学基金面上项目,1项国家自然科学基金青年项目,主持教育部新世纪优秀人才支持计划项目,入选天津大学首届“北洋学者·优秀青年学者”计划。

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非线性系统智能控制及其应用

李鸿一 教授

广东工业大学


Abstract

1965年,L.A. Zadeh教授提出了一型模糊集合理论,在此基础上产生了一型模糊系统,其核心是由IF-THEN规则组成的知识库,一型模糊系统也在此基础上建立。一型模糊集合对经典集合中的元素用隶属度值给予模糊化,增强了对实际系统的描述能力。一型模糊系统在逼近和辨识非线性系统方面,跟传统控制相比,有很多优越性,逐渐成为复杂非线性系统一种非常有效的控制方法。近年来,控制界和工程界许多学者开始研究一型模糊逻辑控制系统,也取得了很多好的结果,这些研究成果主要包括基于一型模糊逻辑系统的智能控制理论与技术。本报告分为四部分,首先介绍Zadeh教授提出的模糊集合、隶属函数、模糊逻辑系统等智能控制内容;其次介绍本人在非线性系统智能控制及其应用方面的最新进展;再次介绍智能控制分析与控制问题仍存在的挑战和难题,最后总结本次报告。


李鸿一,英国朴茨茅斯大学博士,广东工业大学教授,博士生导师,国家万人计划领军人才,科技部中青年科技创新领军人才,教育部新世纪优秀人才,国家优秀青年科学基金获得者,全球高被引科学家。曾在香港大学、香港理工大学、澳大利亚卧龙岗大学做访问学者。主要从事复杂动态系统智能控制、协同控制以及应用方面研究,发表AutomaticaIEEE汇刊论文80余篇,其中发表在IEEETCYBIEEETSMCS期刊上的2篇论文分别获20162019IEEESMC学会AndrewP. Sage最佳汇刊论文奖。担任IEEETrans. NeuralNetworkandLearningSystemsIEEETrans. Systems, ManandCybernetics: SystemsIEEETrans. CognitiveandDevelopmentalSystemsIEEECAAJournalofAutomaticaSinica以及《自动化学报》等10余个期刊编委;在IEEETrans. CyberneticsIETControlTheoryandApplications等国际期刊上组织专刊。主持国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上基金、青年基金、教育部新世纪优秀人才支持计划等10余项项目。曾获省部级自然科学一等奖与二等奖、第四届Scopus青年科学之星、IEEECAAJournalofAutomaticaSinica最佳编委、省优秀硕士学位论文指导教师等荣誉。现为IEEE高级会员、国际自动控制联合会(IFAC) 计算智能与控制专业委员会委员、中国自动化学会青年工作委员会副主任委员以及中国自动化学会信息物理系统控制与决策专委会委员等。

东南大学第九届先进控制理论与应用“至善前沿论坛”暨

中国自动化学会青年工作委员会走进高校系列研讨会

葛泉波 研究员

同济大学



葛泉波,男,1980年生,浙江省东阳人,博士,浙江大学博士后,同济大学研究员,博士生指导教师。浙江省“万人计划”青年拔尖人才入选者(2018),获中国自动化学会第四届青年科学家奖(2018),浙江省杰出青年科学基金获得者(2016),浙江省优秀博士后(2017),浙江省高等学校中青年学科带头人,浙江省“151”人才工程第二层次入选人员(数字经济专项),美国明尼苏达大学电子与计算机工程系访问学者(2012.01-2013.01,合作导师罗智泉教授),2015.03-2017.02担任国家自然科学基金委员会信息科学部流动项目主任。发表和录用与滤波融合相关的SCI论文三十篇,其中第一和通讯SCI论文十余篇,IEEE TACIET CTA在内的IEEEIET汇刊论文十余篇。主持国家自然科学基金面上和青年基金项目(主持3项,参与3项)、国家自然科学基金重点项目(参与)、浙江省自然科学基金(主持杰青项目、参与重点和一般项目)、浙江省科技计划项目、中国航空科学基金项目、中国博士后科学基金、国防科研院所合作项目和企业横向开发项目等。葛泉波教授是中国自动化学会青年工作委员会副主任委员、智能自动化专业委员会委员、混合智能专业委员会副秘书长,中国航空学会信息融合分会委员,中国人工智能学会认知系统与信息处理专委会委员,中国指挥与控制学会云控制专业委员会常务委员等。IEEE TSMCA Associate Editor,《控制工程》期刊编委。