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学术活动

徐胜元、柴利、宋永端、方勇纯、鲁仁全、丁进良、赵珺、韩红桂

2022年燕山大学人工智能前沿学术论坛

活动时间:2022年5月15日(周日)8:30 活动地点:腾讯会议

论坛日程

2022515 开幕式

腾讯会议号:897-432-553

时间

日程

主持人

8:30-8:35

介绍与会嘉宾

华长春

8:35-8:40

燕山大学副校长 王德松致辞

华长春

2022515日上午

腾讯会议号:897-432-553

时间

日程

主持人

8:40-9:20

报告1:时滞系统的鲁棒控制理论与方法

报告人:徐胜元(南京理工大学)

华长春

9:20-10:00

报告2:多智能体系统平均一致的加速算法

报告人:柴利(浙江大学)

华长春

10:00-10:40

报告3:关于PID控制算法的鲁棒性和自适应性

报告人:宋永端(重庆大学)

方一鸣

10:40-11:20

报告4:欠驱动船用吊车建模与控制

报告人:方勇纯(南开大学)

方一鸣

11:20-12:00

报告5 变结构无人自主系统研究

报告人:鲁仁全(广东工业大学)

刘爽

12:00-14:30 午休

2022515日下午

腾讯会议号:897-432-553

14:30-15:10

报告6:流程工业智能化进展与挑战

报告人:丁进良(东北大学)

刘爽

15:10-15:50

报告7:工业多能流协同管控与优化助力我国碳中和战略

报告人:赵珺(大连理工大学)

马锴

15:50-16:30

报告8 城市污水处理过程异常工况智能识别与自愈控制

报告人:韩红桂(北京工业大学)

马锴

 

时滞系统的鲁棒控制理论与方法

徐胜元(南京理工大学)

515 上午8:40-9:20

摘要时滞现象广泛存在于精密加工、航空航天、武器系统等多种民用及国防领域,通常是设计复杂工程控制系统所需要考虑的重要因素之一。因而,时滞系统的研究具有深刻的实际应用背景,并已引起众多学者的广泛关注,其中,该类系统的鲁棒控制理论与方法已成为自动控制领域的国际研究前沿和热点方向。本报告针对时滞系统鲁棒控制理论中的关键科学问题,基于Lyapunov-KrasovskiiL-K)泛函方法,详细阐述了该类系统在稳定性理论、反馈控制理论和状态估计等方面取得的三个主要研究成果,并进一步分析、比较了时滞系统稳定性理论研究中基于L-K泛函方法中具有代表性的几类积分不等式,最后对时滞系统稳定性研究这一方向进行简单总结与展望。

 【报告人简介1990年于杭州师范学院获理学学士学位,1996年于曲阜师范大学获理学硕士学位,1999年于南京理工大学获工学博士学位。200012月至200111月在比利时鲁汶大学做博士后研究,200112月至20029月在加拿大艾尔伯特大学做博士后研究,20029月至20039月获聘为香港大学William Mong青年研究员。现为南京理工大学自动化学院教授,博士生导师,香港大学荣誉教授。


多智能体系统平均一致的加速算法

柴利(浙江大学)

515 上午9:20-10:00

摘要Previous researches have shown that adding local memory can accelerate the consensus. It is natural to ask questions like what is the fastest rate achievable by the M-tap memory acceleration, and what are the corresponding control parameters. This talk introduces a set of effective and previously unused techniques to analyze the convergence rate of accelerated consensus with M-tap memory of local nodes and to design the control protocols. These effective techniques, including the Kharitonov stability theorem, the Routh stability criterion and the robust stability margin, have led to the following new results: 1) the direct link between the convergence rate and the control parameters; 2) explicit formulas of the optimal convergence rate and the corresponding optimal control parameters for M 2 on a given graph; 3) the optimal worst-case convergence rate and the corresponding optimal control parameters for the memory M 1 on a set of uncertain graphs. We show that the acceleration with the memory M = 1 provides the optimal convergence rate in the sense of worst-case performance. Several numerical examples are given to demonstrate the validity and performance of the theoretical results

报告人简介柴利, 教授、博士生导师、国家杰出青年科学基金获得者、国务院特殊津贴专家。1994年和1997年分别于浙江大学获学士和硕士学位,2002年获香港科技大学博士学位。2002-2007年在杭州电子科技大学自动化学院工作,2008-2021年于武汉科技大学信息科学与工程学院工作。20223月受聘浙江大学控制学院教授。

柴利教授的主要研究兴趣为智能自主系统、图信号处理、分布式优化、网络化控制系统等。在IEEE TSPTACTPAMI等国际知名期刊和会议发表论文100余篇,主持完成5项国家自然科学基金项目。现为中国自动化学会CPS控制与决策专委会副主任委员、控制理论及应用专委会委员、过程控制专委会委员等。任IEE TCS-II、《控制与决策》、《中国图像图形学报》等期刊编委。


关于PID控制算法的鲁棒性和自适应性

宋永端(重庆大学)

515 上午10:00-10:40

摘要报告拟探讨,面向非线性系统如何设计具有鲁棒性和自适应能力的PID控制器。

 

报告人简介宋永端, 男,汉族,196206月生,重庆长寿人,工学博士,教授,博士生导师。国家千人计划首批入选专家,国际欧亚科学院院士,IEEE Fellow, 中国自动化学会会士。现任重庆大学自动化学院院长、重庆大学人工智能研究院院长、国际人工智能顶级期刊IEEE TNNLS主编。

长期从事机器人及智能系统,控制理论与控制工程技术研究与实践。主持国家级和省部级在内的重大、重点项目(课题)10余项,第一完成人获省部级、行业级一等奖3项,省部级二等奖2项,发表论文300余篇,专著11部,获国内外授权发明专利80余项。


欠驱动船用吊车建模与控制

方勇纯(南开大学)

515 上午10:40-11:20

摘要船用吊车由于其强大的负载能力,经常被用于海洋设备的运输、建造和布放等任务。作为一种典型的欠驱动系统,船用吊车独立控制变量的个数少于其自由度,且在运行过程中受到海量等持续性干扰的影响,因此其干扰控制是一个非常富有挑战性的问题。本报告主要介绍近年来在欠驱动船用吊车建模与控制方面的研究工作,具体包括系统建模与平台搭建,海浪特性分析,基于学习方法的周期性干扰抑制,自适应重复学习,仿真与实验测试等。

 

报告人简介方勇纯, 南开大学教授,博士生导师,研究生院常务副院长。分别于1996年和1999年获得浙江大学本科和硕士学位,2002年获美国克莱姆森大学博士学位,2002年至2003年在美国康奈尔大学进行博士后研究,2003年至今,任教于南开大学。2013年获得国家自然科学基金杰出青年基金资助,2017年入选教育部长江学者特聘教授,同年获吴文俊人工智能自然科学一等奖(排名第1)。2018年获陈翰馥奖,天津市自然科学一等奖(排名第1),并入选天津市杰出人才。2019年,入选国家百千万人才工程。2020年,获国务院政府特殊津贴。


变结构无人自主系统研究

鲁仁全(广东工业大学)

515 上午11:20-12:00

摘要针对复杂特殊场景的姿态控制难,急起急停减振控制难,协同控制难等难题,提出了变结构无人自主系统控制理论方法和相关技术,研发了陆空两栖,水空两栖变结构无人载体。

 

报告人简介鲁仁全,广东工业大学自动化学院教授,博士生导师,国家杰出青年基金获得者,教育部长江特聘教授,获得教育部自然科学一等奖和广东省科技进步一等奖等多项奖励。


流程工业智能化进展与挑战

丁进良(东北大学)

515 下午14:30-15:10

摘要人工智能与制造业深度融合正引发影响深远的产业变革。流程制造业在国民经济中占有基础性的战略地位,智能制造是提高其竞争力的必然选择。流程工业智能化是将人工智能技术与具体的流程工业场景相结合,实现生产工况智能感知、生产过程智能建模、控制与决策等创新突破,使流程工业系统具备自感知、自学习、自适应的能力,以适应复杂多变的工业环境,并完成多样化的工业任务,最终提高生产效率、产品质量和设备性能。如何实现流程制造业的智能化为自动化提出了新的挑战与机遇。本报告主要探讨流程工业智能的相关领域研究的最新进展与面临的科学挑战问题。

 

报告人简介丁进良, 东北大学教授、博导。长江学者特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者。现任流程工业综合自动化国家重点实验室副主任,东北大学第八届学术委员会委员。长期从事复杂工业过程智能建模与智能优化与控制、生产全流程运行优化、工业大数据分析、机器学习、计算智能及其应用研究。先后主持与完成国家自然科学基金重大项目课题、杰出青年基金、国家重点研发计划课题、工信部智能制造专项等科研项目20余项。研究成果发表论文100余篇,其中国际权威期刊IEEE汇刊和IFAC会刊论文30余篇。1篇论文获IFAC会刊Control Engineering Practice 2011-2013年度最佳论文奖。获得发明专利20余项(国际专利3项)、计算机软件著作权20余项;获第十四届中国青年科技奖、国家技术发明二等奖(排名第2)、省部级一等奖3项。享受国务院特殊津贴、入选万人计划科技创新领军人才、国家百千万人才工程和辽宁省兴辽英才计划科技创新团队。目前担任IFAC MMMLSC两个技术委员会委员, IEEE高级会员,中国自动化学会常务理事,过程控制专委会和边缘计算专委会副主任等。


工业多能流协同管控与优化助力我国碳中和战略

赵珺(大连理工大学)

515 下午15:10-15:50

摘要工业是国民经济的重要支柱产业。工业能源系统优化调度是实现上述目标的关键手段,然而大多数大型流程工业能源系统结构极其复杂,无法采用机理模型准确描述。提出了冶金能源系统基于数据驱动的预测和调度新方法。针对能源变量难以统一建模问题、不确定性的量化问题和能源数据的语义可粒度化特性,提出了能源短期预测、能源区间预测和能源长期预测方法。提出了基于预测调整验证的能源滚动优化调度技术。上述方法已在我国多家大型冶金企业成功应用,取得了显著的经济和社会效益。

 

报告人简介赵珺, 大连理工大学控制科学与工程学院教授,博士生导师,工业装备智能控制与优化教育部重点实验室副主任。获国家杰出青年科学基金,教育部青年科学奖,入选国家百千万人才工程,享受国务院政府特殊津贴。牵头获批国家重点研发计划首批变革性技术关键科学问题专项项目。获中国自动化学会科技进步一等奖(排名第一)。在Springer出版专著1部,在IEEE汇刊和IFAC旗舰刊物发表论文40余篇,获国际国内会议论文奖励4次。牵头获日内瓦国际发明展金奖,授权国家发明专利20余项,美国专利3项。现担任亚洲控制协会(ACA)指委会委员(Steering Committee),IEEE Senior Member,国际期刊CEP 副编(AE)Information Sciences 副编(AE),国内核心期刊《控制与决策》,《控制工程》编委。


城市污水处理过程异常工况智能识别与自愈控制

韩红桂(北京工业大学)

515 下午15:50-16:30

摘要城市污水处理是实现水资源循环利用的有效途径,是国家水资源综合利用的战略举措,异常工况识别与抑制是城市污水处理过程安全稳定运行亟待解决的挑战问题。围绕城市污水处理过程异常工况智能识别与自愈控制基础理论与关键技术,研究污水处理过程知识获取与表达方法,建立关键水质参数智能特征模型,实现异常工况在线识别;研究数据和知识驱动的异常工况预警方法,建立异常工况智能预警模型,实现异常工况实时准确预警;研究异常工况自愈控制方法,实现异常工况有效抑制;研发具有完全知识产权的城市污水处理异常工况智能监控技术,设计异常工况智能监控系统,完成异常工况智能监控系统测试与应用,保证城市污水处理过程安全稳定运行。

 

报告人简介韩红桂, 北京工业大学教授,博士生导师,研究生院副院长。先后入选国家自然科学基金杰出青年基金、国家自然科学基金优秀青年科学基金、北京高校卓越青年科学家、中国自动化学会青年科学家;研究成果共发表学术论文80余篇;撰写专著2部;获得授权美国/中国发明专利40余项;获国家科学技术进步二等奖1项、教育部科技进步一等奖1项、吴文俊人工智能科学技术进步一等奖1项、中国发明协会发明创新奖一等奖(金奖)1项等。现任数字社区教育部工程研究中心主任、计算智能与智能系统北京市重点实验室主任、中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会秘书长、中国自动化学会过程控制专业委员会委员、中国自动化学会控制理论专业委员会委员等;兼任中国科学:技术科学、IEEE Transactions on Cybernetics等期刊编委。


 

 智能控制系统与智能装备教育部工程研究中心
燕山大学人工智能与机器人研究院、电气工程学院