学术报告

学术报告

您当前所在位置: 首页 > 学术报告 > 正文
报告时间 2022年6月8日(周三)9:00-11:00 报告地点 腾讯会议:312-811-548
报告人

“控制理论前沿论坛”学术报告之三

报告题目:跨域无人系统协同控制与分布式观测

报告时间:2022年6月8日(周三)9:00-11:00

报告地点: 腾讯会议:312-811-548

邀请人:陈家喜、李俊民

报告人简介:

苏厚胜,华中科技大学人工智能与自动化学院教授、博士生导师。2008年12月毕业于上海交通大学自动化系获工学博士学位。获2015年国家自然科学二等奖(排3)、2014年教育部自然科学一等奖(排2)、2019年湖北省自然科学一等奖(排2)、2021年广东省技术发明奖一等奖(排3)、科睿唯安全球高被引学者(2018年、2020年、2021年)、爱思唯尔中国高被引学者(2019年、2020年、2021年)、国家“万人计划”青年拔尖人才、教育部新世纪优秀人才、湖北省杰出青年基金获得者。作为项目负责人主持国家自然科学基金重大项目课题、面上项目和青年项目等4项,教育部博士点基金和湖北省自然科学基金等多项科研项目。发表SCI期刊论文150余篇,其中ESI高被引论文30余篇、IEEE汇刊和Automatica论文60余篇。担任国际期刊IET Control Theory & Applications的Associate Editor。

报告内容:

围绕跨域无人系统(无人机-无人艇,简称无人“机-艇”)的多时间尺度和分散性等特点,本报告首先介绍多时间尺度下无人“机-艇”协同网络建模与可控性分析,进而给出分布式观测、分布式区间观测和移动分布式观测等方面的研究进展。

报告题目:Control strategy with adaptive quantizer’s parameters

报告时间:2022年6月8日(周三)14:30-16:00

报告地点: 腾讯会议:825-870-654

邀请人:李俊民、陈家喜

报告人简介:

牛玉刚, 华东理工大学教授、博导,1992年和2001年分别于南京理工大学控制科学与工程专业获工学硕士和博士学位。多次到香港大学和香港城市大学短期工作,并分别于2008年1月和2012年7月获英国皇家学会资助作为高级访问学者在英国Brunel 大学工作。目前担任国际期刊Information Sciences、Neurocomputing、Journal of Franklin Institute、 IET Control Theory & Applications、International Journal of System Science 副编辑(Associate Editor),IEEE控制系统学会Conference Editorial Board副编辑(Associate Editor),《控制与决策》和《华东理工大学学报》编委,中国自动化学会控制理论专业委员会委员和信息物理系统控制与决策专业委员会委员,国家基金委信息学部会评专家。分别获得2010年和2016年上海市自然科学二等奖,2014年上海市科技进步二等奖,2018年中国自动化学会自然科学一等奖。所指导研究生,1人获得中国自动化学会优秀博士学位论文,2人获得上海市优秀博士学位论文。近年来研究兴趣包括Markov跳跃系统、滑模控制、网络化控制等。

报告内容:

A stabilizing controller designed without considering quantization may not be effectively implemented for the systems with quantized information due to quantization errors. Hence, an interesting issue is how to design the quantizer such that the desired system performance can be still attained by the above controller.

In this report, some control strategies with on-line updating the quantizer’s parameter are given such that the controlled system can attain the same dynamic performance.

报告题目:非线性系统神经网络控制中的紧集存在性分析

报告时间:2022年6月8日(周三)16:10-17:40

报告地点: 腾讯会议:825-870-654

邀请人:李俊民、陈家喜

报告人简介:

向峥嵘

向峥嵘,南京理工大学教授、博士生导师。1998年12月毕业于南京理工大学控制理论与控制工程专业获得博士学位,连续多年入选Elsevier中国高被引学者。主持及参与多项国家级与省部级科研项目,获得国防科技进步二等奖,在国内外重要期刊及会议上发表多篇高水平学术论文。国家项目会评专家。目前主要从事非线性系统,切换控制系统,多智能体系统等方面的理论及应用研究。

报告内容:

神经网络是逼近未知非线性函数的有效工具,目前广泛应用于非线性系统的控制器设计中。为了保证函数逼近的有效性,未知被估函数中的状态变量需要被限制在一个紧集内。然而,在近年来的大多数研究中,紧集的存在性问题一直是一个被回避的问题,这使得相关的结论存在着一定的理论缺陷。尽管神经网络控制方案被用来解决了许多实际的工程问题,但这一问题的存在限制了其可靠性与发展。本报告将对这一问题进行初步的讨论,并以两类典型的非线性系统为例,进行神经网络控制器设计与闭环系统的稳定性分析。

上一篇:统计学与大数据

下一篇:非线性分析、微分方程与动力系统系列报告 Dynamics of Time-periodic Reaction-diffusion Equations with Free Boundaries;Modeling and analyzing the transmission dynamics of visceral leishmaniasis;Critical mass in a chemotaxis model with indirect signal production mechanism

关闭

Baidu
sogou