主旨报告(Keynote Reports)

• 报告一

时  间： 7月22日18:10—18:50

报告人： 刘向杰（华北电力大学）

题  目： 高比例新能源电力系统分布式模型预测控制

内容摘要：

高比例新能源电力系统具有地理分散、跨区域、多目标、多约束、不确定性、随机性、间歇性等典型特征。建立风电介入下满足电网需求、适用运行环境和机组特性的新能源电力系统多目标、多约束协同分布式预测控制理论与技术。提出了一种基于鲁棒Tube方法的分布式模型预测控制(distributed model predictive control，DMPC)算法, 在抑制风速不确定性的同时, 实现了发电区域之间的有效协调.针对大规模且地理分散的风光互补发电系统, 构造分级递阶分布式预测控制策略.通过各子系统间的协同优化, 实现了分布式能源的“即插即用”。

个人简介：

刘向杰，华北电力大学二级教授，博士生导师。历任华北电力大学自动化系主任、控制与计算机工程学院副院长、华北电力大学校学术委员会委员等。2006年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2019年当选北京市教学名师。担任教育部高等学校自动化类教学指导委员会委员；中国自动化学会控制理论专业委员会委员；中国自动化学会预测控制与智能决策专业委员会副主任；北京人工智能学会副理事长；国家自然科学基金信息学部会评专家；国家科技进步奖评审专家。 担任《自动化学报》、《控制与决策》等期刊编委。围绕着非线性预测控制理论方法及应用、新能源电力系统控制等，在国际期刊发表SCI论文80余篇，其中在IEEE 汇刊上发表二十余篇长文。主持承担国家自然科学基金项目、国家重点研发计划等20余项。主讲的“现代控制理论”2009年获国家级双语教学示范课程，2020年入选首批国家一流本科课程。主讲的“非线性系统理论课程”入选教育部首批课程思政示范课程。主编的《现代控制理论（英文版）》获评高等学校信息领域全英文课程“十三五”系列规划教材。获中国自动化学会高等教育教学成果二等奖、北京市高等教育教学成果一等奖。

 

• 报告二

时  间： 7月22日18:10—18:50

报告人： 孙备（中南大学）

题  目： 级联有色冶金过程优化控制

内容摘要：

浸出、净化等关键有色冶金工序多反应器级联，逐级进行物质转换，其优化控制对于提高工艺指标稳定性和保障有色金属产品质量具有重要意义。报告分析了级联有色冶金过程的工艺特点和优化控制难点，介绍了完备状态空间动态特性描述框架和几种典型的机理数据融合建模方法，探讨了动态生产条件下级联有色冶金过程协同优化和工艺指标控制方法，并给出了实际应用案例。最后，结合行业需求，对级联有色冶金过程优化控制的技术发展趋势进行了分析展望。

个人简介：

孙备，中南大学自动化学院副教授，博士生导师。2015年12月获中南大学控制科学与工程专业工学博士学位，纽约大学联合培养博士(2012-2014)，芬兰阿尔托大学博士后(2016-2018)，中国科协青年托举人才、湖南省荷尖人才/湖湘青年英才、中南大学创新驱动人才。主要从事有色冶金过程智能建模与优化控制研究工作，主持国家重点研发计划课题，国家自然科学基金面上项目。近5年第一/通讯作者发表论文25篇，合作出版英文专著1部。兼任国际自动控制联合会TC6.2技术委员会委员，中国有色金属学会自动化学术委员会秘书长，International Journal of Minerals, Metallurgy and Materials(IJMMM)青年编委。曾获教育部技术发明奖一等奖1项，湖南省科学技术创新团队奖1项，中国自动化学会自然科学奖一等奖1项，中国有色金属工业协会科学技术奖一等奖2项。

• 报告三

时  间： 7月22日18:10—18:50

报告人： 张晋熙（东北大学）

题  目： 多变量非线性系统鲁棒容错预设性能控制

内容摘要：

对控制系统的动态和稳态性能预先设定，可显著提升控制品质，甚至是完成特殊任务的关键。而现代工程技术系统具有多变量、强耦合、非线性、不确定性等特征，加之系统长期运行或工作环境恶劣，元器件出现故障在所难免，为实现预设性能控制带来严峻挑战。本报告以多变量耦合非线性系统为对象，综合考虑模型不确定性、执行器故障和外部扰动等对系统性能造成的影响，以实现跟踪误差满足预先设定的调节时间、超调量和精度为目标，研究控制器设计和性能分析方法。首先介绍面向全驱动且相对阶一致的多变量耦合非线性系统的鲁棒预设性能控制方法，区别于传统非线性控制方法，该方法从误差受限角度实现性能定量预设，从鲁棒控制角度处理模型不确定性，显著提升控制性能并降低控制器复杂度。在此基础上，介绍执行器故障下的容错预设性能控制方法，不同于传统性能分析框架，提出了基于反证法和障碍李雅普诺夫函数的联合性能分析思想，揭示了执行器故障对于系统可控性造成的本质影响，移除了传统容错控制方法对于故障系统强可控的要求，设计了非强可控条件下的容错预设性能控制方法。最后讨论了鲁棒容错预设性能控制方法面向其他类型多变量耦合非线性系统的推广问题，包括相对阶不一致非线性系统（如永磁同步电机）、过驱动非线性系统（如卫星姿态子系统）和欠驱动非线性系统（如无人车）。

个人简介：

张晋熙，东北大学“海外百人计划”引进人才，特聘副教授、博士生导师，沈阳市领军人才，中国科协青年人才托举工程计划入选者。先后获得东北大学自动化专业学士学位、控制理论与控制工程专业博士学位，曾任约翰内斯堡大学研究员，现任职于东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室。长期围绕非线性控制、智能控制、高性能控制、故障诊断、容错控制、多智能体系统、无人系统开展研究，以第一或通讯作者在Automatica、IEEE TAC、IEEE TIE、IEEE TII、IEEE CYB、IEEE TFS、IEEE TNNLS等国际期刊发表SCI论文30余篇，ESI高被引论文2篇。主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金项目、中国科协青年人才托举工程项目、教育部优秀青年科技人才培育项目、辽宁省自然科学基金项目等。获得辽宁省自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学二等奖、中国自动化大会最佳论文奖、中国电子教育学会优秀博士学位论文奖、辽宁省优秀博士学位论文奖、东北大学“五四”奖章等。担任中国自动化学会大数据专业委员会委员、副秘书长，International Journal of Fuzzy Systems编委，Control Engineering of China编委，IEEE Transactions on Industrial Informatics客座编委，International Conference on Industrial Artificial Intelligence组织委员会副主席等。

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  报告四

时  间： 7月23日14:30—15:10

报告人： 王召健（上海交通大学）

题  目： 优化与控制融合的高比例新能源电力系统控制

内容摘要：

“双碳”目标的提出使得我国新能源发电装机持续快速增长，未来我国电力系统将以高比例新能源发电为主要特征。为了应对新能源的不确定性与快速波动性，揭示了稳态优化与动态控制的耦合机理，提出了物理-信息耦合约束下的电力系统分布式优化控制方法，打破了传统优化和控制两个时间尺度之间的隔阂。主要包含两个层面，即优化引导的控制和在线反馈优化。前者将最优运行问题的动态求解算法设计为发电系统的控制输入，使得系统自动运行至最优点；后者将电网当作天然的求解器，通过在线量测避免高维非线性潮流方程的求解。进一步提出了物理-信息耦合约束下的分布式优化控制方法，保证了实际工程约束下系统的稳定性与经济性。

个人简介：

王召健为上海交通大学自动化系助理教授，2013年于天津大学获得学士学位，2018年于清华大学获得博士学位，2016—2017年在加州理工学院联合培养，2018—2020为清华大学博士后。其研究方向包括电力系统分布式控制、优化与稳定分析，已出版英文专著1部，发表SCI期刊论文37余篇，授权发明专利10项，美国专利1项，入选了中国科协“青年人才托举工程”，上海市“晨光计划”，担任期刊IEEE Systems Journal编委，获得IEEE Trans. Power Systems 期刊最佳论文奖，指导学生获得2023 ACC最佳学生论文提名奖。

 

• 报告五

时  间： 7月23日14:30—15:10

报告人： 孔贺（南方科技大学）

题  目： 含任意未知输入下的状态估计与参数辨识

内容摘要：

因其在控制系统安全与故障诊断等方面的应用，含任意未知输入下的滤波与状态估计获得了学术界的广泛关注。但是，现存的含未知输入系统的卡尔曼滤波方法假设噪声协方差矩阵已知而且要求系统强可观。针对实际中广泛存在的不精确知道噪声协方差矩阵或系统非强可观的情况，如何在工程应用中实现卡尔曼滤波是一个重要且亟需解决的难题。本报告中，报告人将探讨含未知输入滤波领域的研究现状，并以基于相关性的方法为典型，讨论含未知输入下噪声协方差矩阵的可辨识性问题，探讨含未知输入下参数辨识方面存在的机遇与挑战。

个人简介：

孔贺，2022年1月份入职南方科技大学（简称南科大），现任南科大控制科学技术中心副教授，博士生导师，入选国家海外高层次人才（青年项目）。本硕博分别毕业于中国矿大、哈工大、澳大利亚Newcastle大学。入职南科大前，曾任职于悉尼大学野外机器人研究中心，从事野外机器人技术及其应用方面的研究。曾获IFAC 1st Workshop on Robot Control最佳青年论文提名奖。担任国际机器人与自动化领域主流期刊IEEE Robotics and Automation Letters副主编、International Journal of Adaptive Control and Signal Processing副主编、《智慧农业（中英文）》青年编委以及机器人领域多个主流会议副主编，包括IEEE ICRA 2023、IEEE/RJS IROS 2023等。主要致力于最优滤波与参数辨识、多模态感知、先进控制方法在机器人与航天中的应用等方面的研究。

 

• 报告六

时  间： 7月23日14:30—15:10

报告人： 池荣虎（青岛科技大学）

题  目： 面向复杂间歇过程的数据驱动迭代学习控制

内容摘要：

橡胶生产等大多数流程工业都是复杂的间歇过程，在有限时间上重复运行，具有连续和离散的二维动态特征。迭代学习控制可以不断积累重复控制经验，提高控制性能。本报告面向橡胶混炼过程，凝炼了迭代学习控制研究的一些基础性科学问题，重点介绍了数据驱动迭代学习控制研究的基础工具和设计分析框架，包括基于二次性能指标函数、等价反馈原理的设计，以及设定点迭代学习调整等方法。特别介绍了方法的有限批次收敛性设计与分析方法，以降低流程工业的控制成本，提高生产效率。最后，报告给出了一些结论以及可供探讨的问题。

个人简介：

池荣虎，青岛科技大学教授、博导，中国自动化学会高级会员。2016年入选山东省泰山学者人才工程。2007年毕业于北京交通大学获系统工程专业博士学位，先后赴新加坡南洋理工大学、加拿大阿尔伯塔大学进行访问。现任中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会副主任，中国自动化学会过程控制专委会委员、自抗扰控制专委会委员，中国指挥与控制学会智能控制与系统专委会常务委员，山东省自动化学会理事等。主持国家自然科学基金面上项目4项，山东省重点研发计划、青岛市自主创新重大专项等省、市级项目11项。荣获中国自动化学会自然科学奖二等奖、河南省科技进步奖二等奖等科研奖励8项，授权国家发明专利10余项。在Springer出版学术专著2部，在IEEE TAC、Automatica等旗舰期刊上发表高水平论文100余篇。主要研究兴趣：数据驱动控制、学习控制、分布式智能、间歇过程等。