講座編號：jz-yjsb-2024-y021
講座題目：2024系統科學前沿系列論壇 （二）
主 講 人：趙文虓研究員 中國科學院數學與系統科學研究院，葛富東副教授 天津大學，郝飛教授 北京航空航天大學
講座時間：2024年12月6日（星期五） 上午08:00
講座地點：阜成路校區教三樓311
參加對象：數據科學與人工智能學部教師和研究生代表
主辦單位：數據科學與人工智能學部，計算機與人工智能學院，系統科學研究院
主講人簡介：
趙文虓，中國科學院數學與系統科學研究院研究員、博導。研究方向為隨機系統的建模、估計與控制，包括變量選擇與稀疏參數辨識、隨機系統的遞推估計與自適應控制、多智能體系統的分布式估計與優化等。曾主持自然科學基金優秀青年基金項目、獲2013年中國控制會議“關肇直獎”、獲2023年國際自動控制聯合會旗艦刊物Automatica最佳論文獎。目前擔任《系統科學與數學》編委、IEEE Control Systems Letters編委，Asian Journal of Control編委以及IEEE CSS北京分會秘書長等學術兼職。
葛富東，天津大學副教授，碩導。主要研究方向為分布參數系統控制理論與應用、AI for PDE Control、鋰離子動力電池系統的管理與控制，以及分數階系統控制等。擔任Frontiers in Control Engineering的Review Editor，Mathematical Methods in the Applied Sciences的客座主編，中國自動化學會分數階系統與控制專業委員會委員，國際自動控制聯合會(IFAC)機電一體化系統Technical Committee委員，中國專利保護協會鋰電池專業委員會委員。
郝飛，北京航空航天大學教授，博導。主要研究方向為網絡化控制、基于事件觸發控制、復雜系統動力學與控制等。在IEEE匯刊、Science China-Information Sciences等期刊發表SCI論文百余篇，Google Scholar總引用3100余次，Web of Science引用2400余次。擔任中國自動化學會高級會員，中國自動化學會控制理論專業委員會委員，中國自動化學會信息物理系統控制與決策專業委員會委員，以及中國指揮與控制學會智能控制與系統專業委員會委員等職務。
主講內容：
報告一：強不確定環境下隨機系統的辨識理論方法及應用。系統辨識旨在利用觀測數據建立系統的數學模型，是控制理論的重要組成部分，也是控制工程的重要應用步驟。與機器學習等建模方式不同是的，系統控制關注的對象、觀測得到的數據具有顯著的不確定性（非高斯噪聲、依賴系統運行狀態的干擾、非平穩觀測），以及非線性、時變性等。本報告結合非平穩非高斯情形下的稀疏參數辨識、時變凸函數的在線優化、不完整信息下的隨機優化等問題，介紹相關理論研究成果并討論進一步研究的問題。
報告二：反應擴散過程的建模與控制。反應擴散現象廣泛存在于自然界和工業界中，如何對其開展系統建模與控制研究具有重要的理論和實際意義。本次講座主要從微觀角度，基于連續時間隨機游走，對反應擴散過程進行建模，分別得到整數階反應擴散PDE刻畫模型和分數階反應擴散PDE刻畫模型，并將所得模型置于傳感器執行器網絡中。隨后，介紹基于傳感器執行器網絡的整數階/分數階反應擴散系統控制問題研究進展。
報告三：The design of event-triggering conditions in model predictive control. This report studies the design of event-triggered mechanism in model predictive control (MPC). The problem of event-triggered MPC for nonlinear systems with bounded disturbances and constraints is studied by a dual-mode control method with two-channel transmission, also,the predictive ability of MPC is fully utilized to realize the active compensation of lost packets. ETC can be seen as an active data dropout and the prediction ability of MPC can be used to deal with both the active and passive dropouts. The problem of event-triggered MPC for constrained nonlinear systems with continuous detection and intermittent detection is studied. The trade off between the triggering performance and the detection energy consumption is considered.