主旨报告


第30届中国过程控制会议

报告一

  点: 世纪金源大饭店 三楼第二会议室

报告人: 韩红桂(北京工业大学)

  目:城市污水处理过程多目标协同优化控制

内容摘要:

城市污水处理是保护环境、实现水资源循环利用的有效途径,然而,由于城市污水处理过程具有多流程、多工况、时变等特性,基于单一尺度、单一层次、单一目标的优化控制不能保证整体运行的最优。城市污水处理过程多目标协同优化控制通过构建不同时间尺度的性能指标,设计多冲突目标动态优化方法,进而研发出可实际应用的城市污水处理过程多目标协同优化控制技术,实现城市污水处理过程局部与整体之间、短期与长远之间、效益与安全之间的多目标优化。降低了城市污水处理厂异常工况的发生率,提高了城市污水处理的运行效率。

个人简介:

韩红桂男,北京工业大学教授,博士生导师,人工智能与自动化学院副院长。主要研究方向为城市污水处理过程智能优化控制,先后入选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、中国科协青年人才托举工程、北京市科技新星计划等;研究成果共发表学术论文60余篇,被他人引用600余次;撰写专著1部;获得授权美国/中国发明专利30余项、软件著作权30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、中国产学研合作创新成果科技进步一等奖1项等。

 

 

报告二

  点: 世纪金源大饭店 三楼第九会议室

报告人:  (昆明理工大学)

 目: Adaptive Parameter Estimation and Control via Estimation Error: Theory and Application

内容摘要:

Adaptive parameter estimation and adaptive control have been well developed to achieve modeling and control for uncertain systems. However, the well-known parameter estimation and adaptive control methods have been mainly designed based on the gradient algorithms (with appropriate modifications) by using the prediction error or control error. Hence, the parameter estimation convergence and the online verification of the required persistent excitation (PE) condition are generally difficult with this framework. In this talk, we will introduce a novel robust, fast adaptive parameter estimation framework, where the estimation error between the unknown parameters and their estimates are explicitly obtained and then use to drive online adaptation algorithms. This new adaptation even allows to achieve finite-time parameter estimation, and can be easily incorporated into adaptive control designs to achieve tracking control and parameter estimation simultaneously. We will also introduce an intuitive and numerically feasible approach to online verify the PE condition. Finally, several practical application of this new adaptation to in-car parameters estimation, ITER cryogenics system identification, and adaptive control for robotics, wave energy converters (WECs) and other realistic systems will be presented.

个人简介:

那靖现为昆明理工大学机电工程学院教授、博士生导师,云南省中青年学术技术带头人后备人才,入选欧盟“玛丽居里学者”人才项目。2004年和2010年于北京理工大学分别获得工学学士和工学博士学位。2011年至2013年于法国国际热核聚变组织(ITER Organization)从事博士后研,2015年至2017年于英国布里斯托大学工作。2010年起加入昆明理工大学机电工程学院,2013年破格晋升教授。主要研究方向为机电建模及智能控制、自适应参数估计、非线性控制及应用。主持国家自然科学基金项目4项,欧盟资助项目及省部级资助项目10余项。在Elsevier出版英文专著1部,发表论文100余篇(其中SCI 收录期刊论文60余篇)。获2013IFAC ICONS大会“最佳应用论文奖”,自动化学报颁发“首届钱学森论文奖”,“云南省自然科学二等奖”等学术奖励,并获“中国青年五四奖章”等荣誉称号。现为Neurocomputing等三个国际期刊编委。担任ICMIC 2017程序委员会主席、DDCLS2019会议共同主席等。

 

 

报告三

  点: 世纪金源大饭店 三楼第十会议室

报告人: Zhaojian Li (Michigan State University)

  目: Future Mobility: Integrating Data-Driven and Control Methods into Automotive Decision-Making Systems

内容摘要:

Data is everywhere. Modern vehicles are equipped with hundreds of sophisticated sensors that offer necessary information for various functionalities. With vehicle connectivity, these vehicles can be exploited as mobile platforms to crowdsource real-time road and traffic information, which can be utilized to enhance the automotive decision making systems for improved safety, efficient energy, and ride comfort.

In this talk, I will first present the Vehicle-to-Cloud-to-Vehicle framework and discuss its opportunities and challenges. The focus of the talk will be the exploitation of automotive vehicles to crowd-source road information for collaborative comfort and energy harvesting. I will also talk about recent work on online driver identification as well as integrating learning and control for efficient system identification and controls.

个人简介:

Dr. Zhaojian Li is an Assistant Professor in the Department of Mechanical Engineering at Michigan State University. He obtained M.S. (2013) and Ph.D. (2015) in Aerospace Engineering (flight dynamics and control) at the University of Michigan, Ann Arbor. As an undergraduate, Dr. Li studied at Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Department of Civil Aviation, in China. Dr. Li worked as an algorithm engineer at General Motors from January 2016 to July 2017. His research interests include Learning-based Control, Nonlinear and Complex Systems, and Robotics and Automated Vehicles.

 

 

报告四

  点: 世纪金源大饭店 三楼第二会议室

报告人: 蒋朝辉(中南大学)

  目:金属熔体关键参数在线智能感知技术及应用

内容摘要:

金属熔体是火法冶金过程的主要产品,是指液态的金属和合金,如高炉炼铁中的铁水、各种炼钢工艺中的钢水、火法炼铜中的粗铜液、铝电解得到的铝液等。金属熔体的温度、流速以及成分等关键参数直接影响到冶炼过程的进行、冶炼工艺的指标以及冶金产品的质量等诸多方面。因此,实时在线获取金属熔体的温度、流速以及成分,对于有效控制和调节冶金过程、提高冶金产品的质量都具有十分重要的意义。但其高温、高速、强粉尘等恶劣环境,使得温度、流速以及成分在线检测困难。为此:①研发了基于非制冷焦平面红外热像仪的高精度冶金溶体温度检测系统,建立了冶金融体温度与红外热图像面源温度信息间映射模型,提出了基于烟尘透射率模型的红外测温补偿方法,克服了强烟尘对测温精度的影响,解决了冶金溶体温度难以实时在线连续准确测量的难题;②针对复杂冶金环境下冶金溶体流速的检测难题,结合粒子图像测速法原理及光流法的思想,提出基于高帧频视频流的非接触式冶金溶体流速智能感知方法;③开发了高炉铁水质量监控平台,成功应用于柳钢炼铁厂,实现了高炉出铁口铁水温度及流速的在线智能感知,为实现绿色高效炼铁提供了关键数据支撑。

个人简介:

蒋朝辉男,博士,中南大学自动化学院教授,自动化科学与技术系主任,主要从事光电信息感知与图像处理、人工智能与工业VR等方面的教学科研工作。兼任中国图象图形学学会理事及三维成像与显示专业委员会委员、中国自动化学会应用专业委员会委员、中国自动化学会青年工作委员会委员、中国金属学会冶金人工智能技术委员会委员、湖南省自动化学会理事。主持国家自然科学基金面上项目2项和校企合作项目8项,参与国家重大科研项目2项,发表学术论文30篇,授权国家发明专利21项,获得省部级科技进步二等奖1项。入选中南大学531人才。

 

 

报告五

  点: 世纪金源大饭店 三楼第九会议室

报告人: 李慧平(西北工业大学)

  目:事件触发模型预测控制

内容摘要:

事件触发控制可以在获得控制效果的同时显著减少系统资源消耗,比如通信资源、计算资源以及能源消耗,在资源受限的控制系统中具有潜在的应用前景等。围绕网络化系统的事件触发模型预测控制问题,报告主要介绍的工作如下:首先,针对受约束非线性系统,提出了一种自触发的模型预测控制方法,并确保了控制性能指标;在此基础上,考虑外界干扰,提出了一种自触发min-max模型预测方法;最后,针对状态耦合的大系统,提出了一种事件触发分布式模型预测控制方法,实现了有效的稳定控制。

个人简介:

        李慧平男,博士,西北工业大学航海学院教授,博导,院长助理,分别于2006年、2009年获得西北工业大学本科和硕士学位,于20134月获得加拿大维多利亚大学博士学位,20135-10月在维多利亚大学工程系从事博士后研究,201311月开始在西北工业大学航海学院工作,先后任副教授、教授。主要从事模型预测控制、水下航行器导航、制导与控制等方面的研究工作,主持科研项目6项,在AutomaticaIEEE Transactions on Automatic Control等期刊上发表论文20余篇,出版Springer 全英文专著1部,受到陕西省杰青资助,入选 陕西省青年科技新星,担任IEEE Trans. Industrial Informatics, ASME Journal of Dynamic Systems, Measurements and Control编委,IEEE/ASME Transactions on Mechatronics客座编委。

 

 

报告六

  点: 世纪金源大饭店 三楼第十会议室

报告人: 邹媛媛(上海交通大学)

  目: 分布式可重构预测控制系统设计与综合

内容摘要:

分布式预测控制是解决大规模复杂工程系统优化控制问题的有效方法。在生产中,受外部因素或生产任务等影响系统物理结构可能发生改变,从而给分布式预测控制系统的优化设计带来新的挑战。针对分布式系统结构发生变化的情况,提出了分布式可重构预测控制系统的控制结构设计问题,在统一的框架下给出了求解重构系统最小输入选择与最小附加输入问题的多项式时间算法,以保证全局重构系统结构可控。在此基础上,提出了基于最小输入分配的分布式可重构预测控制方法,实现了控制结构与控制器的联合设计。进一步,研究了具有可行过渡过程保证的邻域协同分布式可重构预测控制方法,以实现全局系统平稳、可靠的重构控制性能。

个人简介:

邹媛媛女,上海交通大学自动化系教授,博士生导师。主要从事模型预测控制、网络化系统分布式协同优化与控制方面的研究工作。先后主持科研项目10余项,发表SCI论文40余篇,ESI高被引论文3篇, ESI热点论文1篇。担任国际期刊《Asian Journal of Control》、《Cogent Engineering》编委。获中国自动化学会自然科学一等奖1项、上海市自然科学二等奖1项、上海市科技进步二等奖1项,上海市晨光人才计划,《Cogent Engineering》年度最佳论文奖,第29届中国过程控制会议张钟俊院士优秀论文奖等。