2020年11月8日下午，2020中國自動化大會專題論壇“控制系統的先進性及可靠性”在上海國際會議中心成功召開。
先進控制理論及技術在許多重要領域，如交通運輸、航空航天、國防等，發揮著越來越重要的作用。該論壇圍繞控制系統的先進性、安全性、可靠性及可實施性等開展了專題研討，邀請到重慶大學自動化學院院長宋永端教授以及南京航空航天大學副校長姜斌教授共同擔任論壇主席。
東北大學付俊教授為論壇帶來了首個報告——“Dynamic Optimization and Control of Nonlinear Systems”。報告首先介紹了一個全新的可以在有限多次迭代下能夠保證精確滿足路徑約束的動態非凸優化的理論框架，其次介紹了非線性動態系統的幾個切換控制新方法，具體包括高階標準型切換系統的有限時間鎮定，時滯切換系統的周期采用控制以其事件驅動采樣控制。然后通過利用系統的結構信息，針對非完整約束機械系統、具有時滯和死區的多輸入多輸出非線性系統以及含有快時變或跳變參數的非線性系統提出了新的構造性控制方法，最后對切換系統最優控制、閉環動態優化以及混合智能優化控制的發展方向進行了展望。
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付俊教授做報告
緊接著，山東大學劉允剛教授做了“Tracking Control of Uncertain Nonlinear Systems”的專題報告。不確定性和非線性是系統復雜性的主要表現，得到了控制理論界的長期關注。研究不確定性和非線性對系統控制的作用與影響，不僅能揭示系統控制的本質規律，而且能為智能化和自主化系統的實現提供支撐。報告首先介紹了跟蹤控制及其相關控制目標，比較了跟蹤控制與鎮定控制，還比較了實際跟蹤控制與漸近跟蹤控制，進而介紹了跟蹤控制的分析與設計常見方法，最后介紹了近期在跟蹤控制方面取得的幾個成果。
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劉允剛教授做報告
東南大學虞文武教授做了“Machine Learning with its Application in Intelligent Transportation System”的專題報告。報告主題為基于網絡群體智能的智能交通研究，首先介紹了網絡群體智能和智能交通的背景，接著主要圍繞幾個核心問題開展討論，包括交通信號燈控制的自適應動態規劃、交通流預測的寬度學習方法、車輛編隊的自適應控制學習以及網約車的大數據復雜網絡信息挖掘。最后，給出了基于網絡群體智能方法在智能交通中的未來發展的一些展望。
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虞文武教授做報告
重慶大學王玉娟研究員做了“預設收斂模式控制及其在網絡化多智能體系統中的應用”的專題報告。收斂速率以及收斂時間是控制器設計的重要指標，基于預設收斂速率及預設有限收斂時間的控制器設計，在網絡化多智能體系統在內的諸多系統中具有重要理論和實際意義。報告系統介紹了預設收斂速率及預設有限收斂時間控制理論與方法，并介紹如何將預設收斂速率及預設有限收斂時間控制技術融入多智能體系統協同分布式控制中。
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王玉娟研究員做報告
南京航空航天大學楊浩教授做了“網絡互聯時代的容錯協同、安全與博弈控制”的專題報告。網絡互聯時代下的系統規模日益增大，節點動態和網絡結構深入融合，各種新的集群特性不斷涌現，這給網絡系統的容錯協同控制帶來巨大挑戰，同時也帶來更豐富的手段和潛在的方法。報告介紹了網絡系統的容錯協同控制的基本結構、主要思想和最新的研究成果，并進一步闡述了容錯安全控制與博弈控制問題，最后對該研究方向做了展望。
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楊浩教授做報告
華中科技大學袁燁教授做了“醫工場景下智能輔助診斷理論及應用”的專題報告。制造業和醫療業是關系國富民強的基礎行業，又是與國外先進水平尚有距離的“卡脖子”難點。報告針對智能制造與智慧醫療的共性基本需求——“異常診斷”，以航空制造和新冠肺炎這兩個具有代表性的醫工場景為載體，針對傳統基于黑箱的機器學習理論不能較好解決醫工診斷中數據樣本不均衡、數據噪聲和數據標簽不準、多源異構、場景復雜多變等問題，研發數據驅動的機器學習新理論，開發通用、精準、魯棒、可解釋的智能診斷方法，搭建通用的醫工場景診斷平臺，并針對醫工場景實際應用問題進行驗證。
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袁燁教授做報告
東南大學李世華教授做了“狀態受限情況下的機電系統抗干擾控制”的專題報告。機電系統存在各類非線性環節：摩擦、間隙、滯環等，模型參數不確定、攝動以及外部干擾無處不在，這些因素極大地影響了機電系統性能。報告討論了由于機電系統非串級化帶來的非匹配干擾及狀態受限問題，如何從時域/ 頻域建模、干擾建模和前饋、先進復合控制角度提高閉環系統的抗干擾性能和精度，分析了傳統PID 控制算法的理論局限性，給出了這方面的一些最新理論研究進展和成果；結合運動控制、柴油機發動機電控系統、電力電子系統等不同應用特點，探討了幾種不同的應用設計案例與實驗驗證結果。
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李世華教授做報告
最后，美國肯塔基大學金旭助理教授通過視頻做了“ILC for Manipulators with Non-Repetitive References, Varying Trial Lengths, and Asymmetric Output Constraints”的專題報告。報告提出了一種新的迭代學習控制（ILC）方案，以解決機器人在不同試驗長度的迭代域上的非重復參考軌跡跟蹤問題，同時考慮到關節角不對稱的約束。為了解決迭代長度變化的問題，給出了一種新的迭代學習控制律結構，即基于復合能量函數的迭代學習控制律，介紹了一種新的處理關節角度約束的通用勢壘函數。最后，通過一個二自由度機械手的例子對所提方法進行論證并對該研究方向予以展望。
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金旭助理教授做報告
此次專題論壇分享了多個領域的先進控制理論及技術，呈現了應用發展的最新動態和前沿知識。論壇現場，專家、學者和學生們進行了熱烈的討論，反響十分熱烈。
來源：大會組委會
