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数据驱动的切换模型预测控制及国家自然科学基金申报经验分享

发布时间:2023-12-19 10:42:36 发布人:唐振东  

报告时间:2023年12月21日

报告地点:船电楼A310会议室 下午4:00——5:30

报告摘要:近年来,随着传感器技术、计算机技术的发展,数据的获取越来越精确和方便,传统的基于模型控制需要精确的系统辨识,成本高且耗时长,而基于数据的方法可直接用采集的数据进行控制器的设计,不需系统辨识。本报告针对数据驱动控制介绍了当前的主要研究方法,并进一步发展了数据驱动的切换模型预测控制策略。通过离线采集的输入输出数据,系统的实时输入输出轨迹可以通过采集的数据进行刻画。考虑控制性能的需要,控制器的权重可以切换,因此整个系统是切换系统。通过引入驻留时间条件,当驻留时间充分大的时候,证明了数据驱动的切换模型预测控制系统的稳定性。当存在较小的测量噪声时,进一步设计了数据驱动的鲁棒切换控制器,能保证闭环系统解的可行性和鲁棒稳定。

报告人简介:刘坤志,大连理工大学控制科学与工程学院,工业装备智能控制与优化教育部重点实验室教授、博士生导师,入选国家海外高层次人才青年项目。2017年获得大连理工大学博士学位,2018年至2020年在加州大学圣塔芭芭拉分校进行博士后研究,2021年加入大连理工大学。主要研究方向为网络控制系统、混杂控制、数据驱动控制。在IEEE TAC, Automatica等国际控制领域顶级期刊发表论文20余篇。部分论文获得2015年中国控制与决策会议张嗣瀛优秀青年论文奖,2017年中国自动化学会优秀博士学位论文奖,辽宁省优秀博士学位论文奖。

船舶电气工程学院

2023年12月19日