报告题目1：多源干扰系统复合干扰滤波理论与应用实践

报 告 人： 郭 雷 北京航空航天大学 教授

报告时间：10月9日（ 星期一）09:00-9:25

报告题目2：Distributed Control and Optimization for Renewable Energy and Power Systems

报 告 人：丁正桃 英国曼彻斯特大学 教授

报告时间：10月9日（ 星期一）9:25-9:50

报告题目3：多约束下无人机鲁棒飞行控制技术

报 告 人：陈 谋 南京航空航天大学 教授

报告时间：10月9日（ 星期一）9:50-10:15

报告题目4：干扰对抗融合下无人系统博弈优化控制

报 告 人：袁 源  西北工业大学 教授

报告时间：10月9日（ 星期一）10:25-10:45

报告题目5：无人飞行器灵巧与安全操控关键技术及应用

报 告 人：余 翔 北京航空航天大学  教授

报告时间：10月9日（ 星期一）10:45-11:05  

报告题目6： Model Predictive Control with Disturbance Preview

报 告 人：陈文华 英国拉夫堡大学  教授

报告时间：10月10日（ 星期二）9:00-9:25

报告题目7：具有多个时滞的广义不确定系统鲁棒稳定性分析

报 告 人：徐胜元 南京理工大学  教授

报告时间：10月10日（ 星期二）9:25-9:50  

报告题目8：人体行为功能量化诊疗与医疗器械

报 告 人：刘洪海 哈尔滨工业大学 教授

报告时间：10月10日（ 星期二）9:50-10:15

报告题目9：状态受约束系统的有限时间镇定与跟踪控制

报 告 人：武玉强 曲阜师范大学 教授

报告时间：10月10日（ 星期二）10:25-10:50  

报告题目10：高阶滑模理论的起源、进展及现状

报 告 人：丁世宏 江苏大学 教授

报告时间：10月10日（ 星期二）10:50-11:10

报告地点：江苏省扬州市邗江区瘦西湖路 48 号扬州迎宾馆贵芳厅

主办单位：中国自动化学会导航制导与控制专业委员会、扬州大学

协办单位：江苏省自动化学会控制理论及应用专业委员会

承办单位：扬州大学信息工程学院 （人工智能学院）

欢迎大家参加！

报告摘要和报告人简介：

报告题目1：多源干扰系统复合干扰滤波理论与应用实践

报告摘要：针对多源异质异构干扰系统，构建了包括多源干扰深耦合表征、干扰分离估计、干扰可控度量化、干扰消纳、分离利用和重构优化等环节的复合精细估计和控制理论框架，提出了复合非高斯随机系统满足概率正约束的可行随机分布估计与控制方法。并且针对干扰对抗环境下具有强时空动态约束的飞行器，研究了上述理论方法在无人飞行器抗干扰自主导航和控制系统领域的应用问题。

报告人简介：郭雷现任北京航空航天大学自动化学院教授，飞行器空间智能自主控制研究中心主任，“飞行器控制一体化技术”国防科技重点实验室副主任，国家杰出科学基金获得者、教育部和中组部国家级领军人才，兼任教育部“飞行器抗干扰控制理论及应用”长江学者创新团队、科技部“飞行器先进导航与控制系统技术”重点领域创新团队负责人，中国自动化学会导航制导与控制专业委员会主任。长期从事抗干扰控制理论、飞行器自主导航与控制系统应用领域的研究，发表 SCI/EI 论文 420 余篇、授权发明专利 140 余项，连续 7 年入选爱思唯尔中国高被引学者榜单。理论成果成功应用于我国深空探测、精确打击和高分对地观测等重大专项型号任务。作为第一完成人获得国家自然科学二等奖、国家技术发明二等奖、教育部自然科学一等奖、教育部技术发明一等奖、国防技术发明一等奖和全国创新争先奖状等学术奖励。当选第十四、十五届北京市人大代表，第十四届全国人大代表。

报告题目2：Distributed Control and Optimization for Renewable Energy and Power Systems

报告摘要：There are many challenges and opportunities, such as net zero, internet of things, big data, machine learning, smart grid, in the area of network-connected systems and control applications, in particular, in the areas relating to distributed learning, optimization, decision making and control. New energy resources are distributed in nature, and there are demands in distributed control and resource optimization for energy and power systems. Recent advances in distributed networks along with the development of complex and large-scale subsystems have significantly incentivized coordination and cooperation over multi-agent systems. Many distributed algorithms have been developed in the areas relating to distributed machine learning, optimization and differential games, which aim at making decisions and control in local level, and achieving certain global objectives through network communications. Certain control perspectives such as convergence,nonlinearity, adaptation and consensus are clearly essential in the design and analysis of the distributed algorithms. This talk will cover some recent activities in relation to distributed algorithms and applications carried out in the speaker’s group, including distributed optimization using algorithms based on multi-agents, cooperative and competitive machine learning over networks, applications of distributed optimization and machine learning algorithms to new energy and power systems, in particular, the applications in the areas of distributed power and energy storage resource management, load prediction and day ahead bidding, and distributed optimization and control for wind farm operations.

报告人简介：丁正桃教授本科毕业于清华大学，后留学英国曼彻斯特大学取得硕士和博士学位。在新加坡工作十年后，丁教授返回英国曼彻斯特大学任教，后来担任电力电子工程系控制系统教授；先后担任中英联合控制实验室主任，控制与机器人研究室主任，以及控制，机器人与通讯分部主任。目前，丁教授在中国华电电科院从事新能源综合优化应用以及综合能源大基地等相关研究。丁正桃教授长期从事控制理论、人工智能以及新能源系统的科研、教学和相关行政事务，其主要研究方向包括分布优化及控制、人工智能算法、网络连接动态系统的协同控制、非线性自适应控制理论，新能源系统的控制与优化等。丁教授担任 Drones and Autonomous Vehicles、 Modern Intelligent Times 的主编，担任（或曾任）多个国际控制期刊副主编和编委，如 IEEE Transactions on Automatic Control, IEEE Transactions on Circuit and Systems II, Nature Scientific Report, IEEE Control Systems Letters, International Journal of Systems Science 等。同时，丁教授也是 IEEE 非线性系统和控制技术委员会委员，IEEE 智能控制技术委员会委员，IFAC 自适应和学习系统技术委员会委员。

报告题目3：多约束下无人机鲁棒飞行控制技术

报告摘要：由于无人机执行的任务具有多样性，工作环境不断动态变化，经常受到阵风、风切变和紊流等动态扰动的影响，而且需满足输出性能约束、状态受限约束和输入饱和约束等多种约束条件，导致难以有效实现无人机的鲁棒稳定性控制。另一方面，无人机各个通道严重耦合，外界干扰和系统多约束更容易造成无人机飞行运动品质急剧下降，甚至导致摔机。本报告针对多约束条件下的受扰无人机，介绍了基于基于事件触发的无人机最优机动控制、输入输出约束下的安全跟踪控制方法以及航迹约束下的无人机自适应模糊安全优化飞行控制，保证无人机在各类约束条件下的飞行控制精度，提高了无人机的任务完成能力。

报告人简介：陈谋，博士，教授、博士生导师，享受国务院政府津贴，南京航空航天大学自动化学院院长。2018 年国家自然科学基金杰出青年基金获得者、2019 年国家“百千万”人才工程入选者。先后在南京航空航天大学获学士与博士学位，并先后在英国拉夫堡大学、新加坡国立大学和澳大利亚阿德莱德大学做访问或博士后研究。目前担任 SCI 收录英文期刊《IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems》等编委、担任《中国科学.信息科学》、《自动化学报》、《控制理论与应用》、《航空学报》等编委等。同时担任教育部高等学校教学指导委员会兵器类委员、中国人工智能学会智能空天专业委员会副主任委员、中国指挥与控制学会群集智能与协同控制专业委员会副主任委员、自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会副主任等。先后获国家自然科学二等奖 1 项（排名第二）、江苏省科学技术奖一等奖 1 项（排名第一）、江苏省青年杰出贡献奖、国防科技进步二等奖 2 项（排名第一），申请授权发明专利 40 余项。出版中英文专著 3 部，发表学术论文 200 余篇。

报告题目4：干扰对抗融合下无人系统博弈优化控制

报告摘要：无人系统的博弈优化控制理论与技术是保证运行安全、系统安全和任务安全的重要手段。国家科技部等部门均将博弈对抗方向作为独立领域重点支持。面向无人系统的智能博弈理论与应用的研究方向在国际学术界和科研界受到了广泛关注。在实际场景中，无人系统常常运行在“危极特恶”的工况条件下。当无人系统运行在多来源、多类型、多通道的干扰对抗融合环境中时，其博弈控制的精确性、自主性和可靠性会受到严重影响。本报告具体汇报课题组近期在干扰对抗融合环境中无人系统博弈优化控制策略设计与系统分析方面的研究成果。主要包括多源干扰、非合作机动和拒止攻击融合下的博弈规划与控制方法。

报告人简介：袁源目前担任西北工业大学航天学院长聘教授、博士生导师。袁源为国家级青年人才计划获得者，并担任千万级国家基础研究重点项目负责人/首席科学家和某领域国家级专家。截至目前，他以项目负责人身份承担国家级项目 8 项，其研究成果已经获得省部级和国家一级学会奖励 5 项（均为前三或独立获奖人），所获奖项包括中国自动化学会自然科学一等奖（R2）、军队科技进步二等奖（R2）、吴文俊人工智能优秀青年奖（R1）、中国指挥与控制学会青年科学家奖（R1）等。袁源以第一作者身份出版中英文专著三部，以第一/通信作者身份在国际知名 SCI 期刊发表论文 40 余篇，目前担任 IEEE Transactions on Cybernetics, Neurocomputing 等国际期刊编委。

报告题目5：无人飞行器灵巧与安全操控关键技术及应用

报告摘要：高超飞行器、导弹、无人机等无人飞行器所面临的多样化任务需求日益增长、博弈对抗态势日趋激烈、航电系统日益复杂，源自任务/环境/本体的风险严峻程度前所未有，对无人飞行器生存能力和机动能力提出了更为严苛的要求。本报告针对无人飞行器风险识别难、精确操控难、安全管控难等挑战，介绍了北航团队在无人飞行器多源复合风险分离与识别、动基座变质心条件下的精确操控与机动控制、具有强动态适应性的安全控制等核心关键技术的研究进展。

报告人简介：余翔，国家海外高层次人才青年项目获得者，北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院教授。致力于无人飞行器仿生自主导航与安全控制等研究工作，承担科技部重点研发计划课题、国防科工局基础科研等项目，发表 SCI 论文 70 余篇，出版专著 1 部，授权国家发明专利 25 项。研究成果服务于我国高超声速飞行器、无人机多个型号研制、关键技术攻关和测试任务。曾获中国仪器仪表学会科技进步一等奖、日内瓦国际发明展金奖、中国传感器大赛特等奖、中国航空学会青年科技奖等。现担任航空学报（中/英版）、宇航学报青年编委、3 个国际学术期刊编委、IEEE 空中机器人与无人机技术委员会委员、中国自动化学会导航制导与控制专委会常务副秘书长等学术兼职。

报告题目6：Model Predictive Control with Disturbance Preview

报告摘要：This talk introduces the integration of disturbance observer techniques with online optimisation to further improve performance of control systems. With ever increasing capability of sensing and data prediction methods, it is possible to have not only past data but also near future data for improving performance (e.g. cameras and LIDAR). Disturbance observer techniques also provide a promising meaning to predict future disturbance in near future. Rather than treating future reference tracking and disturbance rejection separately, we propose an integrated optimisation framework for model predictive control with disturbance preview capability. It is assumed that disturbance information is known within the predicted horizon, but unknown (possible randomly changing within a certain bound) outside the horizon. Control systems are realised by online recursively solving an integrated optimisation problem with a defined cost function or reward function where future reference and disturbance preview information are incorporated. This approach can not only improve the disturbance rejection capability so achieve a better performance, but also, more importantly, make use unexpected opportunity created by disturbances or environment uncertainty. This reflects a feature of goal￾oriented control systems since some disturbance and uncertainty may be good for achieving a specific goal so shall not be rejected. Theoretic study such as stability analysis will be presented. The proposed framework is illustrated by wave energy generation and other examples.

报告人简介：Dr Wen-Hua Chen holds Professor in Autonomous Vehicles in the Department of Aeronautical and Automotive Engineering at Loughborough University, UK. He received his MSc and PhD in Industrial Automation from Northeastern

University, Shenyang, China., in 1989 and 1991 respectively. Prof. Chen has a considerable experience in control, signal processing and artificial intelligence and their applications in aerospace, automotive and agriculture systems. In the last 20 years, he has been working on the development and application of unmanned aircraft system and intelligent vehicle technologies, spanning autopilots, situational awareness, decision making, verification, remote sensing for precision agriculture and environment monitoring. He is a Chartered Engineer, and a Fellow of IEEE, the Institution of Mechanical Engineers and the Institution of Engineering and Technology, UK. Recently Prof Chen was awarded an EPSRC (Engineering and Physical Science Research Council) Established Career Fellowship in developing control theory for next generation of control systems to enable high levels of automation such as robotics and autonomous systems. Prof Chen has published more than 300 papers attracting over 17,000 citations.

报告题目7：具有多个时滞的广义不确定系统鲁棒稳定性分析

报告摘要：广义时滞系统的研究具有深刻的实际应用背景，该类系统比状态空间方程描述的系统具有更加丰富的内涵，其所能描述的系统范围也因此更为广泛；目前，广义时滞系统的稳定性分析与综合结果大多是在假设广义系统具有单个时滞的情形下获得的。本报告针对一类具有多个时滞的不确定广义系统，研究其鲁棒稳定性问题；利用线性矩阵不等式方法，得到了该类系统的鲁棒稳定性条件；研究表明，本报告所给出的鲁棒稳定性条件优于文献中的相关结论，并具有更强的实用性。

报告人简介：徐胜元, 国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者特聘教授，教育部创新团队学术带头人，国家基金委创新群体学术带头人，2019 年度国家自然科学二等奖获得者。1990 年于杭州师范学院获理学学士学位，1996年于曲阜师范大学获理学硕士学位，1999年于南京理工大学获工学博士学位。2000 年 12 月至 2001 年 11 月在比利时鲁汶大学做博士后研究，2001 年 12 月至 2002 年 9 月在加拿大艾尔伯特大学做博士后研究，2002 年 9 月至 2003 年 9 月获聘为香港大学 William Mong 青年研究员。现为南京理工大学自动化学院教授，博士生导师。

报告题目8：人体行为功能量化诊疗与医疗器械

报告摘要：本报告介绍人体行为功能诊疗技术现状与瓶颈，针对脑卒中康复、假肢控制与自闭症早期诊疗等行为功能障碍提出多种量化诊疗方法，并在多家三甲医院进行临床验证与示范推广。

报告人简介：刘洪海，英国伦敦大学博士学位，哈尔滨工业大学（深圳）教授、欧洲科学院院士、第十批国家长期创新特聘专家、国际电子电气工程师协会会士（FIEEE）、英国技术工程院会士（FIET）。刘洪海教授主要从事多模态人机交互感知与理解、医疗机器辅助系统理论及应用等方面的研究，研究成果已在多自由度灵巧假肢、自闭症早期诊疗和脑卒中康复等领域得到成功应用，取得了一系列具有国际影响力的创新成果。他主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发项目和企业横向项目等多个项目，已发表 200 多篇国际权威杂志和会议论文，获得了多篇国际会议最佳论文奖。现担任《IEEE Trans. Industrial Informatics》共同主编,《 IEEE Trans. Cybernetics》等期刊的编辑，IEEE ICRA 国际会议委员会人机交互技术委员，广东省生医工学会康复工程分会委员。

报告题目9：状态受约束系统的有限时间镇定与跟踪控制

报告摘要：物理局限性、系统的性能要求、安全需要以及环境制约等因素，系统的状态、控制输入以及系统的运动学特性往往受到一定的约束。运动空间受限的移动机器人、钢绳悬挂大型龙门航吊、空间受限的绳牵引康复训练机器人、海洋施工平台作业船舶、

转向舵角受约束的船舶等。主要研究了一下问题：具有事件触发策略的状态约束系统的实际规定时间控制；全状态受限机械臂系统的自适应固定时间事件触发控制；扰动非完整系统在输入饱和及状态约束下的有限时间跟踪控制。

报告人简介：武玉强，1962 年生，曲阜师范大学工学院教授。 1994 年毕业于东南大学获工学博士学位，1996 年至 1999 年在澳大利亚中昆士兰大学和美国得州大学达拉斯校区访问学者。全国模范教师，山东省泰山学者特聘教授。主要从事非线性控制理论与应用研究、非完整系统控制、欠驱动系统控制等研究。

报告题目10：高阶滑模理论的起源、进展及现状

报告摘要：高阶滑模解决了传统滑模的相对阶限制问题，且可以通过增加相对阶进而削弱滑模的抖振，因此近年来在非线性控制理论和工程领域引起了广泛的关注。本次报告，将介绍高阶滑模的相关基础理论、进展及应用案例。首先，报告人将介绍传统滑模的起源和缺点，以便引出高阶滑模的概念和现状。其次，介绍干扰由常数限定条件下的高阶滑模控制理论。然后，针对现有高阶滑模动力学中大干扰引起的控制输入饱和问题，引入非匹配项，提出非匹配受扰高阶滑模控制思想。最后，以农机、电动汽车、电机和电源为例，列举了高阶滑模控制的应用案例，并对未来研究方向进行总结。

报告人简介：丁世宏，教授，博导，江苏省杰青，现为江苏大学电气信息工程学院副院长。2004 年 9 月毕业于安徽师范大学数学与应用数学专业获学士学位，2007 年 2 月和 2010 年 6 月毕业于东南大学控制理论与控制工程专业，分别获硕士和博士学位。先后在美国德州大学圣安东尼奥分校、澳大利亚西悉尼大学、韩国岭南大学和澳大利亚皇家墨尔本理工大学从事合作研究。科学出版社合著中文专著 2 部，在 Automatica 和 IEEE 汇刊发表学术论文 40余篇，连续多次入选爱思唯尔“中国高被引学者”和科睿唯安“全球高被引科学家”等荣誉。主持国家自然科学基金 4 项，国家重点研发计划子课题1 项，其余省部级或横向项目 10 余项。获教育部自然科学一等奖、中国自动化学会自然科学二等奖等省部级奖励5项。担任Nonlinear Dynamics，International Journal of Adaptive Control and Signal Processing 等 3 个国际期刊的编委。研究方向为高阶滑模控制理论、农业机械导航与控制、电动汽车主动安全控制等。