讲座编号：jz-yjsb-2024-y021
讲座题目：2024系统科学前沿系列论坛 （二）
主 讲 人：赵文虓研究员 中国科学院数学与系统科学研究院，葛富东副教授 天津大学，郝飞教授 北京航空航天大学
讲座时间：2024年12月6日（星期五） 上午08:00
讲座所在：阜成路校区教三楼311
加入工具：数据科学与人工智能学部教师和研究生代表
主办单位：数据科学与人工智能学部，盘算机与人工智能学院，系统科学研究院
主讲人简介：
赵文虓，中国科学院数学与系统科学研究院研究员、博导。研究偏向为随机系统的建模、预计与控制，包括变量选择与稀疏参数辨识、随机系统的递推预计与自适应控制、多智能体系统的漫衍式预计与优化等。曾主持自然科学基金优秀青年基金项目、获2013年中国控制集会“关肇直奖”、获2023年国际自动控制联合会旗舰刊物Automatica最佳论文奖。目前担当《系统科学与数学》编委、IEEE Control Systems Letters编委，Asian Journal of Control编委以及IEEE CSS北京分会秘书长等学术兼职。
葛富东，天津大学副教授，硕导。主要研究偏向为漫衍参数系统控制理论与应用、AI for PDE Control、锂离子动力电池系统的治理与控制，以及分数阶系统控制等。担当Frontiers in Control Engineering的Review Editor，Mathematical Methods in the Applied Sciences的客座主编，中国自动化学会分数阶系统与控制专业委员会委员，国际自动控制联合会(IFAC)机电一体化系统Technical Committee委员，中国专利；ば犸绯刈ㄒ滴被嵛。
郝飞，北京航空航天大学教授，博导。主要研究偏向为网络化控制、基于事件触发控制、庞大系统动力学与控制等。在IEEE汇刊、Science China-Information Sciences等期刊宣布SCI论文百余篇，Google Scholar总引用3100余次，Web of Science引用2400余次。担当中国自动化学会高级会员，中国自动化学会控制理论专业委员会委员，中国自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会委员，以及中国指挥与控制学会智能控制与系统专业委员会委员等职务。
主讲内容：
报告一：强不确定情况下随机系统的辨识理论要领及应用。系统辨识旨在利用视察数据建立系统的数学模型，是控制理论的重要组成部分，也是控制工程的重要应用办法。与机械学习等建模方法差别是的，系统控制关注的工具、视察获得的数据具有显著的不确定性（非高斯噪声、依赖系统运行状态的滋扰、非平稳视察），以及非线性、时变性等。本报告结合非平稳非高斯情形下的稀疏参数辨识、时变凸函数的在线优化、不完整信息下的随机优化等问题，介绍相关理论研究结果并讨论进一步研究的问题。
报告二：反应扩散历程的建模与控制。反应扩散现象广泛保存于自然界和工业界中，如何对其开展系统建模与控制研究具有重要的理论和实际意义。本次讲座主要从微观角度，基于连续时间随机游走，对反应扩散历程进行建模，划分获得整数阶反应扩散PDE刻画模型和分数阶反应扩散PDE刻画模型，并将所得模型置于传感器执行器网络中。随后，介绍基于传感器执行器网络的整数阶/分数阶反应扩散系统控制问题研究进展。
报告三：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.