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2020年11月3日，2020中國自動化大會“CAC2020 Workshop自動化優(yōu)秀青年學者論壇”在線上成功召開。
本次Workshop旨在為自動化領域的優(yōu)秀青年學者搭建學術(shù)交流平臺，通過優(yōu)秀青年專家研討交流，探討主流熱門研究主題，激發(fā)多學科交叉技術(shù)靈感。本次Workshop邀請了北京航空航天大學胡慶雷教授、東南大學虞文武教授、清華大學何瀟副教授、北京工業(yè)大學韓紅桂教授、浙江大學吳爭光研究員、華東理工大學唐漾教授、北京理工大學辛斌教授和天津大學穆朝絮教授八位優(yōu)秀青年學者做了精彩報告，報告分享了八位學者在自動化和人工智能領域的最新研究成果。論壇由中國自動化學會青年工作委員會承辦，北京科技大學賀威教授擔任主席，中國科學技術(shù)大學秦家虎教授、東南大學曹向輝教授、北京科技大學劉志杰副教授擔任論壇主持人。
首先，北京航空航天大學胡慶雷教授作題為“針對空間運動約束下具有規(guī)定性能的航天器近距離操作的自適應位姿控制”的報告。報告介紹了一種新穎的姿態(tài)跟蹤控制框架，用于具有自由翻滾目標的航天器接近操作。所提出方法通過將性能指標強加于姿態(tài)跟蹤誤差上，使跟蹤者能夠在設計者指定的時間內(nèi)完成接近操作，確保符合空間運動約束并避免姿態(tài)提取算法的奇異性。最后，胡慶雷教授介紹了相關(guān)的仿真和實驗驗證工作。
東南大學虞文武教授作題為“多智能體系統(tǒng)協(xié)同抗干擾控制”的報告。報告回顧了多智能體系統(tǒng)分布式協(xié)同抗干擾控制研究中涉及到的一些主要的結(jié)果以及最近的一些進展，介紹了分布式協(xié)同變結(jié)構(gòu)控制，分布式協(xié)同滑模控制，干擾觀測器的分布式協(xié)同抗干擾控制，分布式協(xié)同輸出調(diào)節(jié)控制等主要的分布式協(xié)同抗干擾控制方法。最后虞文武教授也指出了分布式協(xié)同抗干擾控制的一些未來的研究方向。
清華大學何瀟副教授作題為“高速列車狀態(tài)估計與故障診斷技術(shù)”的報告。何瀟副教授圍繞提升我國高鐵裝備的安全性這一迫切需求，介紹了其在狀態(tài)估計與故障診斷方面的研究，包括提出基于分布式濾波的新方法解決帶寬約束及數(shù)據(jù)鏈路故障等非理想信道對分布式狀態(tài)估計問題；提出并證明了基于歷史觀測數(shù)據(jù)的有效改進方法解決閉環(huán)下故障診斷難題；建立了隨機動態(tài)系統(tǒng)間歇故障診斷的系統(tǒng)性研究框架突破了間歇故障小幅值、短持續(xù)時間所帶來的診斷瓶頸。報告還介紹了相關(guān)系列成果在實際中的應用，如在高鐵橋墩沉降監(jiān)測、高速列車制動控制系統(tǒng)的故障診斷。
北京工業(yè)大學韓紅桂教授作題為“知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動的城市污水處理過程溶解氧優(yōu)化控制”的報告。報告圍繞城市污水處理過程運行規(guī)模大、數(shù)據(jù)不完整等特性，提出了一種知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動的溶解氧優(yōu)化控制方法。韓紅桂教授基于北京城市排水集團負責運營的污水處理廠當前和歷史運行數(shù)據(jù)，結(jié)合操作人員的經(jīng)驗知識，設計出知識和數(shù)據(jù)驅(qū)動的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并提出了一種自適應遷徙學習算法，通過提取參考模型中的有效知識，彌補運行數(shù)據(jù)不足的問題。研發(fā)出的優(yōu)化控制器可實際應用于城市污水處理過程，確保控制器在不同運行條件下的性能，實現(xiàn)城市污水處理廠溶解氧濃度的精準控制。
浙江大學吳爭光研究員作題為“分布式連續(xù)非線性系統(tǒng)的異步勒貝格模型”的報告。近似模型的精確性以及計算效率問題對于以模型為基礎的方法來說至關(guān)重要。吳爭光研究員采用分布式異步的離散時間模型來近似分布式的連續(xù)時間非線性系統(tǒng)，其中的子系統(tǒng)間存在物理耦合且能夠與鄰居節(jié)點交換信息，構(gòu)建了一個分布式的時間觸發(fā)系統(tǒng)，該系統(tǒng)的狀態(tài)軌跡與Lebesgue近似模型的軌跡一致。基于此，吳爭光研究員進一步給出了Lebesgue近似模型漸近穩(wěn)定、近似誤差有界、避免出現(xiàn)Zeno行為的條件。
華東理工大學唐漾教授作題為“多智能體系統(tǒng)事件觸發(fā)一致性”的報告。報告介紹了唐漾教授團隊最近在關(guān)于多智能體系統(tǒng)事件觸發(fā)一致性的動力學，姿態(tài)動力學和安全基礎控制方面的工作。
北京理工大學辛斌教授作題為“面向復雜任務的異構(gòu)多無人平臺空面協(xié)同”的報告。報告首先從異構(gòu)多智能體的空面協(xié)同角度（空地協(xié)同/空海協(xié)同）論述了空中移動平臺與地面/水面移動平臺的多樣化協(xié)同模式，對空面協(xié)同進行了系統(tǒng)的分類。然后，以其中一類典型的協(xié)同系統(tǒng)和復雜協(xié)同作業(yè)任務為例，介紹了無人機和無人車的空地協(xié)同涉及的一類協(xié)同任務規(guī)劃問題和相應的求解方法。
天津大學穆朝絮教授作題為“基于深度強化學習的多智能體導航”的報告。穆朝絮教授綜述了多智能體強化學習和深度強化學習的興起與發(fā)展，若干多智能體深度強化學習的算法結(jié)構(gòu)，并介紹了其課題組在多智能體深度強化學習導航等問題的應用研究，并對未來發(fā)展方向進行展望。
本次workshop的八個報告聚焦自動化和人工智能領域前沿問題，為參與論壇的專家學者、研究生等帶來一場精彩的學術(shù)盛宴。
