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应我校自动化学院邀请，华南理工大学杨辰光教授、华中科技大学王燕舞教授、山东大学冯俊娥教授以及扬州大学张文兵副教授将于6月20日在腾讯会议（房间号：177-947-759）做学术报告，欢迎广大师生参加！报告的具体安排如下：
报告主题：基于离散信息流的网联系统协同控制（王燕舞）
报告时间：2022年6月20日（周一）下午14:30—15:00
报告摘要：网络互联系统是多个控制系统通过通信网络相互连接并协作而构成的一类系统，它是网络化发展的必然产物，突破了传统单个系统的空间局限性，提高了控制系统的冗余能力，并能相互协作完成复杂任务。通信网络的引入，使得系统之间的交互信息变成了离散信息流。基于信息交互方式的不同，可以把离散信息交互分为时间驱动和事件驱动两大类。常见的采样控制和脉冲控制属于时间驱动方式，而基于事件触发的通信机制则属于事件驱动。本报告将介绍采用采样控制、脉冲控制、事件触发控制三种控制方式实现网联系统一致性的结果，并介绍一类新的协同行为。最后对今后的研究工作进行展望。
报告人简介：王燕舞教授分别于1997、2000、2003年在华中科技大学获得学士、硕士和博士学位。曾于2005年到新加坡南洋理工大学访学，2008-2009年到美国波士顿大学访学。2009年始任华中科技大学人工智能与自动化学院教授，2010年始任博士生导师，现任华中科技大学华中卓越学者。
主要研究方向是混杂系统分析与控制、智能电网的分布式控制与优化等。发表SCI收录论文百余篇。现任《控制与决策》、IEEE Transactions on Smart Grid、International Journal of Robust and Nonlinear Control、Journal of the Franklin Institute、Neurocomputing、ISA Transactions编委。2008年入选教育部新世纪优秀人才计划，2017年获湖北省杰出青年基金，2004年获湖北省优秀博士学位论文奖，2006年获教育部自然科学一等奖(排名第3)，2014年获湖北省自然科学一等奖(排名第1)，2017年获湖北省教学成果一等奖(排名第3)。
报告主题：ON DISTURBANCE DECOUPLING OF BOOLEAN NETWORKS VIAROBUST INDISTINGUISHABILITY PERSPECTIVE（冯俊娥）
报告时间：2022年6月20日（周一）下午15:00—15:30
报告摘要：This talk investigates the disturbance decoupling problem (DDP) of Boolean networks (BNs) and Boolean control networks (BCNs) in a new perspective. Based on the new definition of disturbance decoupling, the one-step evolutionary dynamic of states of BNs, shown as a table, is presented for solving the DDP. For discussing the solvability of DDP of BCNs, a truth matrix is constructed to provide a necessary and sufficient condition and find all possible state feedback controllers. It is worth noting that the computation complexity of the main results is lower than that of the existing results. Furthermore, some examples are given to show the validity and advantages of the main results.
报告人简介：冯俊娥，现为山东大学数学学院教授，博士生导师，聊城大学特聘教授。山东省自动化学会理事、中国自动化学会 CPS控制与决策专业委员会委员、中国自动化学会 TCCT委员、中国自动化学会 TCCT专委会逻辑系统学组主任、《控制与决策》责任编委、IEEE 控制系统学会编委、国际杂志《Cogent Engineering》、《Mathematical Modelling and Control》编委。曾获2014年、2021年山东省自然科学二等奖（首位）两项，2014年获山东省高校优秀科研成果奖一等奖（首位）一项。曾先后主持多项省部级以上科研项目，包括2012年山东省杰出青年基金一项。主要研究方向为逻辑网络、鲁棒控制等，发表SCI科研论文100余篇。
报告主题：机器人技能学习与人机共享控制（杨辰光）
报告时间：2022年6月20日（周一）下午15:30—16:00
报告摘要：利用控制理论对运动神经元调控机理建模，一方面可以帮助我们深刻理解人体肌肉骨骼运动控制原理，另一方面可以辅助我们设计机器人仿人控制器。报告中将介绍我们关于神经肌肉控制自适应调节阻抗、力、参考轨迹的成果，以及在此基础上设计的仿人自适应学习控制器。我们更进一步的提出一种多层级阻抗控制与阻抗学习方法，并用于冗余自由度仿人机械臂，实现柔顺的人机交互柔性控制。在机器人上实现仿人技能，也可以通过人机示教方式将人的技能高效传递给机器人，使机器人具备人的操作柔顺性与灵活性。本报告中将介绍我们构建的一个基本的机器人学习系统，其实现运动技能在空间中的可拓展性，并保证运动技能的稳定复现。进一步地，我们基于肌电信号在技能建模和传递中加入了刚度信息，使得机器人能够使用不同刚度与不同环境进行交互，以完成变化多样的任务。进而对示教信息进行自动处理，包括运动技能分割，运动序列对齐等。
工业生产和日常生活中机器人的运动和操作离不开人的监管和控制。传统人机隔离生产方式刚性作业，无法完成复杂多变生产任务，新型人机共享控制模式将人的优势（智慧性、灵巧性）与机器人优势（高速率、高精度、顺从性）深度结合，优化人机共同作业。本报告着重从遥操作和人机协作两方面介绍人机共享控制的实际应用场景以及效果，从实时避障、神经网络优化、动态补偿以及肌电信号利用等多个方面对人-工业机器人以及人-移动机器人的新型共享控制技术进行探索与应用。
报告人简介：杨辰光，华南理工大学教授、博导，广东省智能系统控制工程技术研究中心主任。曾开创性的提出仿人机器人变阻抗控制方法以及仿人机器人学习控制算法，以第一作者发表的相关工作获得机器人领域顶级期刊IEEE Transactions on Robotics和计算智能领域顶级期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems最佳论文奖，入选2019、2021科睿唯安全球高被引科学家。主要研究方向为人机交互、智能控制等。在清华大学出版社出版《机器人仿真与编程技术》和《机器人控制: 运动学、控制器设计、人机交互与应用实例》中文教材两部。
报告主题：具有DoS攻击的网络化系统采样控制（张文兵）
报告时间：2022年6月20日（周一）下午16:00—16:30
报告摘要：In this talk, we study stability of sampled-data systems with packet losses by proposing a nonuniform sampling interval approach. Firstly, a sampled-data controller with exponential gain is put forward to reduce conservatism. We obtain sufficient condition for linear sampled-data systems to be exponentially stable by extending the famous Halanay inequality to sampled-data systems. The obtained sufficient conditions indicate that the maximal allowable bound of sampling intervals is determined by the constant terms in the Halanay inequality, and the decay rate is presented in the form of a Lambert function. Compared with some existing results on the stability of sampled-data systems by using the Gronwall-Bellman Lemma, the conservatism induced by the exponential term via the Gronwall-Bellman Lemma can be reduced to some extent. Considering the phenomenon of packet losses, a new lemma is further proposed to generalize the proposed Halanaylike inequality. The results derived by the new lemma permit that there exist some sampling intervals with the upper bound violating the desired condition of the Halanay-like inequality. This permits us to establish exponential stability in significant cases that do not satisfy the Halanay-like inequality needed in the previous results.
报告人简介：张文兵扬州大学副教授，硕士生导师，主持一项国家自然科学基金项目面上项目，主持并完成一项国家自然科学基金项目青年项目。主要研究方向为时滞以及混杂复杂网络动力学分析和控制。迄今为止，以第一作者或通讯作者身份在IEEE 汇刊上发表长文10篇。担任国际期刊ISA Transactions编委，任江苏省工业与应用数学学会理事，副秘书长。2015 年获江苏省科学奖二等奖一项。
自动化学院
科研处
2022年6月17日
