2021年度优博成长论坛于2021年12月14日下午召开。受疫情影响，本次论坛采取了线上腾讯会议的形式。论坛由主办，旨在为自动化领域的优秀青年学者们提供深入探讨交流的平台，加强自动化领域青年科技人才的交流合作，为青年科技人才的蓬勃发展奠定基础，促进自动化产业发展与人工智能技术的学科建设和学科交叉融合。 

本次论坛由中国科学院自动化研究所程龙研究员担任主席，邀请了来自海内外知名高校的7位青年学者做学术报告。

 

 

 

陈宏田：Transfer Learning-motivated Fault Diagnosis (FD) Methods: A Brief Introduction

 

第一位报告人是来自加拿大阿尔伯特大学的陈宏田博士，他报告的题目是“Transfer Learning-motivated Fault Diagnosis (FD) Methods: A Brief Introduction”。报告介绍了基于迁移学习的故障诊断方法，对这种方法的优越性进行了详实的介绍，并从知识折中与知识校准这两方面，对该方法的本质进行了揭示，同时展望了未来的发展趋势。

 

周敏: 突发事件下高速铁路列车运行智能调整策略与方法

 

第二位报告人是来自北京交通大学的周敏副教授，他报告的题目是“突发事件下高速铁路列车运行智能调整策略与方法”。报告中针对高铁的智能调度问题，探讨了微干扰场景下基于专家知识库的列车运行辅助调整方法，并介绍了大延误场景下多区段协同调整方法及基于深度强化学习的列车运行图智能调整方法，为解决突发情况下由于列控调度分层导致的恢复能力受限等问题提供了方案。

 

谢世文：铝电解过程知识获取与智能感知

 

第三位报告人是来自中南大学的谢世文副教授，他报告的题目是“铝电解过程知识获取与智能感知”。报告中针对当前铝电解槽的状态感知主要依靠有经验的专家，存在主观性以及专家经验难以传承的问题，基于铝电解过程中获取的多源异构数据，挖掘出了与电解槽当前状态相关的知识，并融合多源异类数据与知识，实现了对铝电解槽当前状态的智能感知。

 

 

王钢：网络化系统数据驱动控制

第四位报告人是来自北京理工大学的王钢教授，他报告的题目是“网络化系统数据驱动控制”。报告中针对模型未知线性系统，研究了数据驱动下状态反馈采样控制器与事件触发策略的联合设计问题。通过构建含有未知或已知控制输入矩阵的数据驱动系统表达式，设计了基于周期采样的动态事件触发传输策略，并利用环函数方法分析该系统稳定性。进一步将该方法推广至离散时间系统，提出并利用离散时间环函数方法，给出了数据驱动状态反馈采样控制器和自触发传输策略。最后利用一个数值算例说明所提处方法的有效性，以及额外系统输入矩阵知识可以降低系统稳定性条件的保守性。

 

 

肖强：时标动力系统稳定性研究

 

第五位报告人是来自华中科技大学的肖强副教授，他报告的题目是“时标动力系统稳定性研究”。报告中首先介绍了时标动力系统的概念和研究背景，强调了该系统是微分动力系统的延伸，当前受到国内外研究者的广泛关注，接着对国内外有关时标动力系统稳定性研究的相关结果进行了概要性介绍，最后展望了未来有关该类系统的研究课题。

 

孙中奇：Disturbance Rejection Model Predictive Control

 

第六位报告人是来自北京理工大学的孙中奇副研究员，他报告的题目是“Disturbance Rejection Model Predictive Control”。报告中针对在约束和干扰存在的条件下，模型预测控制（MPC）中优化问题的迭代可行性可能会丧失，甚至导致系统不稳定的问题。提出了一种基于扰动观测器的抗扰MPC，从而在一定程度上弥补了传统鲁棒MPC的不足之处，同时为具有非完整约束特性的车辆系统，设计了一套抗扰MPC方案，提高了车辆的跟踪精度。

 

 

 

周小虎：面向手术机器人技能学习的操作行为智能分析

 

第七位报告人是来自中国科学院自动化研究所的周小虎副研究员，他报告的题目是“面向手术机器人技能学习的操作行为智能分析”。报告中从冠脉介入手术复杂自然操作的建模入手，阐述了复杂手术操作的有效分解方法以及不同操作基元下的操作行为获取方式。在此基础上，提出了基于加权前馈选择的行为冗余去除算法，进一步讨论操作行为与介入器械运动模式之间的关系，并着重分析操作行为在不同技能水平医生操作上的差异性，为高级操作技能应用于机器人智能辅助手术奠定了技术与理论基础。

本次论坛为自动化领域的学者们提供了深入探讨、交流的平台，展示了优秀青年学者们的风采和最新研究成果，对青年人才的成长起到了较好的激励作用，也提升了的学术影响力和凝聚力。