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2019年11月23日-11月24日，2019中國自動化大會專題論壇之“控制理論與系統(tǒng)科學(xué)”在杭州國際博覽中心成功召開。控制理論以系統(tǒng)為主要對象，以數(shù)學(xué)方法和計算機技術(shù)為主要工具，研究各種控制策略、方法和技術(shù)。系統(tǒng)科學(xué)是研究系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、演化和調(diào)控規(guī)律的科學(xué)。這兩門學(xué)科結(jié)合運籌、控制、信息科學(xué)等技術(shù)發(fā)展起來，并緊密聯(lián)系在一起。從前沿的隨機理論，到網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)的安全、集群控制與優(yōu)化，再到先進工業(yè)的機組動力、低風(fēng)速風(fēng)電機、電網(wǎng)優(yōu)化等，本專題展示了這兩門學(xué)科的最新研究成果。本論壇由中國科學(xué)院張紀峰教授和浙江大學(xué)吳爭光研究員共同擔(dān)任論壇主席。
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首先，山東大學(xué)張承慧教授介紹了動力電池綜合測試與智能模擬關(guān)鍵控制技術(shù)。報告闡述了國內(nèi)外技術(shù)現(xiàn)狀，詳細介紹了所研發(fā)的新型動力電池綜合測試與智能模擬儀器，以及電池性能參數(shù)的綜合評價體系。所提出的方法和儀器為研發(fā)動力電池及BMS等提供了科學(xué)全面的數(shù)據(jù)與方法，為測試電動汽車等電動裝備提供了科學(xué)儀器，推進了動力電池及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展和科學(xué)研究。
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清華大學(xué)周彤教授作了關(guān)于大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)基本特性分析與狀態(tài)估計的報告，通過引入一種基于輸出連接的大規(guī)模系統(tǒng)描述方式，討論了可控性、可觀性、穩(wěn)定性、分布式狀態(tài)估計等基本問題。周彤教授詳細介紹了其研究成果：1）此類系統(tǒng)可控/可觀要求其每一個子系統(tǒng)都可控/可觀，且其可控性和可觀性僅決定于其子系統(tǒng)的傳輸零點和連接矩陣；2）一種獨立依賴于每個子系統(tǒng)動態(tài)特性和出度的可控性、可觀性判斷方法，以及顯式依賴于子系統(tǒng)連接矩陣的、系統(tǒng)穩(wěn)定的充分必要條件；3）在無偏性和最小方差的要求下，推導(dǎo)出一種基于局部信息的遞推式狀態(tài)估計算法，并給出該算法與集總式卡爾曼濾波具有同樣估計精度時，系統(tǒng)參數(shù)所需滿足的條件。
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四川大學(xué)劉淑君教授在報告中介紹了關(guān)于隨機極值搜索方法研究的有關(guān)進展和一些思考。她首先介紹了已有的關(guān)于連續(xù)時間和離散時間隨機平均理論以及相應(yīng)的隨機極值搜索算法設(shè)計與分析；然后介紹了在時變系統(tǒng)隨機平均理論及分布式隨機極值搜索方法的有關(guān)研究結(jié)論；最后介紹了在時滯系統(tǒng)隨機平均理論方向上的最新研究進展和一些思考。
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華中科技大學(xué)袁燁教授從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度介紹了信息物理系統(tǒng)（CPS）的建模問題。由于物理元件與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合以及系統(tǒng)之間的相互作用，使得CPS的建模成為難題。報告介紹了一種在無先驗知識條件下基于數(shù)據(jù)的模型辨識方法。該方法借鑒了人工智能的思想，涉及到物理系統(tǒng)的識別，以及使用稀疏識別進行計算機邏輯推理。該新框架已成功地應(yīng)用于許多實際例子。
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杭州電子科技大學(xué)田玉平教授作了關(guān)于不確定信息下分布式檢測與假設(shè)檢驗的報告。分析傳感器網(wǎng)絡(luò)檢測性能在不確定信息條件下與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、傳感器數(shù)量和質(zhì)量的關(guān)系，具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。報告從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)典型檢測結(jié)構(gòu)、二元假設(shè)檢驗與分布式檢驗準則、多數(shù)統(tǒng)治規(guī)則在有缺陷的平衡M-叉樹型網(wǎng)絡(luò)中的漸近檢測性能等幾個方面，介紹了分布式檢測和假設(shè)檢驗領(lǐng)域的研究概況和研究成果。
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南京理工大學(xué)鄒云教授深入闡述了低風(fēng)速風(fēng)電機組高效風(fēng)能捕獲的廣義跟蹤控制技術(shù)。報告指出，隨著高風(fēng)速風(fēng)場的充分開發(fā)，接近負荷中心的低風(fēng)速地區(qū)是我國風(fēng)電發(fā)展戰(zhàn)略的重要方向。鄒云教授的團隊突破常規(guī)思路的控制策略技術(shù)路徑，基于湍流風(fēng)速下慢動態(tài)風(fēng)輪的最大化風(fēng)能捕獲原理，引入葉片關(guān)鍵氣動參數(shù)和傳統(tǒng)跟蹤控制中的參考輸入作為兩種廣義控制手段，將風(fēng)輪氣動參數(shù)、跟蹤參考輸入與跟蹤控制關(guān)聯(lián)協(xié)調(diào)，提出了風(fēng)電機組的廣義跟蹤控制新概念與新方法，有效提高了低風(fēng)速風(fēng)能的開發(fā)利用效率。
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東南大學(xué)虞文武教授基于數(shù)學(xué)、控制科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、人工智能理論，首先簡單回顧了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、多個體系統(tǒng)、群體智能的協(xié)同分析、控制與優(yōu)化的一些基本知識。特別地，報告從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論方法、群體智能學(xué)習(xí)與協(xié)同控制、群體智能信息挖掘與決策優(yōu)化等介紹近期的相關(guān)進展，并在此基礎(chǔ)上對未來的工作和挑戰(zhàn)做進一步闡述。然后著重介紹在互聯(lián)網(wǎng)+、大數(shù)據(jù)和人工智能2.0時代下，基于分布式控制與優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)群體智能所面臨的新挑戰(zhàn)，并在此基礎(chǔ)上探索對網(wǎng)絡(luò)群體智能的一些思考。
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最后，東北大學(xué)楊濤教授介紹了分布式優(yōu)化在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用。分布式優(yōu)化算法通過多智能體之間的相互合作協(xié)調(diào)來解決大規(guī)模的優(yōu)化問題。與傳統(tǒng)的集中式優(yōu)化算法相比，分布式優(yōu)化算法更為靈活、方便、高效。分布式優(yōu)化算法在電力系統(tǒng)、交通系統(tǒng)、信息物理系統(tǒng)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。報告首先回顧和總結(jié)現(xiàn)有的分布式優(yōu)化算法；接下來，針對智能電網(wǎng)中分布式能源的最優(yōu)協(xié)同控制問題，介紹了兩種分布式協(xié)同優(yōu)化算法，嚴格理論證明了算法的收斂性，同時在典型的IEEE-39節(jié)點系統(tǒng)中進行了驗證。
來源：大會組委會
