【CAC2022专题论坛】“大数据/人工智能/工业互联网背景下的控制科学与工程”论坛精彩预告，不容错过！
CAA
智慧起航，共创未来
2022中国自动化大会将于2022年11月25-27日在厦门国际会议中心举行。
本届大会设置共计30余个专题论坛，“大数据/人工智能/工业互联网背景下的控制科学与工程”论坛集结完毕，将于2022年11月26日召开！敬请期待！
大数据/人工智能/工业互联网背景下的控制科学与工程
在大数据/人工智能/工业互联网背景下，产生于上世纪60年代的现代控制理论与方法面临哪些冲击、挑战和机遇？如何克服现代控制理论中存在的问题，如难以精确建模、未建模动力学、模型简约、持续激励条件、理论与实际鸿沟等，是十分重要的基本科学问题。
专题主席
段广仁
中国科学院院士
中国自动化学会会士、常务理事
哈尔滨工业大学教授
侯忠生
中国自动化学会会士、理事
青岛大学首席教授
王龙
北京大学副教授
专题报告
段广仁
中国科学院院士
中国自动化学会会士、常务理事
哈尔滨工业大学教授
报告题目：
时滞系统控制的全驱系统方法
报告摘要：
状态空间方法在处理常规非线性系统的控制问题上已经是不尽人意了。如果系统中再加入时间滞后便是雪上加霜了，特别是系统中再有时变滞后的情形就更是令人望而生畏了。现有的关于时滞系统的研究多半集中在线性系统的情形。关于非线性系统的研究，人们考虑的都是些非常特殊的情形。由于牛顿定律、拉格朗日方程、动量（矩）定理、基尔霍夫电压（电流）定律等一批物理定律的存在，使得现实世界中的许多物理系统的原始模型都是二阶或高阶全驱的。全驱系统的控制是极其简单的，其全驱特性允许我们对消掉系统中的非线性，从而获得一个具有任意指定特征结构的定常线性闭环系统。受这种物理全驱系统控制特性的启发，我们新近提出了控制系统设计的全驱系统方法。本报告进一步阐述了全驱系统方法在解决非线性时滞系统控制方法方面的巨大优越性。
报告人简介：
段广仁，中国科学院院士，CAA Fellow, IEEE Fellow, IET Fellow；现为哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心名誉主任、南方科技大学控制理论与技术研究中心主任；教育部科技委信息学部委员、中国自动化学会常务理事和国内外学术刊物编委等职。王龙
北京大学教授
报告题目：
人工智能的第一性原理
报告摘要：
随着高新技术的飞速发展和科学研究的高度交叉融合，现代智能控制理论面临的一个挑战性的问题就是：当控制对象具有一定智能行为时，如何设计控制器使得闭环系统稳定且动态性能优异？这也是新一代人工智能的一个核心研究课题，引起了控制论、博弈论、人工智能等多个领域专家学者的极大关注。传统的控制技术很难适用于日益复杂（智能化、网络化、多尺度、多模式、大规模、高维数、不确定、非线性、时变随机、动态演化、博弈涌现等）的控制对象，急需建立新的研究框架和范式。
本文探究自然智能和人工智能的本质问题，提出并论证了三个基本命题：
1.智能源于反馈，没有反馈就没有智能；
2.反馈原理就是自然智能和人工智能的第一性原理；
3.反馈控制智能（系统智能）是一种综合性的集成智能，是人工智能的最高形式。
报告人简介：
王龙，北京大学教授、博士生导师。主要从事复杂系统智能控制、网络化控制系统的分析与综合、集群行为与集群智能、演化博弈与群体决策等方面的研究工作。吴敏
中国自动化学会会士、理事
中国地质大学（武汉）教授
报告题目：
基于工业互联网的信息物理融合与智能优化控制：控制理论发展的机遇与挑战
报告摘要：
人工智能与大数据技术作为赋能技术已广泛应用于经济建设与社会发展的各个领域，工业互联网技术为信息物理融合系统设计及应用提供了有力支撑。本报告分析在这种背景下的控制理论与方法面临的机遇与挑战，通过基于工业互联网的信息物理融合与智能优化控制工程应用实例，探讨新的控制系统设计方法和技术，以及新的控制理论发展方向和科学问题。
报告人简介：
吴敏，中国地质大学（武汉）学术委员会副主任、地球探测智能化技术教育部工程研究中心主任、博士生导师。IEEE Fellow，中国自动化学会会士。目前任《IEEE Transactions on Cybernetics》、《Control Engineering Practice》、《Information Sciences》、《控制理论与应用》、《信息与控制》和《探矿工程》的编委，教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会委员，中国自动化学会理事、控制理论专业委员会副主任、过程控制专业委员会常务委员，中国仪器仪表学会智能工厂专业委员会常务理事，湖北省自动化学会常务理事，湖北省人工智能学会常务理事。
刘国平
武汉大学教授
报告题目：
基于互联网的多智能体系统的PIP控制
报告摘要：
随着互联网技术和控制技术的迅猛发展，基于互联网的多智能体控制系统在人类日常生活和科学应用工程领域中有着广泛的应用潜力，如：工业互联网，物联网，能源互联网，车联网等。由于存在网络通信受限，这给基于互联网的多智能体控制系统的设计、分析与实现带来了巨大的挑战。本报告主要介绍基于互联网的多智能体系统、比例-积分-预测(PIP)控制策略、动态与静态协调控制，稳定性和一致性同步分析、互联网多智能体控制系统实现。基于研发的互联网控制系统实验平台，介绍基于互联网的控制系统实时仿真和实物实验，展示互联网控制系统的有效性和实用性。
报告人简介：
刘国平，武汉大学教授。主要从事网络化控制、多智能体系统控制、非线性系统辨识与智能控制、多目标最优控制与决策等领域的理论研究，以及工业先进控制和物联网系统等领域的应用技术研究。
杨光红
中国自动化学会会士、理事
东北大学特聘教授
报告题目：
Obstacle/Collision Avoidance in Distributed Optimal Coordination of Multiple Euler-Lagrangian Systems
报告摘要：
This talk studies the problem of obstacle/collision avoidance in distributed optimal coordination (DOC) for multiple uncertain Euler-Lagrangian (EL) systems. The main challenge focuses on the co-design of obstacle avoidance mechanism and distributed optimization strategy. To address it, a novel safety barrier function in the closed form of path integrals is constructed. By combining distributed optimization scheme and adaptive tracking control, a fully distributed algorithm is proposed. Based on the Lyapunov method and boundedness analysis for the barrier function, it is proved that all the EL systems can simultaneously achieve the global convergence and obstacle avoidance. In order to prevent the collisions between agents, the proposed scheme is further extended to the collision-free DOC problem.报告人简介：
杨光红，东北大学特聘教授、信息科学与工程学院院长、中国自动化学会会士。现任《控制与决策》主编以及Journal of Control and Decision期刊副主编、中国控制与决策会议总主席(CCDC，2010-2021)、中国自动化学会信息物理系统控制与决策专业委员会主任、5个国际学术期刊编委、IEEE控制系统协会哈尔滨分会主席。主要研究方向包括：故障诊断与容错控制、系统安全性、信息物理系统分析与控制等。侯忠生
中国自动化学会会士、理事
青岛大学首席教授
报告题目：
具有处理数据和知识利用能力的控制理论与方法
报告摘要：
在大数据/人工智能/工业互联网背景下，基于模型的现代控制理论的实际应用面临十分严重的挑战，如何克服现代控制理论的根本问题，即精确建模困难与未建模动力学、模型复杂与模型简约、持续激励条件与闭环运行、理论与实际鸿沟等矛盾，是十分重要的科学问题。本报告将讨论：大数据/人工智能/工业互联网背景下的实际系统的特点；卡尔曼架构下控制理论面临的挑战；以无模型自适应控制理论为例说明，如何利用大数据/人工智能手段赋予控制理论持续的数据处理和知识利用能力，如何设计控制系统并分析稳定性等基础问题。最后指出持续的数据处理和知识利用能力是后卡尔曼时代下控制理论应该具备的基本特征。
报告人简介：
侯忠生，青岛大学首席教授。中国自动化学会会士、理事，IEEE Fellow。中国自动化学会“数据驱动控制、学习与优化”专业委员会创始主任。IFAC "Adaptive and Learning Systems" 和"Transportation Systems"技术委员会委员。IEEE DDCLS会议总主席（2015-）。主要学术成果如下：1、创立并完善了“无模型自适应控制（MFAC）理论”。MFAC内容已经被14部专著或教材作为整章节引用；已经近200余个不同实际系统中得到应用。MFAC概念以及稳定性证明已经于2019年在IEEE TAC上以长论文形式发表，MFAC理论框架及实际应用综述已经于2017年在IEEE TIE上以长论文形式发表。2、提出了系列的交通系统（包括道路和高铁）数据驱动学习预报与控制方法。3、是迭代学习控制理论研究领域的活跃学者，工作已使迭代学习控制理论发展成数据驱动迭代学习控制理论。4、是数据驱动控制理论研究领域国际领航学者之一。
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