报告题目: 控制理论死了吗——论数据驱动控制
  时间: 2015年6月25日上午10:00
  地点: 实验15楼207

  报告人简介

  侯忠生教授,1994年与东北大学自控系获博士学位；1997年哈尔滨工业大学博士后出站； 2002美国耶鲁大学系统科学研究中心访问学者。
  现为北京交通大学自动控制系主任、二级教授；IEEE Senior Member；Member of the IFAC Technical Committee "Adaptive and Learning Systems"、"(Transportation Systems)"委员；自动化学报、系统科学与数学、控制与决策、以及International Journal of Control Engineering and Technology（JCET）；ISRN Applied Mathematics的编委；国家自然科学基金委员会信息学部第十三届、十四届专家评审组组员；中国自动化学会“数据驱动控制学习与优化”专业委员会主任委员,共发表论文280余篇。H指数25。

  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”。无模型自适应控制是一套新体制的控制理论与方法，经过20年的努力，该方法已经发展成较系统的理论，包括新概念、新的动态线性化方法、系统的控制器设计方法、新的控制系统鲁棒性定义和分析方法、以及典型的稳定性分析方法。代表性论文发表在IEEE T-CST/T-NN/T-II等控制领域权威刊物上。出版专著3部，包括英文专著《Model Free Adaptive Control: Theory and Applications, CRC Press, 2013》。
  2、提出了基于交通系统重复性特征的交通系统学习控制方法（包括道路交通和铁路），该方法能更好地适合于实际交通系统。代表论文发表在IEEE T-VT/T-ITS/T-II/T-ASE、Transp.Res.- C等交通领域权威期刊上。该领域的研究获得国家自然科学基金重点项目的资助（2015）。
  3、是迭代学习控制理论研究领域的活跃学者。主要成果包括发现了迭代学习控制和自适应控制之间的关系、参数自适应迭代学习控制、高阶内模的迭代学习控制、数据驱动模最优迭代学习控制、点到点迭代学习控制等。代表性结果发表在IEEE T-AC/T-NNLS、Automatica、JPC等自动控制领域主流期刊上。该领域研究获得国家自然科学基金重大国际合作项目的资助（2012）。
  4、是数据驱动控制和大数据环境下控制理论研究的活跃学者。该领域的研究获得国家自然科学基金重点项目（2009）的资助。代表性论文发表在：自动化学报、Information Sciences、IEEE T-II、IEEE T-NNLS、SCL等刊物上。