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报告题目：无模型自适应控制    

报告人：侯忠生，北京交通大学自动控制系主任、二级教授、卓越百人计划“领军人才”入选者，中国自动化学会会士。    

报告具体安排：    

报告内容:

随着科学技术的发展，现代工业过程越来越复杂，对产品的质量要求也越来越高，对这些过程进行机理建模或者辨识建模变得越来越困难。因此，利用传统的MBC理论来解决这些难于建模的工业过程的控制问题会变得更加困难和不现实。但另一方面，工业过程中每时每刻都产生并储存了大量的过程数据，这些数据中包含了关于过程运行和设备状态的全部有用信息。如何利用这些数据，实现对这些过程的有效控制，是一项具有重要应用价值的工作，同时对完善控制理论也具有十分重要的意义。    

无模型自适应控制是指仅利用受控系统的输入输出数据直接进行控制器的设计和分析，并能实现未知非线性受控系统的参数自适应控制和结构自适应控制的一种全新架构的控制理论与方法。      

个人简介：    

侯忠生教授现为北京交通大学自动控制系主任、二级教授、卓越百人计划“领军人才”入选者，中国自动化学会会士。IEEE Senior Member、IFAC Technical Committee "Adaptive and Learning Systems"委员、IFAC Technical Committee "Transportation Systems"委员。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。“自动化学报”、“控制理论与应用”、“控制与决策”、“系统科学与数学”编委；曾是IEEE神经元网络与学习系统会刊“基于数据的控制、决策、调度与故障诊断”专刊客座编委；IEEE工业电子学会刊专刊“数据驱动控制与学习系统”责任客座编委。H指数34。代表性科研项目：主持国家自然科学基金重点项目2项，国家自然科学基金重大国际合作项目1项。在控制理论研究领域提出了“无模型自适应控制”、“数据驱动控制”、“动态线性化技术”、“伪偏导数”、“伪梯度”、“伪Jacobian矩阵”，等新概念，并被广泛认可。

燕山大学电气工学院    

2019年1月8日