“任务驱动的高性能执行器控制理论与方法”这一课题来源于国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金联合基金等13项国家和省部级项目，是控制科学和工程的前沿和热点研究领域，是实现高端智能制造的重要理论基础问题。该项目紧密围国家和广东省战略需求，探索任务驱动的高性能执行器约束控制理论和方法，为加快我省制造业转型升级、实现制造业从“制造”到“智造”提供了坚实的理论基础与方法。

    该项目的主要贡献和创新有： 1）任务层/执行层的三维统一描述模型；提出了全新的“随机-不确定性-非线性”三维统一建模、分析和控制框架。揭示了执行器非线性约束的内在机理模型，发现了新的执行器约束特性三维度描述模型，提出并证明了“逆逼近”和“非线性分解”两套自适应控制方案的有效性，突破了执行器的非光滑约束特性导致的控制精度下降问题。 2）高性能控制约束下的自适应动态规划方法；提出了任务驱动不确定模型的自适应动态规划方法；针对常规神经网络和自适应动态规划的学习收敛性难题，充分考量神经网络逼近误差和外部扰动的定量影响，提出了一套新的任务驱动自适应动态规划方案，突破了传统方法因不能获取精确模型而失效的局限性。 3）任务驱动控制系统的随机稳定性分析；提出了任务驱动控制系统的随机稳定性分析方法；针对任务驱动控制系统所受到脉冲特性和随机特性的负面影响，提出了一套新的随机稳定性分析理论，为任务驱动控制系统的稳定性分析提供了新方法、新思路。

     该项目是国际前沿的热点课题，成果得到包括控制顶刊《Automatica》主编Andrew Teel教授等国际权威的高度评价。该项目共发表SCI收录论文139篇（《IEEE Transactions》和《Automatica》论文90余篇，ESI高被引论文10篇，ESI热点论文2篇）；授权中国发明专利47项，美国发明专利2项；10篇代表作SCI他引501次。得到国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金联合基金等国家和省部级项目资助共13项。成果被推广形成了“大规模高速传感器网络关键技术”、“碳检测与监控物联网关键技术”、“多轴联动机械手传感器网络信息传输控制技术”等一系列技术方法，在高端智能制造等领域获得了广泛应用，产生直接经济效益过亿元。