| 介绍: |
模糊控制技术由于其自身具有人类自然语言定性描述的特点，它可以不需要掌握精确的数学模型，通过使用语言变量，易于形成专家知识以及模仿人的思维过程，实现对日趋复杂和运行环境未知多变的无人自主非线性系统的控制，是智能控制的重要分支和前沿研究领域。该项目紧密围绕国家和广东省人工智能控制战略需求，探索复杂未知环境下无人自主非线性系统智能控制理论和方法，通过使用区间二型模糊控制方法、模糊自适应控制方法和模糊滑模控制方法，解决复杂未知环境下无人自主非线性系统建模和分析困难，处理日益复杂的系统内部特性和运行环境中未知多变的外界干扰等难题，为人工智能领域的基础理论研究做出重要贡献。该项目的主要科学发现归纳如下 : 1) 借助区间二型模糊控制方法，解决了复杂未知环境下非线性系统建模和分析的难点问题，提出了一套新颖的模型降阶、滤波器设计和输出反馈控制器设计方法。中国工程院院士钱锋教授在其论文(IEEE Trans. Cybernetics, 2019, 49(7):2591-2604)中肯定了我们在区间二型模糊系统框架下的工作。 2) 提出了自适应模糊控制新方法，解决了带有死区和输入饱和等系统内部特性的复杂非线性系统稳定性和收敛性难题。IEEE Fellow、纽约大学Zhong-Ping Jiang教授在其论文(IEEE Trans. Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(3):938-945)中指出本发现点提出了新颖的模糊自适应控制方法。3) 提出了消除或者减弱系统中不确定性约束的滑模控制分析方法，处理了非线性系统运行环境中未知多变的外界干扰等难题，建立了复杂非线性系统的优化控制和稳定性分析理论。中国工程院院士桂卫华教授在其论文(IEEE Access, 2018, 6:55861-55869)中指出本发现点提出了滑模控制的一些关键的结论。该项目历经团队多年的研究，在国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目、青年基金、教育部新世纪优秀人才支持计划等项目资助下完成，发表相关学术论文100余篇，其中Automatica及IEEE汇刊论文80余篇。1篇论文获IEEE SMC学会期刊(IEEE Trans. Cybernetics)Andrew P. Sage最佳论文奖。10篇代表作 Google学术引用1200余次，其中6篇Google学术引用超过100次，单篇Google学术最高引用203次。10篇代表作中有9篇发表在国际控制领域顶级刊物Automatica和IEEE汇刊上，9篇论文均入选 ESI高被引论文。研究成果得到了中国工程院院士、欧洲科学院院士、国际期刊主编、IEEE Fellow、国家杰青、教育部长江学者等国内外学者的积极引用与高度评价。 |
