报告题目：基于模型度量的工业过程智能监测及控制
报告时间：2025年2月25日（星期二） 上午9:30-11:00
报告地点：莲花街校区31号楼444报告厅
报告人：宋春跃 教授
报告人简介：
宋春跃，男，浙江大学控制科学与工程学院（卓越）教授、博士生导师。自动化学会过程控制专业委员会委员、预测控制与智能决策专业委员会委员。
2003.03 获浙江大学控制理论与控制工程专业博士学位；
2005.02 浙江大学计算机科学与技术博士后出站；
2006.8~2008.5 于美国Univ. of Maryland (College Park)系统研究所(ISR)从事优化控制方面的学习与研究。
研究领域为智能决策、数据感知和最优控制等；在信息、控制及决策领域的TOP期刊Automatica、IEEE Trans. (TCYB, TNNLS, TII, TCST, TIM, TITS, TASE)、AIChE J.、Journal of Process Control、Journal of the Franklin Institute、International Journal of Robust & Nonlinear Control、Computers & Operations Research等上发表SCI/EI学术论文120多篇，授权10多个发明专利，出版专（编）著3部；主持国家自然科学基金5项、浙江省自然科学基金重点项目1项、973子项目1项等多项国家及省部级项目。
专题报告内容简介：
感知是人工智能的重要组成，动态性是工业过程的本质属性，要实现新一代工业智能，首要的问题是对工业动态过程进行敏锐和准确的感知。本报告以模型度量为核心，介绍基于模型度量的工业过程智能感知理论和方法。首先给出了一种线性模型度量，该模型度量能同时耦合动态系统的时域和频域特性，能更准确地表征动态系统的微小变迁，以便更敏捷地捕捉系统动态过程的演变。其次，基于模型度量，对DMPC的控制结构进行了分解，以降低通讯时间，提高控制性能。最后，针对动态性强的核电系统，利用所提方法对该系统的运行进行模态进行识别和异常工况智能监测。
欢迎广大师生参加。
电气工程学院
2025年2月20日
