报告题目:  控制论思想引导的动态系统数据驱动预测控制方法

摘要:  近年来，数据驱动的智能建模与控制技术迅猛发展，为复杂动态系统控制开辟了新路径，但存在对数据质量要求高、对不确定性敏感等局限性。本报告将介绍一种新息反馈的数据驱动预报器，在理论上给出了该预测器与Kalman滤波器的严格等价条件，从而揭示了在数据驱动建模方法中引入误差反馈的意义；介绍一种保证因果性的数据驱动预测控制方法，在不额外增加计算量的前提下有效减少非因果建模误差、改善控制性能。通过回顾研究进展，剖析经典控制论思想、概念在现代数据驱动方法研究中的价值与意义，并初步探讨未来研究方向。

个人简历： 尚超，清华大学自动化系长聘副教授、党委副书记，研究方向为工业大数据驱动的过程建模、控制与优化，成果在光伏、炼化等国民经济重点行业中得到规模化推广应用并取得成效。目前担任中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专委会副秘书长、过程控制专委会委员，SCI期刊《Expert Systems with Applications》、《Control Engineering Practice》编委等职。 独立出版英文专著1部，发表论文100余篇，其中在IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica等控制与决策权威期刊发表SCI论文50余篇，引用4000余次。入选国家“万人计划”青年拔尖人才，被IFAC期刊 Control Engineering Practice评选为“新兴领导者”（Emerging Leaders）。此外，获Springer全球杰出博士论文奖、多个学术会议最佳论文奖、清华大学年度教学优秀奖等奖项。