故障诊断与优化控制科研团队
一、团队/研究所简介
故障诊断与优化控制科研团队由副教授3名、青年博士7余人组成，团队负责人为李晓航博士。团队与意大利米兰理工、上海交通大学、同济大学、哈尔滨工业大学、上海大学等有着长期合作关系，且意大利米兰理工大学Hamid Reza Krimi教授多次受聘为上海市海外名师。近年来，团队成员先后获得国家自然科学基金、上海市自然基金、上海市青年科技扬帆计划等众多项目的资助，致力于故障诊断、容错控制、预测控制等领域的研究。
二、团队负责人
李晓航，博士，毕业于同济大学控制理论与控制工程专业，主要从事基于观测器的故障诊断与容错控制方向，中国自动化学会与IEEE学会会员。目前发表SCI论文20余篇，2017年入选上海市青年科技英才扬帆计划和上海工程技术大学展翅计划，2018年获批国家自然科学基金青年项目。
三、团队主要成员
1.王宇嘉，副教授，工学博士，硕士生导师。美国密西根大学高级访问学者。本科主讲《电机及拖动基础》、《现代控制理论》、《现代电力电子技术》、《总线通信综合实验》等课程，研究生主讲《智能机器人概论》、《论文写作》。主持完成上海市教委“优青”项目、上海市科委自然基金项目、国家自然科学基金青年基金。实用新型专利授权4项。在“Information Sciences”、“European Journal of Operational Research”等国外重要期刊上发表论文十余篇。
2.通雁辉，男，汉族，生于1984年8月，工学博士，中共党员，现为上海工程技术大学学院讲师。主要研究方向：切换控制、模型预测控制、飞行器制导与控制。发表学术论文7篇，其中被SCI检索3篇。曾参与多项国防预研课题研究和型号设计工作。2003.9~2007.7于东北大学自动化专业学习并获得工学学士学位；2007.9~2009.7于东北大学导航制导与控制专业学习并获得工学硕士学位；2009.9~2013.10于哈尔滨工业大学控制科学与工程专业学习并获得工学博士学位；2013.11~2017.10于上海航天技术研究院机电工程研究所从事制导控制系统设计工作。
电话：021-67791126，邮箱：nmgtong@126.com。
3. 王娆芬，副教授，工学博士，硕士生导师。主要研究方向包括操作员功能状态建模、电生理信号处理、智能优化与建模算法等。参与了“基于操作员功能状态实时监测的复杂人机系统适应性自动化”、“复杂人机系统的智能化建模与控制理论研究”等多项国家自然科学基金项目。近年来发表论文20余篇，其中SCI收录论文4篇（1区论文1篇），EI收录论文9篇，多次参与国内国际相关领域知名会议。
4. 刘烨，讲师，工学博士，硕士生导师。主要研究方向自适应控制，鲁棒控制，非线性系统等。目前主持国家自然科学基金青年项目“具有非线性输入环节系统的自适应递归输出反馈控制研究”，参与了国家自然科学基金面上项目“非线性系统全局输出反馈：镇定、跟踪和应用”以及国家自然科学基金重点项目“动态迟滞非线性系统建模、控制与应用研究”。近年来SCI收录论文3篇，多次参与国内国际相关领域知名会议。
四、主要论文及专利成果
[1]Li X, Ahn C K, Lu D, et al. Robust simultaneous fault estimation and nonfragile output feedback fault-tolerant control for Markovian jump systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, 49(9):1769-1776
[2] Xiaohang Li, Fanglai Zhu, Ankush Chakrabarty, Stanislaw H. Zak. Non-fragile fault-tolerant fuzzy observer-based controller design for nonlinear systems, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2016, 24(6): 1679~1689
[3] Xiaohang Li, Fanglai Zhu, Fault-Tolerant control for Markovian jump systems with general uncertain transition rates against simultaneous actuator and sensor faults, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2017, 27(18): 4245-4274
[4] Xiaohang Li, Hamid Reza Karimi, Yueying Wang, Dunke Lu, Shenghui Guo. Robust fault estimation and fault-tolerant control for Markovian jump systems with general uncertain transition rates, Journal of the Franklin Institute, 2018, DOI: org/10.1016/j.jfranklin.2018.01.049
[5] Li X, Zhang W, Wang Y. Simultaneous fault estimation for uncertain Markovian jump systems subjected to actuator degradation, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2019, 29(13): 4435-4453.
[6] Xiaoyu Su, Yannan Gao, Ruihan Zhao. Roll Attitude Controller Design for Ships at Zero Speed. International Journal of Fuzzy Systems, 2017(12):1-10.
[7] Shanli Xiao, Yujia Wang, Hui Yu and Shankun Nie. An Entropy-Based Adaptive Hybrid Particle Swarm Optimization for Disassembly Line Balancing Problems, Entroy, 2017, 19, 596
[8] Shankun Nie, YuJia Wang, Shanli Xiao and Zhifeng Liu. An adaptive chaos particle swarm optimization for tuning parameters of PID controller, Optimal Control Applications and Methods, 2017,38: 1091-1102
[9] Liu Ye, Lin Yan and Huang Ran. Decentralised adaptive output feedback control for interconnected nonlinear systems preceded by unknown hysteresis, International Journal of Control, 88(9): 1712-1725, 2015
[10] Li H, Cao Y, Ding M, et al. Slope angle estimation method based on sparse subspace clustering for probe safe landing[J]. Measurement Science and Technology, 2018, 29(6): 065203.
[11]Yanhui Tong, Lixian Zhang, Michael Basin, and Changhong Wang. Weighted H∞ control with D-stability constraint for switched positive linear systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2014, 24(4):758-774. (SCI: WOS:000329740800009; EI: 14674976)
[12]Yanhui Tong, Lixian Zhang, Peng Shi, and Changhong Wang. A common linear copositive Lyapunov function for switched positive linear systems with commutable subsystems. International Journal of Systems Science, 2013, 44(11):1994-2003. (SCI: WOS:000320099900002; EI: 14090524)
[13] Yanhui Tong, Changhong Wang, and Lixian Zhang. Stabilisation of discrete-time switched positive linear systems via time- and state-dependent switching laws. IET Control Theory and Applications, 2012, 6(11):1603-1609. (SCI: WOS:000310354700005; EI: 13061736)
[14] Raofen Wang*, Yu Zhang, Liping Zhang, An adaptive neural network approach for operator functional state prediction using psychophysiological data, Integrated Computer-Aided Engineering , 2016, 1(23): 81-97. (SCI, IF: 4.698).
[15] Wei Xu, Raofen Wang, Jiarong Yang, An improved league championship algorithm with free search and its application on production scheduling, Journal of Intelligent Manufacturing, 2018, 29(1): 165-174 (SCI, IF: 3.667)
四、主要项目成果
团队注重控制理论和优化算法的研究，致力于科研一线，取得了丰硕成果。主要成果如下：
1. 国家自然科学基金青年基金项目，“基于竞争协作策略的群体智能在动态多目标优化问题中的研究”
个体通过交互作用，使整体在系统层面上获得单个个体所不能达到的群体智能，这一行为是群体解决复杂问题的基础。群体在环境激发下的行为特性和演化机制一直是群体智能研究领域的难点问题，对该行为特性的研究将为基于启发式的搜索算法带来突破性的进展。本课题旨在解决复杂动态环境下群体的行为特性、多种群竞争协作的自适应演化策略和群体信息共享机制的问题。首先，研究动态环境激发下群体智能的行为特性，揭示群体应激反应的机理，建立群体行为特性模型；然后对目标空间进行划分，利用多种群竞争协作的自适应演化策略增加种群多样性，使种群快速适应环境变化，提高搜索速度；最后，通过对种群信息共享机制的研究，确定信息在种群中的传播方式、传播偏好及信息共享后知识更新的方式。该研究将为复杂环境下基于群体智能求解动态多目标优化问题以及群体智能的演化机制提供新的研究思路和理论成果
2. 国家自然科学基金青年基金项目，“非齐次随机系统的故障估计与容错控制研究”
针对具有广义不确定转移速率Markov跳变系统的研究成果，本项目拟针对一类非齐次不确定Markov跳变系统进行故障估计与容错控制研究。由于稳定与镇定理论是观测器和控制器设计的基础，首先提出系统在转移速率时变不确定情形下的稳定与镇定条件，为后续研究提供理论依据。其次，考虑到实际系统模态存在不确定的情形，提出可直接解耦未知输入的异步降维观测器设计方案，以实现执行器故障和传感器故障的同时估计。然后，借助自适应估计和滑模控制技术提出异步鲁棒输出反馈容错控制器设计方法，以解决干扰和故障同时存在时的容错控制问题。本项目的研究从稳定与镇定问题出发，逐层深入，旨在解决非齐次不确定Markov跳变系统的故障估计与容错控制问题。
3. 国家自然科学青年基金项目，“具有非线性输入环节系统的自适应递归输出反馈控制研究”
工业系统常见磁滞，死区，摩擦等非线性输入问题，并且实际系统往往具有模型不确定及大部分状态不可测性，故具有非线性输入系统的自适应输出反馈控制受到了极大关注。本项目针对具有非线性输入环节非线性系统跟踪控制中的关键问题，拟开展自适应递归输出反馈控制研究：1）同时含有非线性输入环节、未知参数、与不可测状态相关非线性项系统的全局自适应输出反馈控制设计并应用于机器人轨迹跟踪系统中；2）考虑非线性输入环节执行器故障系统的全局自适应输出反馈控制设计，在不增加控制复杂度的情况下，保证执行器故障系统的稳态及瞬态跟踪性能并应用于机器人轨迹跟踪系统中；3）考虑非线性输入的高频增益符号未知时滞系统的鲁棒自适应输出反馈控制设计，放弃Nussbaum方法，直接估计高频增益符号，消除已有方案中的一些苛刻条件并应用于金属切割系统中。
五、团队活动
1. 邀请国内外专家来校讲座和科研指导
意大利米兰理工大学Hamid教授来院交流指导，作了题为“Train Stability Dynamic Analysis”的学术报告，团队相关专业的教师与研究生出席。
