学　术

　　为搭建我校博士后之间的学术交流平台，促进学术水平提升，学校博士后管理办公室组织开展博士后学术沙龙活动。本次沙龙由我校博士后刘越智、彭知南、杨寒卿分享研究成果，诚邀感兴趣的师生参加。

　　一、时　间：2022年9月28日（周三）13:00

　　二、地　点：腾讯会议309950669

　　三、主办单位：电子科技大学博士后管理办公室

　　四、承办单位：自动化工程学院　电子科技大学博士后联谊会

　　五、活动安排：

　　报告一：

　　(1) 主　题：网络攻击下信息物理系统的动态事件触发弹性控制研究

　　(2) 主讲人：刘越智 博士后

　　(3) 交流内容：信息物理系统（Cyber-physical system, CPS）推动着信息数据流与物理主体的高层次融合互动，其信息交互的安全性和高效性至关重要。网络攻击破坏CPS信息交互的完整性、可信性；大量信息化部件的引入，使通信负担愈加繁重。如何增强CPS弹性，节约网络资源具有紧迫性和必要性。为此，我们设计动态触发机制，引入记忆项、分数次幂项，降低信息传输频率；进一步地，设计渐近稳定、有限时间稳定意义下的弹性控制策略，抑制网络攻击影响，增加CPS系统安全性。

　　(4) 主讲人简介

　　刘越智，毕业于电子科技大学，所在团队为电力电子与先进控制研究中心、电动汽车动力系统与安全技术研究所，主要研究方向信息物理系统(CPS)、自适应容错控制、事件触发控制。

　　报告二：

　　(1) 报告题目：人工智能驱动的多智能体系统分布式最优控制及应用研究（含国家自科基金申报经验分享）

　　(2) 主讲人：彭知南 博士后

　　(3) 交流内容：鉴于社会对复杂系统经济调度、资源分配、网络布局等优化问题的迫切需求，分布式最优控制已经成为控制科学领域中的一个研究热点。分布式最优控制问题需要对 Hamilton­Jacobi­Bellman（HJB）方程进行求解，由此带来“维数灾难”问题。自适应动态规划（Adaptive Dynamic Programming， ADP）融合了动态规划、增强学习、神经网络、自适应控制、最优控制等理论和方法，是解决“维数灾难”问题的有效方法之一。本报告主要内容：1）基于ADP的多智能体系统分布式最优控制研究，模型未知情况下的分布式控制器设计方法，对传统的 ADP 算法进行有效改进，提高多智能体系统的分布式控制性能。2）介绍提出的理论方法在外骨骼机器人协同控制中的应用研究，提高人机运动的协调性。

　　(4) 主讲人简介

　　彭知南，博士毕业于电子科技大学自动化工程学院，奥克兰大学联合培养博士。主要从事多智能体系统建模与控制及外骨骼机器人应用研究。

　　报告三：

　　(1) 主　题：基于电力弹簧技术的直流微电网虚拟惯性控制方法研究（含国家自科基金申报经验分享）

　　(2) 主讲人：杨寒卿 博士后

　　(3) 交流内容：负荷智能化是智能电网发展的趋势，基于电力弹簧技术的串联型直流智能负载结构，能够实现补偿负载电压，改善电能质量，以及减轻储能压力。如何对智能负载进行控制实现电能质量的改善，以及如何在多个智能负载之间进行协调，是智能电网稳定高效运行的关键。对此，我们提出了一种适用于低惯性直流微电网的分布式智能负载虚拟惯性控制框架，使系统在干扰发生初期能够快速恢复，而在干扰发生后期惯性提高。此外，针对多个智能负载存在的情况下，定义了智能负载的电压偏差率，利用分布式一致性算法，有效地避免其中某一个智能负载承受较大的电压偏差。

　　(4) 主讲人简介：

　　杨寒卿，博士毕业于西南交通大学电气工程学院。主要从事微电网分布式控制及源-储-荷协调控制研究。