【CAC2023专题论坛】“预测控制与智能决策”论坛重磅来袭，精彩剧透提前看！

2023中国自动化大会（CAC2023）将于11月17日—19日在重庆悦来国际会议中心召开。本届大会由中国自动化学会主办，重庆邮电大学承办，大会以“自主可控强实体 新质生产创未来”为主题，聚焦自动化发展，拥抱智能新时代，共话产业新未来。大会将继续为全球自动化、信息与智能科学领域的专家学者和产业界的同仁，搭建展示创新成果、展望未来发展的高端学术平台，加强学科交叉融合，共促发展新机遇，引领科技新风向。

本届大会设置共计近40个专题论坛，“预测控制与智能决策”论坛集结完毕，将于2023年11月18日召开！敬请期待！

预测控制与智能决策

以预测控制为代表的先进优化和控制方法，已经在工业领域得到了广泛的推广和应用。但随着社会的快速发展和技术的进步，尤其是近年来大数据和人工智能技术的快速发展，对于我们的生产、生活模式和技术形态产生了巨大影响。这对于预测控制和智能决策技术来说，既是机遇也是挑战。本论坛面向新技术所带来的新问题，从感知、控制和优化等多角度，总结相关应用和理论的成果和新方法，探讨预测控制与智能决策技术面向新需求的可能发展方向和趋势。

本次专题论坛将邀请几位著名的学者展示他们在预测控制与智能决策方面取得的进展。

专题主席

李德伟

上海交通大学教授

专题报告

李德伟

上海交通大学教授

报告题目：

基于输入映射的在线数据驱动预测控制方法

报告摘要：

模型的不准确往往会造成系统控制性能的下降，甚至闭环系统的不稳定。为了解决这一问题，鲁棒控制方法通过扩大控制设计的适用范围，来保证控制器的稳定性，但控制性能却因此而下降；自适应方法则试图通过在线或离线辨识模型，来实现对控制性能的改善，但对辨识的数据有一些特殊的要求。这里，我们提出输入映射方法，通过将历史的输入信息根据相关输出信息，映射到系统当前的输入空间中，避免在线的模型辨识，降低了对于历史数据的要求。报告介绍了输入映射方法在鲁棒预测、迭代学习预测控制、以及快速预测控制算法中的设计及其同传统方法的比较情况。

报告人简介：

李德伟，教授，博士生导师。主要从事预测控制，智能机器人，智能交通，无人智能系统等方面的研究。现任中国自动化学会预测控制与智能决策专业委员会主任，中国自动化学会控制理论与应用教育工作组委员，Control Engineering Practice的编委。

韩红桂

北京工业大学教授

报告题目：

城市污水再生过程智能检测

报告摘要：

城市污水处理厂的出水水质主要通过出水总磷、生化需氧量、化学需氧量等表征，这些参数的测定多数需要经过化学反应在化验室完成，无法实现在线检测。围绕上述挑战，报告人课题组通过检测出水水质特征变量，构建了基于特征变量的智能检测模型，发明了城市污水处理出水水质特征检测成套技术，研制出具有完全自主知识产权的出水水质智能特征检测系统，实现了出水水质的快速高精度检测。

报告人简介：

韩红桂，教授、博士生导师，研究生院副院长/教师学院副院长。长期从事复杂系统智能控制研究，现任“数字社区”教育部工程研究中心主任、“计算智能与智能系统”北京市重点实验室主任；兼任中国科学：技术科学、IEEE Transactions on Cybernetics等期刊编委。

赵珺

大连理工大学教授

报告题目：

工业能源系统多尺度预测与调度

报告摘要：

工业是国民经济的重要支柱产业，其节能减排不仅与企业效益密切相关，且具有重要的国家战略意义。工业能源系统优化调度是实现上述目标的关键手段，然而大多数大型流程工业能源系统结构极其复杂，无法采用机理模型准确描述；而现有的人工经验调度导致决策滞后。采用基于数据驱动的方法，提出了冶金能源系统基于预测的调度新方法。分别针对能源变量难以统一建模问题、不确定性的量化问题和能源数据的语义可粒度化特性，提出了能源短期预测、能源区间预测和能源长期预测方法。提出了基于预测—调整—验证的能源滚动优化调度技术。上述方法已在我国多家大型冶金企业成功应用，取得了显著的经济和社会效益。

报告人简介：

赵珺，大连理工大学控制科学与工程学院教授，博士生导师，“工业装备智能控制与优化”教育部重点实验室副主任。现担任亚洲控制协会（ACA）指委会委员（Steering Committee），IEEE Senior Member，国际期刊CEP 副编(AE)，Information Sciences 副编(AE)，国内核心期刊《控制与决策》，《控制工程》编委。

王友清

北京化工大学教授

报告题目：

模型/数据联合驱动的工业系统状态监测

报告摘要：

现代工业系统存在模型复杂、海量数据等特点，使得传统模型驱动的状态监测方法或者数据驱动的状态监测方法都很难取得理想效果，一个成功的状态监测系统必须同时利用机理模型和实测数据。本报告介绍课题组在二维系统故障估计和质量相关多元统计方面的最新研究成果。上述研究成果在中石油、中石化等大型石化企业中进行了应用。

报告人简介：

王友清，IET Fellow，北京化工大学教授/博导，信息科学与技术学院院长。王友清担任9个SCI期刊的编委或客座编委，还是3个IFAC技术委员会的委员。出版专著2本，以第一或通讯作者发表SCI论文一百余篇。

张颖伟

东北大学****教授

报告题目：

新一代人工智能

报告摘要：

制造运行虚实孪生演化与反演推理，复杂制造系统全要素数据综合汇聚融合的工业智能大模型建立方法，解决工业互联网开放环境下故障诊断、计划调度、质量控制等智能决策难题，应用在极端冶炼制造等行业。

报告人简介：

张颖伟，东北大学教授，本科毕业于哈尔滨工业大学，硕士和博士毕业于东北大学。

丁宝苍

重庆邮电大学教授

报告题目：

双层结构工业预测控制技术

报告摘要：

过去40多年，模型预测控制（MPC）得到广泛应用。但是，实际工业MPC技术涉及的细节非常多且具有商业保密性，其科学问题散落在大量的学术论著中，使得恢复、解读工业MPC的实用技术具有相当大的难度。报告人完整构造了双层MPC算法，开发了双层结构工业MPC软件。双层MPC按照三个模块划分：开环预测、稳态目标计算、动态控制。针对稳定被控变量和积分被控变量，给出了双层结构MPC的整体策略；采用状态空间模型，基于预镇定控制律和人工干扰模型技术，给出了结构相同的整体控制策略，适合于稳定和不稳定被控系统。

报告人简介：

丁宝苍，重庆邮电大学二级教授，上海交通大学博士，Alberta大学和南洋理工大学博士后。发表预测控制论文160篇，出版《工业预测控制》、《预测控制的理论与方法》等专著。