报 告 人：陈逸阳 副教授，，，苏州大学

报告时间：11月13日（周六）14:00～16:15

报告所在：腾讯聚会ID：774 605 567

邀 请 人：孙妍 讲师

报告摘要：

相较于古板控制要领，，，迭代学习控制能够有用地提高重复性工业生产使命的产品性能。。。迭代学习控制算法在理论层面上有着充分的鲁棒性、收敛性、稳固性，，，并且相较于其他控制算法在现实应用的历程中具有可靠性、有用性、优越性。。。这项控制手艺对盘算资源的需求较低并且现实执行方法较浅易，，，因此有着被应用于工业生产中的可行性。。。本讲座将详细先容迭代学习控制的配景原理与理论结构，，，并进一步先容该研究领域内近些年来的种种生长趋势。。。本讲座将通过详细工业应用案例叙述迭代学习控制理论研究与现实应用相连系的若干计划。。。本讲座的立异点聚焦在连系迭代学习控制的优势与大规模重复性工业生产使命的需求设计出有针对性的迭代学习控制算法，，，从而带来有竞争力的应用远景与主要的经济效益。。。

报告人简介：

陈逸阳，，，苏州大学机电工程学院副教授，，，智能系统控制研究所副所长，，，碳中和一体化智能手艺工业立异中心主任, 江苏省双创博士。。。2013年于英国帝国理工学院获得电气与电子工程专业本硕连读学位，，，2017年于南安普顿大学获得电子与电气工程专业博士学位，，，研究偏向为基于空间路径追随问题的迭代学习控制。。。2017年至2020年于南安普顿大学电子与盘算机学院从事博士后研究事情，，，研究偏向为控制系统理论，，，加入西门子Future?SCOOT新一代都会交通控制系统的研发并设计优化控制算法。。。