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►主要研究方向
1．面向复杂动态过程的随机控制和优化：随机分布控制理论
利用动态输入输出模型、神经网络和模糊模型和泛函微分方程建立合适的模型；根据这些模型以及控制性能指标，运用最优控制，鲁棒控制和非线性控制方法提出能够保证稳定性和动态性能、具有简单控制器结构(比如PID)和快速收敛的算法的控制规律。并且在造纸、化工等领域得到了应用。
2. 复杂动态系统的干扰抑制与抵消理论
结合鲁棒控制理论，把若干信号处理、图像处理和振动过程中的噪声信号和干扰信号统一处理, 发展现有的干扰抑制理论和时/频域中的消噪技术, 把干扰抵消理论和干扰抑制理论有机地结合起来,针对机器人、电力系统等非线性动力学系统，应用多目标优化理论进行对于干扰的抵消和抑制。
3. 复杂动态系统的故障检测与诊断理论
针对现有的（随机）滤波理论的缺陷，研究不同类型的对象和滤波器模型，建立以熵优化准则为指标的滤波器设计规律。在此基础上，研究关于基于滤波理论的（随机）故障信号的检测和诊断方法，运用鲁棒性能指标优化阈值以及诊断误差的计算，并用于网络监控等系统设计。 以上老师的信息来源于学校网站，如有更新或错误，请联系我们进行更新或删除，联系方式
