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70週年校慶系列之控制科學與工程學科發展暨人工智能與控制專家論壇
作者:自動化學院  來源:自動化學院  編輯:臧傳永   點擊:[] 日期:2020年07月15日

會議主旨:2020年是青島科技大學建校70週年,圍繞“砥礪奮進七十載,築夢科大新時代”的校慶主題,為推動人工智能與控制領域的研究和應用,以及該領域學者的學術交流與合作,青島科技大學自動化與電子工程學院邀請來自青島市各大高校的相關領域專家,進行深入研討和交流。

會議時間:2020年7月18日上午9:00

會議地點:青島科技大學(嶗山校區)第三報告廳

報告一

題目:關節類座標測量系統

報告專家:於連棟(中國石油大學(華東))

報告摘要:針對汽車、航空航天等高端裝備製造業在位高精度檢測瓶頸及國家大科學裝置測量輔助裝配難題,在國家重大科學儀器開發專項、國家重大科研儀器研製項目和多項國家自然科學基金等項目支持下,開展關節式座標測量系統和基於機器人的在線掃描測量技術關鍵核心技術研究,形成一套完整的理論支撐體系,研究成果支撐了汽車製造、模具製造、航空航天等領域的技術發展。

報告

題目:振盪水柱式波浪能發電系統建模與控制

報告專家:黎明(中國海洋大學)

報告摘要:振盪水柱式發電系統是目前應用最成功的波浪能發電系統,其基本原理是將波浪運動轉化為氣室內的水柱的升沉運動,從而形成雙向流動的空氣推動透平旋轉,進一步帶動發電機發電。整個過程涉及到“波浪能-氣動能-機械能-電能”的轉換,各過程之間存在複雜的耦合關係。建立從“波浪能-電能”全過程的模型並開展優化控制將有利於提高波浪能發電系統效率、提升系統的安全性和可靠性。本報告將在介紹振盪水柱式波浪能發電系統的基本原理的基礎上,結合自主研發的試驗測試系統,介紹透平的特性建模和發電機的優化控制方法,並就未來基於強化學習的運行控制思路進行初步探討。

報告

題目:分數階全局最優神經網絡學習機

報告專家:王健(中國石油大學(華東))

報告摘要:最速下降法被廣泛用於訓練神經網絡,但容易陷入局部最優。遺傳算法、粒子羣算法和蟻羣算法等進化類算法雖然在理論上能夠以概率1找到全局最優值點,但受限於收斂性和計算代價限制。分數階微分算子是整數階微分算子的一種自然拓展,它與整數階導數本質不同點在於其具有長時記憶特性,這將有助於網絡權值尋優過程中跳出局部最小。目前,利用分數階微積分的性質尋找函數的全局最優值較少涉及。本報告嘗試將分數階微積分用於訓練神經網絡以尋找誤差函數的全局最優值點。首先,介紹用分數階微積分訓練神經網絡的數學模型。然後,給出了這種訓練模式能夠收斂到函數的全局最優值點的理論分析。最後,在若干典型函數逼近的實例上進行比較實驗,仿真結果表明基於分數階微積分的訓練方法有着更有效的全局搜索能力,能確定全局最優解是其優於經典基於最速下降法訓練模式的核心優勢。

報告

題目:複雜工業過程的控制系統性能監測與優化

報告專家:王建東(山東科技大學)

報告摘要:控制系統的良好性能對複雜工業過程的高效安全運行發揮着至關重要的作用。然而,隨着經濟與社會的快速發展,控制系統面臨很多新的挑戰,導致工業現場出現“控制性能下降”的突出問題。針對報警器、控制器、調節閥等控制系統的關鍵環節,開展了複雜工業過程的控制系統性能監測與優化等理論和應用研究,提出了報警器的性能評價與優化設計、控制器的性能監測與參數整定、調節閥非線性特徵的建模與補償等新方法。研究結果應用於山東省多台火電機組,提升了火電機組的控制系統性能,對保障穩定優質的電力供應發揮了基礎支撐作用。

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