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，“我们的2035——青年科技工作者的责任和使命论坛暨CAA青托评估会”集结完毕，将于2023年11月17日召开！敬请期待！

我们的2035——青年科技工作者的责任和使命论坛暨CAA青托评估会

中国自动化学会依托中国科协“青年人才托举工程”，已连续九届大力扶持有较大创新能力和发展潜力的青年科技人才，帮助他们在创造力黄金时期做出突出业绩，成长为国家主要科技领域高层次领军人才和高水平创新团队的重要后备力量。此次专题论坛，邀请了第八届十五位青托项目获得者来分享他们的最新研究成果，共话青年科技工作者的责任和使命。

专题主席

王乐

西安交通大学教授

专题报告

董山玲

浙江大学研究员

报告题目：

受限网络化系统的鲁棒协同控制

报告摘要：

网络化控制技术广泛应用于多机器人系统、电力系统、航空航天系统等，本次报告针对网络环境下普遍存在的系统结构或参数发生突然变化、网络资源受限、外部噪音干扰等问题，介绍近几年关于受限网络化系统的鲁棒协同控制研究工作。

报告人简介：

董山玲，浙江大学研究员，博士生导师。2014年本科毕业于西安电子科技大学，2019年博士毕业于浙江大学，2019年-2020年在香港城市大学从事Reaserch Associate和Postdoc研究工作。致力于网络化控制系统、海洋机器人控制等研究方向，出版英文专著1部，发表SCI论文30多篇。

吴高昌

东北大学副教授

报告题目：

稀疏采样下的光场处理与应用

报告摘要：

前人们感知与记录所在的三维世界主要是通过二维成像方式，即将三维空间投影至二维平面。而光场成像与传统二维成像的不同在于, 它通过收集来自不同方向的光线，从而刻画出光线在空间中的分布信息，具有更加完备的三维信息表征能力。而光场处理方法可以将人无法直接观测的场景进行重现，为手术医疗、工业生产等诸多领域提供一种全新的观测与感知手段。报告围绕光场成像与处理手段，从光场概念出发，介绍基于深度学习的光场重建与光场超分辨方法，最后结合电熔镁熔炼过程这一实际工业背景，介绍光场在工业数字化、自动化与智能化趋势下所能够发挥的功能。

报告人简介：

吴高昌，东北大学特聘副教授、博士生导师。于2020年入职东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室，主要研究方向为智能计算成像、计算机视觉、深度学习。担任IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TII、SIGGRAPH、CVPR、ICCV等20余个国际期刊与会议审稿人。

孙浩源

北京工业大学讲师

报告题目：

网络化随机采样控制系统的分析与控制

报告摘要：

网络化随机采样控制系统是一种基于网络通信的控制系统，它将传感器、执行器和控制器通过网络连接起来，实现远程监测和控制。网络诱导现象的存在增加了控制系统的分析与设计的复杂性。同时，网络的引入也使控制系统的信息安全问题越来越突出。针对具有线性动力学、非线性动力学以及复杂动力学的网络化控制系统研究了随机采样控制、安全控制、模型预测控制等问题。本报告将汇报在上述方面取得的最新研究进展。

报告人简介：

孙浩源，博士，北京工业大学信息学部讲师、硕士生导师，主要研究方向为城市污水处理过程网络化控制、数据驱动控制等。相关研究成果已经在 Automatica、IEEE汇刊等国际刊物和学术会议发表学术论文26余篇，参与编撰著作1部。现任中国自动化学会青年工作委员会委员，中国环境感知与保护自动化委员会委员。

倪骏康

西北工业大学研究员

报告题目：

非理想通信下多智能体系统固定时一致性跟踪控制

报告摘要：

报告主要介绍了在拒绝服务攻击、欺骗攻击、通信噪声和信道衰减这些非理想通信下多智能体系统固定时一致性跟踪控制最新研究成果。针对拒绝服务攻击下智能体系统固定时事件触发一致性跟踪控制，主要介绍了如何区分非事件触发状态与DOS攻击，如何在有限通信资源和不安全通信环境下实现固定时领导状态估计，如何在DOS攻击下确定下一触发时刻和进行控制更新。针对欺骗攻击下多智能体系统固定时一致性跟踪控制，主要介绍如何解决欺骗攻击下领导状态估计问题、指定时间领导状态估计问题和欺骗攻击下预定时间一致性跟踪控制问题。针对通信噪声下多智能体系统预定时一致性跟踪控制，主要介绍如何解决通信噪声下领导状态指定时间估计问题和通信噪声下预定时间一致性跟踪控制问题。针对信道衰减下多智能体系统预定时一致性跟踪控制，主要介绍如何解决有向图和无向图下信道衰减下指定时间领导状态估计问题和信道衰减下预定时间一致性跟踪控制问题。

报告人简介：

倪骏康，西北工业大学特任研究员，博士生导师。主要从事多智能体系统协同控制、信息物理系统容错控制、固定时控制理论及应用等领域的研究。担任中国科学院一区TOP期刊IEEE/CAA JAS青年编委，中国自动化学会和指挥与控制学会高级会员，担任IFAC Technical Committee on Large Scale Complex Systems委员，担任中国指挥与控制学会青工委委员、智能控制与系统专委会委员，担任Automatica、IEEE TCYB、IEEE TSMCA、IEEE TFS、IEEE TIE等40余个高水平期刊审稿人，入选世界前2%顶尖科学家名单和第八届中国自动化学会青年人才托举工程。

张乐乐

北京理工大学助理教授

报告题目：

空地协同的目标视觉定位

报告摘要：

在室外未知复杂环境下，利用视觉测量快速准确地捕获目标的地理坐标，将对情报监视侦察、交通监管、森林灭火和野生动物追踪等领域具有非常显著的应用价值。本报告以空中无人机和地面平台协同地执行目标定位任务为背景，重点围绕空地视角对目标的协同定位关键内容展开研究，实现对目标的被动探测定位，改变现有激光、红外等主动定位的模式，取得了更好的定位效果。

报告人简介：

张乐乐，入选第八届中国科协青年人才托举工程，主持国家自然科学基金青年项目和中国博士后科学基金面上资助，作为骨干人员参与科技创新2030重大项目和国家重点研发计划课题等，发表多篇SCI顶级论文和国际会议论文，授权国家发明专利10余项，荣获国际微小型无人机比赛室外赛和室内赛双料冠军、日内瓦国际发明展银奖和第一届海量光学遥感卫星智能处理算法大赛一等奖等。

王天宇

大连理工大学副教授

报告题目：

工业能源系统运行优化与可组态平台应用

报告摘要：

流程工业是国民经济支柱，也是国家“双碳”战略的主战场。工业生产过程形成大量副产能源，直接排放导致资源浪费和碳排放。考虑到典型工业能源系统产-消单元多、系统结构复杂，导致数据特性各异、时间尺度差异大，本报告介绍基于生产过程语义的多尺度预测模型、面向不同工序耦合特性的时序网络建模方法，在此基础上建立了基于预测的动态调度与协同优化策略。在工业应用方面，研制了工业能源建模调试平台，通过配置、组装、拖拉拽的形式打破行业知识到软件应用壁垒，形成包含数据预处理、能源预测、综合能源协同调度等不同行业应用的组态化平台。

报告人简介：

王天宇，大连理工大学副教授，博士生导师。获辽宁省优秀博士学位论文奖，获中国过程控制会议张钟俊院士优秀论文奖。博士毕业于大连理工大学，加拿大卡尔加里大学联合培养博士，毕业后在大连理工大学控制学院从事博士后研究工作。主要研究方向为工业人工智能、工业能源系统建模与优化调度。

夏小芳

西安电子科技大学副教授

报告题目：

智能电网多源异构数据管理及应用挑战

报告摘要：

作为我国实施能源安全新战略的重要平台，智能电网不仅能通过需求响应等方式有效提升传统能源利用率，同时也能吸纳大量太阳能、风能等分布式清洁能源，是稳步实现我国“碳达峰、碳中和”目标的重要途径。然而，随着各类新能源、新设备以及多元负荷大规模接入，以及各类市场主体广泛参与，智能电网中数据种类和规模大大提高。这在给电力系统大数据应用提供良好数据基础的同时，也使得电力系统数据更加异构化、复杂化，为电力系统大数据的集成与应用带来了新的挑战。本次报告将从首先智能电网系统数据特征出发，分析智能电网多源异构数据管理需求；然后，将结合智能电网窃电行为检测、光伏发电预测、用户负荷预测等实际问题，介绍电力系统大数据应用所面临的相关技术挑战；最后，将阐述对未来工作的展望。

报告人简介：

夏小芳，西安电子科技大学计算机科学与技术学院副教授，硕士生导师。担任先进数据库陕西省高校工程研究中心副主任、西安市先进数据库技术重点实验室副主任。是ACM、IEEE、CCF以及CAA会员。主要研究领域为智能电网数据安全与隐私保护。

耿航

电子科技大学副教授

报告题目：

异常数据下状态预测算法设计及其硬件实现

报告摘要：

对被控对象状态的精准预测是工业自动控制领域经久不衰的热点方向。随着智能传感器在工业系统中的大量运用，用于状态预测的数据不可避免地受到传感器自身品质和通信环境的影响，出现数据异常、数据删失等现象，导致状态预测精度低下、速度缓慢、性能恶化等问题。对此，本报告将介绍一种异常数据下状态预测框架，并从算法设计和硬件实现两方面，探索如何利用该框架降低传感器品质影响，节省网络通信成本，提高状态预测精度和速度，从而为智能传感器的更大规模应用奠定基础。

报告人简介：

耿航，电子科技大学自动化工程学院副教授。博士毕业于西北工业大学，曾在美国堪萨斯大学、英国布鲁奈尔大学从事博士后研究工作。围绕复杂环境下运动目标信息捕获与融合的若干挑战性问题，进行了十余年的探索与实践，在非合作运动目标建模、多平台协同探测、多源信息融合等方面取得了系列创新成果。

方崇荣

上海交通大学助理教授

报告题目：

基于反馈优化的信息物理系统无模型虚假数据注入攻击策略

报告摘要：

安全问题在信息物理系统中引起了越来越多的关注。近年来，数据驱动的攻击策略受到广泛的关注。然而，许多现有相关工作都依赖于线性系统动力学的隐含假设。在本研究中，我们设计并分析了适用于一般线性和非线性系统的无模型虚假数据注入攻击。该攻击目标是设计一个注入信号，将系统的输出引导至恶意轨迹。我们通过引入零阶反馈优化策略并联合使用探测信号进行实时测量来实现无模型攻击。进一步，我们使用最优性差距来表征所提出的无模型攻击性能。此外，我们将所提出的攻击方案扩展到具有内部噪声的系统。最后，通过仿真验证了所提出的攻击的有效性。

报告人简介：

方崇荣，上海交通大学自动化系助理教授，博士生导师，长期致力于信息物理系统安全及云网络中的异常检测与诊断研究。担任中国自动化学会青工委委员等

黄艺

北京理工大学副研究员

报告题目：

基于鞍点动力学的统一分布式算法求解网络受限优化问题

报告摘要：

本报告将介绍一种统一的分布式算法来解决两类网络受限优化问题，即存在集合约束的最优一致性问题和分布式资源分配问题。我们首先将这两类网络约束优化问题转化为一个带集合约束的统一鞍点问题框架。随后，提出了两种基于投影的原始-对偶算法，分别采用了乐观梯度下降上升（OGDA）方法和额外梯度（EG）方法来解决约束鞍点问题。结果表明，所提出优化算法对于一般的凸-凹代价函数能够以收敛速度O(1/k)精确收敛到一个鞍点。基于所提出的原始-对偶算法以鞍点动态为基础，针对上述两类受限网络优化问题，我们提出了统一的分布式算法设计和收敛分析。最后，给出了两个数值算例来验证理论结果。

报告人简介：

黄艺，北京理工大学副研究员，博士生导师，主要的研究方向是集群无人系统协同控制及优化博弈、空间飞行器自主协调控制等研究工作。近年来，以第一作者在IEEE TAC、Automatica、TCST、TAES、TCNS等期刊发表SCI论文20余篇。主持国家自然科学基金青年项目、中国博士后科学基金面上项目等。入选第八届中国科协青年人才托举工程项目、 清华大学“水木学者”计划，担任中国自动化学会青年工作委员会委员，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员、集群智能与协同控制专业委员会委员等。

张瀚文

北京科技大学副教授

报告题目：

非理想数据驱动的过程监测方法研究

报告摘要：

为了确保生产过程的安全性与稳定性，及时检测工业系统中发生的异常并采取措施，能够降低由于异常工况引起的产品质量下降、能耗增加、安全事故等。然而实际的工业过程往往具有原料品质不稳定、操作条件和环境多变、数据标注成本高等问题，导致非理想数据难以满足现有方法的数学假设。本报告主要汇报非平稳、非高斯、非平衡、小样本等非理想数据驱动的过程监测方法相关的研究成果。

报告人简介：

张瀚文，北京科技大学自动化学院副教授。从事工业过程监测、工业设备健康管理和数字孪生等方面的研究，发表学术论文30余篇，主持工业互联网创新发展工程课题、重点研发计划子课题等科研项目。

王召健

上海交通大学助理教授

报告题目：

配电侧电力市场均衡在线求解方法研究

报告摘要：

随着分布式发电的快速增长，配电网中传统的电能用户正在演变为既能生产又能消耗电能的“产消者”。如果存在电能过剩和短缺，将存在与主电网或产消者间的电能交易。为此，本文研究了点对点（Peer-to-Peer，P2P）电能交易市场，该市场模型在数学上为广义纳什博弈。我们首先证明了广义纳什均衡的存在性和唯一性。然后，提出了一种分布式在线算法来求解时变环境中的广义Nash均衡。进一步证明了在线求解结果与离线均衡之间的误差是学习时间的次线性函数，这表明了在线算法在具有很强的实用性。最后，在典型配网系统上验证了算法的性能。

报告人简介：

王召健，上海交通大学自动化系助理教授，研究方向包括电力系统分布式控制、优化与稳定分析，担任期刊IEEE Systems Journal编委。

卢仁智

华中科技大学人副教授

报告题目：

不确定系统预测与调控

报告摘要：

现实生活中的不确定系统机理异常复杂，譬如高比例新能源接入的电力系统、多工况动态资源的航空装配系统、非结构不规则环境的无人艇围捕博弈系统等，具有大规模、强耦合、非线性等特征，使其优化决策面临极大的挑战。近年来，随着大数据、物联网等信息技术的发展，新一代人工智能方法为不确定系统的预测决策带来了新思路。新一代人工智能的出现使数据处理效率更加完善、演化场景预测更加精准、决策结果优化更加智能。本报告主要针对强化学习奖励函数设计、深度强化学习算法，以及在能源、工业、无人系统中的不确定预测和调控应用等汇报近期的研究进展。

报告人简介：

卢仁智，华中科技大学人工智能与自动化学院副教授，主要从事深度强化学习与无人艇集群协同博弈和航空工业制造能源调控研究，以第一作者发表中科院一区SCI论文十余篇，其中ESI高被引论文3篇。

杨超

中南大学讲师

报告题目：

列车牵引变流器故障诊断与延寿控制方法研究

报告摘要：

轨道交通装备是我国高端装备制造业的亮丽名片，牵引变流器作为轨道列车动力系统的关键部件，其可靠性直接影响列车的安全运行。为此，本报告将聚焦牵引变流器可靠性提升和服役能力增强的迫切需求，对牵引变流器故障诊断和延寿控制技术研究中的若干关键问题和研究进展进行简要介绍和分享。

报告人简介：

杨超，中南大学自动化学院讲师，硕士生导师。主要从事轨道交通装备/系统安全监测与控制、故障测试与注入技术研究。

冯运

湖南大学副教授

报告题目：

时空动态系统智能建模与异常诊断

报告摘要：

以软体/连续体机器人动力学和新能源汽车动力电池箱温度场为典型代表的模型因为具有空间连续分布特性导致无法直接用传统常微分方程进行刻画，这类包含时间动力学和空间连续分布特性的系统可以归纳为时空动态系统。相比于时间动力学系统，传感布放位置/数量受限、未知时空耦合非线性以及具有空间分布特性的异常给系统建模和异常诊断带来了新的挑战。本报告将围绕上述介绍研究工作进展和规划。

报告人简介：

冯运，湖南大学电气与信息工程学院副教授，博士生导师，机器人视觉感知与控制技术国家工程研究中心研究员。主要研究方向为时空动态系统建模与异常诊断、软体/连续体机器人建模与控制，以第一/通讯作者在Automatica和IEEE Trans等Top期刊发表高水平学术论文19篇，现担任《Franklin Open》期刊副主编，中国自动化学会青年工作委员会委员等。

来源: 大会组委会

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