模式识别与智能系统学科介绍(081104)

目前主要研究方向为:

1. 迭代学习控制

迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统,它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。它通过对被控系统进行控制尝试,以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号,使得系统的跟踪性能得以提高。迭代学习控制的研究对具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统有着非常重要的意义。目前研究主要针对强非线性耦合系统的迭代学习控制。

2.智能机器人技术

以机器人的应用技术为先导,瞄准“特种驱动技术”、“现场检测”等实际应用背景,取得了一些实用性的成果。该方向主要研究智能机器人技术与系统方面的理论、方法与技术、机器人驱动技术、机器人控制技术,属于控制科学、测量系统、模式识别、人工智能和数字信号处理、随机过程、时间序列分析多种学科的交叉学科。

3.智能检测与智能系统

该方向主要研究温度计量、动态测试、质检控制系统的开发与应用的基础研究;燃料电池故障智能诊断方法、智能化管理方法研究。该方向是以工程领域内仪器仪表为主要对象,以智能化方法为主要工具,研究各种智能控制策略及控制系统的仪表的分析、设计和实现的理论、技术和方法,以及在工业现场自动化系统及工程的研究和工程开发能力。