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70周年校庆系列之控制科学与工程学科发展暨人工智能与控制专家论坛
作者:自动化学院  来源:自动化学院  编辑:臧传永   点击:[] 日期:2020年07月15日

会议主旨:2020年是青岛科技大学建校70周年,围绕“砥砺奋进七十载,筑梦科大新时代”的校庆主题,为推动人工智能与控制领域的研究和应用,以及该领域学者的学术交流与合作,青岛科技大学自动化与电子工程学院邀请来自青岛市各大高校的相关领域专家,进行深入研讨和交流。

会议时间:2020年7月18日上午9:00

会议地点:青岛科技大学(崂山校区)第三报告厅

报告一

题目:关节类坐标测量系统

报告专家:于连栋(中国石油大学(华东))

报告摘要:针对汽车、航空航天等高端装备制造业在位高精度检测瓶颈及国家大科学装置测量辅助装配难题,在国家重大科学仪器开发专项、国家重大科研仪器研制项目和多项国家自然科学基金等项目支持下,开展关节式坐标测量系统和基于机器人的在线扫描测量技术关键核心技术研究,形成一套完整的理论支撑体系,研究成果支撑了汽车制造、模具制造、航空航天等领域的技术发展。

报告

题目:振荡水柱式波浪能发电系统建模与控制

报告专家:黎明(中国海洋大学)

报告摘要:振荡水柱式发电系统是目前应用最成功的波浪能发电系统,其基本原理是将波浪运动转化为气室内的水柱的升沉运动,从而形成双向流动的空气推动透平旋转,进一步带动发电机发电。整个过程涉及到“波浪能-气动能-机械能-电能”的转换,各过程之间存在复杂的耦合关系。建立从“波浪能-电能”全过程的模型并开展优化控制将有利于提高波浪能发电系统效率、提升系统的安全性和可靠性。本报告将在介绍振荡水柱式波浪能发电系统的基本原理的基础上,结合自主研发的试验测试系统,介绍透平的特性建模和发电机的优化控制方法,并就未来基于强化学习的运行控制思路进行初步探讨。

报告

题目:分数阶全局最优神经网络学习机

报告专家:王健(中国石油大学(华东))

报告摘要:最速下降法被广泛用于训练神经网络,但容易陷入局部最优。遗传算法、粒子群算法和蚁群算法等进化类算法虽然在理论上能够以概率1找到全局最优值点,但受限于收敛性和计算代价限制。分数阶微分算子是整数阶微分算子的一种自然拓展,它与整数阶导数本质不同点在于其具有长时记忆特性,这将有助于网络权值寻优过程中跳出局部最小。目前,利用分数阶微积分的性质寻找函数的全局最优值较少涉及。本报告尝试将分数阶微积分用于训练神经网络以寻找误差函数的全局最优值点。首先,介绍用分数阶微积分训练神经网络的数学模型。然后,给出了这种训练模式能够收敛到函数的全局最优值点的理论分析。最后,在若干典型函数逼近的实例上进行比较实验,仿真结果表明基于分数阶微积分的训练方法有着更有效的全局搜索能力,能确定全局最优解是其优于经典基于最速下降法训练模式的核心优势。

报告

题目:复杂工业过程的控制系统性能监测与优化

报告专家:王建东(山东科技大学)

报告摘要:控制系统的良好性能对复杂工业过程的高效安全运行发挥着至关重要的作用。然而,随着经济与社会的快速发展,控制系统面临很多新的挑战,导致工业现场出现“控制性能下降”的突出问题。针对报警器、控制器、调节阀等控制系统的关键环节,开展了复杂工业过程的控制系统性能监测与优化等理论和应用研究,提出了报警器的性能评价与优化设计、控制器的性能监测与参数整定、调节阀非线性特征的建模与补偿等新方法。研究结果应用于山东省多台火电机组,提升了火电机组的控制系统性能,对保障稳定优质的电力供应发挥了基础支撑作用。

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