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- 置顶 · Control Theory and Technology 2024-2025年期刊合集
- 2024-2025年期刊合集 Control Theory and Technology 点击下方 蓝色标题 跳转，即可查看该期详情（含全文链接） 2024年22卷 2024年22卷第1期 论文1讨论了网络化机械系统的安全共识问题，提出了一种新的周期事件触发安全分布式观 ...
- 置顶 · 综述推荐 | 模型预测控制：过去、现在和未来
- Model predictive control: past, present, and future（模型预测控制：过去、现在和未来） 模型预测控制（MPC）在过去近五十年间完成了从工业启发式方法到严谨理论体系的深刻转型，成为应对多变量、多目标及约束控制问题的核心框架。本文系统梳理了这一历程：在理论层面，MPC确立了以模型预 ...
- 置顶 · 2025年度最佳综述奖 | 分布式内模方法及其应用
- 本期回顾荣获 2025年度最佳综述奖的研究 ：“An overview on the distributed internal model approach and its applications (分布式内模方法及其应用的综述)”。 协同输出调节问题，是多智能体系统控制中的核心挑战之一。从多航天器姿态同步，到机器人集群编队，其应用遍布多个前沿领域。经过十余年发展，分布式观测 ...
- 10月12日沙龙更新｜CTA · CTT 首届学术沙龙新增特邀报告环节
- 为促进控制理论与人工智能领域的交叉融合，推动传统控制理论与人工智能之间的高水平对话，《控制理论与应用》· Control Theory and Technology 首届学术沙龙定于2026年10月12日在北京 召开。本次沙龙新增 特邀报告 环节，一位来自机器人前沿企业的技术负责人将带来精彩分享，敬请关注。（本次沙龙未设线上会议） ...
- 10月12日沙龙预告｜CTA · CTT 首届学术沙龙 (当AI遇上控制：自主、问责与未来的抉择)
- 为促进控制理论与人工智能领域的深度交叉融合，推动传统控制理论与深度人工智能之间的高水平对话，《控制理论与应用》· Control Theory and Technology 首届学术沙龙定于2026年10月12日在北京召开。 会议详情 会议时间：2026年10月12日（周一）9:00–17:30 会议地点：中国科学院数学与系统科学研究院思源楼报告 ...
- 中国科学院与香港理工大学联合研究 | 基于非凸正则化的随机系统稀疏参数辨识
- 传统参数辨识主要关注未知参数的准确估计，而参数结构的识别同样重要。稀疏性是一类典型的结构特征，如何在准确辨识参数的同时实现稀疏结构的精准恢复，是稀疏系统辨识的核心问题。现有方法大多依赖Lp型正则化，其持续存在的边际惩罚会系统性地将非零系数向零收缩，产生难以消除的估计偏差。而在波动率预测、风险预算等风 ...
- 渤海大学与西南大学联合研究 | 基于扩张状态观测器的异构车辆队列自适应分层控制
- 异构车辆队列的协同控制是智能交通系统的核心技术，然而实际车队运行中，模型参数不确定、外部扰动以及输入延迟等问题严重制约了队列稳定性与行驶安全性。此外，传统恒定间距策略在高速场景下存在安全隐患，而恒定时间间距策略在初始间距非零时易引发过大瞬态响应。 渤海大学与西南大学联合团队从分 ...
- 渤海大学与西南大学联合研究 | 基于扩张状态观测器的异构车辆队列自适应分层控制
- 异构车辆队列的协同控制是智能交通系统的核心技术，然而实际车队运行中，模型参数不确定、外部扰动以及输入延迟等问题严重制约了队列稳定性与行驶安全性。此外，传统恒定间距策略在高速场景下存在安全隐患，而恒定时间间距策略在初始间距非零时易引发过大瞬态响应。 渤海大学与西南大学联合团队从分层控制与扩张状态观测 ...
- 无稳态振荡的快速极值搜索控制
- 极值搜索控制（Extremum Seeking Control, ESC）是一种不依赖精确模型的实时优化控制方法，广泛应用于汽车控制、博弈论、医疗等众多领域。然而，传统ESC方案因时间尺度分离导致收敛缓慢，且系统到达极值点后往往残留稳态振荡，严重制约了其工程实用性；现有改进方法（如全局ESC、自适应幅值ESC等）在提升收敛速度与抑制稳 ...
- 基于迭代学习的具有未知控制方向非线性系统的自适应RBF神经网络控制
- 在实际控制问题中，许多系统需要重复执行同一任务，如机械臂的轨迹跟踪。迭代学习控制（ILC）可利用前次运行信息不断改善控制性能，是此类场景的有效工具。但当系统模型不确定，且控制方向未知时，ILC的设计与分析会变得困难。现有方法多依赖Nussbaum函数处理该问题，并常要求系统满足较强的全局Lipschitz条件，限制了其适 ...
- 面向执行器故障的混合一阶与二阶非线性多智能体系统容错模糊迭代学习控制
- 多智能体系统的协同控制是无人机编队、智能电网和工业自动化等领域的关键技术。然而，实际系统中，智能体往往具有不同动态阶次（一阶与二阶共存），并同时面临未知非线性、外部扰动及执行器故障等多重挑战。现有方法或是局限于同质系统，或是缺乏容错能力，或是未能有效利用迭代学习的天然优势。 针 ...
- 渤海大学与南洋理工大学、图卢兹大学联合 | 基于降阶观测器的非线性多智能体系统自适应动态事件触发跟踪控制
- 多智能体系统的协同控制是无人系统集群、智能微电网等领域的核心技术，然而实际系统中状态不可测、通信资源受限以及非线性耦合等问题，严重制约了控制性能与工程可行性。 渤海大学与南洋理工大学、图卢兹大学联合，从分布式降阶观测与动态事件触发的角度提出一种新颖框架，仅 ...
