北京航空航天大学导师教师信息介绍简介-王薇

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本站小编 Free考研考试/2020-04-24

个人简历

王薇，女，2005、06、11年分别毕业于北京航空航天大学、英国南安普顿大学和新加坡南洋理工大学，并获工学学士、硕士和博士学位。2012年1月至2015年6月在清华大学自动化系任讲师。2015年7月加入北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，现任副教授（博导），入选学校卓越百人计划，青年拔尖人才计划。目前研究方向包括信息物理系统安全控制及在智能电网和无人机编队上的应用，飞行控制系统容错控制，群系统分布式协同控制，自适应控制理论与应用等。已出版英文学术专著1部，发表SCI论文40余篇，第一或通讯作者发表ESI高被引论文3篇。在《Automatica》及《IEEE Transactions on Automatic Control》上共发表论文16篇（含长文4篇）。主持国家重点研发计划子课题1项，国家自然科学基金面上项目1项、青年基金1项，参与国家自然科学基金重大项目1项，重点项目1项。2013年获第25届中国控制与决策会议“张嗣瀛”优秀青年论文奖，2015年获第十三届北京青年优秀科技论文二等奖，2016年获中国制导、导航与控制会议(2016 IEEE CGNCC)最优论文提名奖。现为IEEE会员，中国自动化学会会员、北京自动化学会会员，中国自动化学会青年工作委员会委员，中国控制与决策会议（CCDC）、IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications（ICIEA）程序委员会委员。

教育经历

工作经历

[1] 2015.7-至今
北京航空航天大学 |自动化科学与电气工程学院 |副教授

[2] 2012.1-2015.6
清华大学 |自动化系 |讲师

研究方向

[1] 信息物理系统安全控制

[2] 群智能体系统分布式协同控制

[3] 飞行控制系统容错控制

[4] 自适应控制理论与应用

团队成员

群系统分布式控制与安全管理

研究领域

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课题组常年招收博士及硕士研究生，欢迎全国各大院校的优秀毕业生报考。感兴趣者请联系Prof. Wei Wang: w.wang@buaa.edu.cn; wang0336@e.ntu.edu.sg。
本课题组目前的主要研究领域有：

1. 信息物理系统安全控制
信息物理系统（Cyber-Physical Systems, 简称CPS）是在网络环境下对于一系列计算单元与物理对象高度集成所形成的新一代大规模工程系统。该类系统集计算机、通信与控制（3C）技术于一身，是计算机数据处理能力不断提升、网络和通信技术飞速发展的必然产物，在工业制造、智能交通/电网/家居、健康医疗、国防军事等众多领域有着广泛的应用。在大多数情况下，安全性是CPS 的首要性能指标。例如，电力系统、水/油/天然气供给系统、航空运输网络等作为CPS 的典型应用对象，是国家的关键基础设施。这些系统的崩溃，将给人民群众生命财产安全造成巨大的损失。另一方面，“网络化”——作为CPS 的突出特征，尽管为更多复杂控制目标的实现、系统分布式性能的优化及空间资源的释放创造了可能，但是也不可避免地成为了CPS 安全性受威胁的主要原因。例如，原先相对孤立的工业控制系统在越来越多地采用开放互联网技术实现与企业网、甚至物联网的连接后，开始成为了不法分子进行恶意攻击的目标。
尽管已有的IT系统攻击防护技术有助于提高CPS 的安全性，但是CPS 的安全性目标、运行特点与IT系统有着显著的不同。这决定了CPS 的安全控制必须保证系统具有令人满意的弹性能力（Resilience）。因此，保障网络攻击下CPS 的安全性不可能单纯依赖IT系统信息安全领域已有的攻击防护技术，后者的主要局限在于没有结合物理对象的特点考虑攻击对于物理系统的安全运行，尤其是基于物理系统模型设计的状态估计与控制方法的影响。
针对上述局限，本课题组将以智能电网和无人机群编队为主要应用对象，从控制理论视角研究网络攻击下CPS 的安全保障问题。考虑到对于实际CPS 建模时不可避免的存在各种不确定性，我们将重着针对含有模型不确定性的CPS，以自适应方法为主要工具研究弹性控制器设计方案。这对于进一步完善网络攻击下CPS 的安全控制理论体系及相关成果用于保障真实世界中的CPS 安全性具有重要的理论研究意义和工程应用价值。
2. 群智能体系统分布式协同控制
群智能体系统分布式协同控制是近十年来颇受关注的热点问题，有着包括无人机/卫星编队、移动机器人网络、无线传感器阵列、高速公路运输管理和智能电网在内广泛的应用背景。以跟踪问题为例，与传统的单个系统跟踪控制问题不同，群系统分布式协同控制的主要困难在于每个子系统如何利用尽可能少量的邻域内子系统间信息传递，在仅有部分子系统可以直接获得精确理想轨迹的前提下，设计分布式控制策略以实现所有子系统的输出对于理想轨迹的有效一致性跟踪。
近三年，本课题组以含子系统模型不确定性的群智能体系统为对象，以分布式自适应控制为主要工具，在有向拓扑条件下实现群系统输出渐近协同跟踪、有限时间内实现群系统输出协同、通过子系统间合理的主动信息交互有效补偿子系统间被动耦合作用等方向上取得了多项得要的研究成果。发表论文十余篇，其中包括《Automatica》3篇（含1篇ESI高被引论文），《IEEE Trans. on Auto. Contr.》1篇。这些成果将为接下来进一步探讨分布式自适应控制实现有限时间内协同跟踪、故障和恶意攻击下群系统协同能力自修复等问题打下坚实的理论基础。
3. 飞行控制系统容错控制
飞行控制系统的运行过程中可能发生不同程度的各种类型故障，比如部分或完全失效的舵面故障、传感器数据漂移等。故障发生后，如何及时发现故障并对故障造成的伤害进行有效估计和隔离，如何利用系统自身的冗余资源，完成系统的重构和控制策略的及时调整，是保证系统最终仍能按照预期的性能指标运行，或者以牺牲部分指标为代价，完成预定控制任务的关键。
容错控制技术一般可以分为被动容错和主动容错两种。前者在设计思路上借鉴了鲁棒控制的思想，通过在控制器中事先引入对于可能发生故障的固定补偿项，使得控制系统对于所发生的故障不敏感，从而达到容错的目的。这种方法的主要缺点在于需要已知所有可能发生的故障类型，使得控制器的设计相对保守，容错能力有限。与之不同，主动容错控制是通过对于控制行为的重新配置主动地应对系统中各部件的故障。通常情况下，主动容错控制系统包含故障检测与诊断模块、可重配置控制器和控制器重组机制模块。
自适应容错控制是利用控制器参数的在线调节能力来应付未知故障引发模型参数与结构不确定性，它是一种典型的主动容错控制方法。与其它的主动容错控制方法不同，自适应容错控制兼具以下三个优点：1. 能够放宽故障在线修复对于精确故障诊断与分离的依赖；2. 能够同时处理系统模型自身的不确定性；3. 不需要掌握系统模型不确定性和故障不确定性的上界信息。
本课题组在自适应容错控制方向上有着近十年的工作积累，发表了包括《Automatica》长文在内的多篇高水平论文，已出版英文专著1部。

开授课程

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[1]自动控制原理A

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科研项目

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[1] 智能化物探专用旋翼无人机飞行控制算法研究, 在研
[2] 网络攻击下不确定信息物理系统的自适应弹性控制, 2016/09/19-2020/12/31, 在研
[3] 不确定多智能体系统一致性的分布式自适应控制-2015/12/31, 已结题
[4] 离子探针质谱计监控系统自动化研究-2015/12/31, 已结题

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论文

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[1] X. Wang,W. Wang*,L. Li*,J. Shi,B. Xie.Adaptive Control of DC Motor Servo System with Application to Vehicle Active Steering.IEEE/ASME Transactions on Mechatronics.2019 :Early Access
[2] Hao Wu,Wei Wang*,Changyun Wen,Zhengguo Li.Game theoretical security detection strategy for networked systems.Information Sciences.2018,453 :346-363
[3] W. Wang,B. Xie,Z. Zuo*,H. Fan.Adaptive Backstepping Control of Uncertain Gear Transmission Servo Systems with Asymmetric Dead-zone Nonlinearity.IEEE Transactions on Industrial Electronics.2019,66 (5):3752-3762
[4] J. Huang,W. Wang*,C. Wen,J. Zhou.Adaptive control of a class of strict-feedback time-varying nonlinear systems with unknown control coefficients.Automatica.2018,93 :98-105
[5] J. Zhou,C. Wen,W. Wang*.Adaptive control of uncertain nonlinear systems with quantized input signal.Automatica.2018,95 :152-162
[6] H. Wu,W. Wang*.A Game Theory Based Collaborative Security Detection Method for Internet of Things Systems.IEEE Transactions on Information Forensics and Security.2018,13 (6):1432-1445
[7] W. Wang, C. Wen,J. Zhou.Adaptive Backstepping Control of Uncertain Systems with Actuator Failures, Subsystem Interactions, and Nonsmooth Nonlinearities.CRC Press.2017
[8] W. Wang, C. Wen, J. Huang*,H. Fan.Distributed adaptive asymptotically consensus tracking control of uncertain Euler-Lagrange systems under directed graph condition.ISA Transactions.2017,71 (121-129)
[9] W. Wang, C. Wen, J. Huang*.Distributed adaptive asymptotically consensus tracking control of nonlinear multi-agent systems with unknown parameters and uncertain disturbances.Automatica.2016,77 :133-142
[10] W. Wang*, C. Wen, J. Huang,Z. Li.Hierarchical decomposition based consensus tracking for uncertain interconnected systems via distributed adaptive output feedback control.IEEE Transactions on Automatic Control.2016,61 (7):1938-1945
[11] W. Wang,J. Huang*,C. Wen.Prescribed performance bound based adaptive path following control of uncertain nonholonomic mobile robots.Int. J of Adaptive Control and Signal Processing.2016,31 (5):805-822
[12] J. Huang, C. Wen, W. Wang*, Y. D. Song.Adaptive finite-time consensus control of a group of uncertain nonlinear mechanical systems.Automatica.2015,51 :292-201
[13] H. Fan, B. Liu, W. Wang*,C. Wen.Adaptive fault-tolerant stabilization for nonlinear systems with Markovian jumping actuator failures and stochastic noises.Automatica.2015,51 :200-209
[14] W. Wang, J. Huang, C. Wen,H. Fan*.Distributed adaptive control for consensus tracking with application to formation control of nonholonomic mobile robots.Automatica.2014,50 (4):1254-1263
[15] J. Huang, C. Wen,W. Wang*, Z. P. Jiang.Adaptive output feedback tracking control of a nonholonomic mobile robot.Automatica.2014,50 (3):821-831
[16] W. Wang,C. Wen*.Adaptive compensation for infinite number of actuator failures or faults.Automatica.2011,47 (10):2197-2210
[17] W. Wang,C. Wen*.Adaptive actuator failure compensation control of uncertain nonlinear systems with guaranteed transient performance.Automatica.2010,46 (12):2082-2091

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荣誉及奖励

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[1]2018年中国指挥与控制学会科学技术进步奖一等奖
[2]入选北京航空航天大学“卓越百人计划”
[3]第25届CCDC“张嗣瀛”优秀青年论文奖
[4]第十三届北京青年优秀科技论文评选二等奖
[5]2016年中国制导、导航与控制会议最优论文提名奖

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