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长江学者加拿大Alberta大学黄彪教授学术报告会

发布时间:2012-04-10|浏览次数:

主讲:教育部长江学者 加拿大Alberta大学

黄彪(Biao Huang)教授

报告题目:Bayesian Theory and Methods for Control Engineering

时间:2012年4月11日10:00

地点:电气信息工程学院415报告厅

主办:电气信息工程学院

欢迎广大师生参加!

加拿大Alberta大学(University of Alberta)黄彪(Biao Huang)教授于4月11日上午10:00在电气大楼415为金沙js娱乐场官方网站(www.3369.com)师生做学术报告。

黄彪教授,1962年生,毕业于北京航空航天大学,获学士和硕士学位,1997年获加拿大Alberta大学博士学位,2003年起任Alberta大学教授。黄彪教授是华人杰出学者、国际著名过程控制专家,现为Alberta大学终身教授,教育部“长江学者奖励计划”讲座教授,是国际上过程控制系统性能评估与诊断、预测控制、系统辨识等领域的著名专家。他在系统辨识、预测控制、控制性能评估等领域有多年的研究经验,是这些领域的主要开拓者。

黄彪教授曾获得了德国洪堡研究奖、加拿大化学工程学会Syncrude革新奖、阿尔伯特大学McCalla教授奖和Killam教授奖、加拿大石油青年革新奖、过程控制领域权威期刊《Journal of Process Control》最佳论文奖等多项殊荣。至今出版了3部学术著作:《控制回路性能评估》、《基于数据驱动子空间方法的动态建模、预测控制和性能监控》和《控制回路阀门检测与诊断》。  黄彪教授的研究成果已经在石油和化工工业中得到了广泛应用。近5年来在加拿大主持了13项对工业发展有重大意义的基础和应用研究项目。他在控制性能监控方面的贡献在全球许多行业,诸如化工、石化、炼油、天然气、矿石处理以及造纸等领域得到了广泛的应用。  黄彪教授还在多个国际学术机构任职,曾任加拿大化工工程师协会系统与控制分会主席,及多个国际会议(包括:国际自动控制联合会先进化工过程控制会议、国际自动控制联合会过程系统的动态与控制会议等)分支主席。现任控制应用领域期刊《Control Engineering Practice》和《Canada Journal for Chemical Engineering》等杂志的副主编、2009美国控制年会副主席,并受邀担任2011年先进工业控制会议主席。  自1997年以来,黄彪教授已经在多种国际杂志上发表了120多篇学术论文。曾受邀在国际上多个研究机构和学术会议上做大会报告,如:2006年在巴西召开的解决工业控制和优化问题国际会议上,受邀代表学术界在资产管理圆桌会议和非线性系统辨识圆桌会议上做大会报告;2007年在墨西哥召开的过程系统的动态与控制国际会议(DYCOPSE2007)和2008年在加拿大召开的工业过程先进控制国际会议(ADCONIPE2008)上做大会报告等;受邀在2010比利时召开的过程系统的动态与控制国际会议(DY-COPSE2010)上做大会报告。

报告题目:Bayesian Theory and Methods for Control Engineering

Bayesian theory, due to its mathematical rigor and application flexibility, has attracted increasing interest from both academia and practitioners. The original Bayesian rule, as a single formula, can evolve into pages of long mathematical formulas. Yet the end result after the long derivation provides very meaningful solutions to the practice problems. Although the control community may not be familiar with the term “Bayesian”, it has been unconsciously adopted by control scientists as early as the start of modern control. The most well known application of Bayesian theory in control engineering is Kalman filter which has been widely adopted by the control community. It is now commonly recognized that many control related problems can be formulated under Bayesian framework and readily solved. This presentation will give a historical overview of Bayesian methods in control engineering, current activities, and future trends. These will include Bayesian methods for hybrid system identification, hybrid state estimation, advanced filtering, fault detection & isolation, control performance monitoring & diagnosis, and soft sensors development. Several successful real industrial applications of the Bayesian methods will also be presented.

更多信息请访问:http://www.ualberta.ca/~bhuang/index.htm

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