1.团队简介

“复杂系统的信息处理与控制”创新型科研团队由10名教师组成，成员均具有博士学位。其中，教授2人，副教授5人，讲师3人；河南省教育厅学术技术带头人3人，河南省高校青年骨干教师3人；团队以40岁以下青年骨干教师为主体，成员均长期工作在教学科研第一线，朝气蓬勃，富有合作与创新精神。

团队以“瞄准基础研究前沿、提倡跨学科合作、突出原创性研究”为指导思想，以具有多变量、强耦合、强非线性和不确定性的复杂系统为研究对象，依托国家自然科学基金、河南省科技人才计划等项目，集中开展了复杂系统的信息测量与处理、滤波和状态估计、控制与优化等方面的研究取得了一系列原创性成果，近五年来，主持国家自然科学基金10项，省部级重大项目3项，其他省部级项目10多项，共计经费800余万元；发表SCI、EI论文100余篇，其中，SCI论文50多篇，他引次数1000余次；获得省科技进步奖1项；申请发明专利20余项。

在未来的研究中，团队将以“多学科交叉、高精尖技术”为手段，立足河南省“十三五”规划需求，以复杂系统的信息处理与控制基础前沿理论研究为重点，以工业过程系统、智能交通系统、煤矿生产过程等实际系统控制与优化问题为背景，围绕中原经济区和郑州航空港综合试验区的重大关键技术需求开展研究，力争获得省部级科技进步一等奖和国家自然科学重点基金项目资助，将团队建设成为特色优势明显，整体水平国内领先，在国内外具有一定竞争力和影响力的学术团队，为国家创新团队建设奠定基础。

2.团队研究方向

（1）复杂运动信息的测量和处理

结合已构建的实际测量系统，实现理论和实际相结合，进行惯性旋转随钻测量和基于惯性技术的电网舞动和变形的测量，利用视觉信息对运动物体体积、尺寸和大小、速度、位置、姿态等信息进行测量，①在随钻测量技术的基础上，考虑其他因素，如井下如何供电、抗振设计和降温处理，保障能够长时间工作，进行随钻测量系统进行研制，设计具有知识产权的仪器；通过电网运动监测数据，识别运动模式分量，设计模式分量阻尼器；②采用双目立体视觉技术队中大型刚性目标进行关键信息提取，提高物料动态测量、流体姿态测量的精度，组合光照补偿、状态特征，图像深度和三维扫描等技术进行特定运动目标识别、判定和跟踪；③综合运用模式识别、深度学习等方法和理论提高视觉跟踪能力获取运动载体的体积、尺寸、速度、位置和姿态参数，进而采用惯性和视觉组合的运动测量，设计先进的视觉跟踪算法提高测量精度和可靠性。

（2）复杂系统参数辨识

针对随机不确定复杂系统的参数辨识问题，①在受有色加性与乘性噪声双重干扰下，设计新的最优滤波算法，并对算法的有限性进行理论分析和验证；同时，展开将正交投影理论应用到带有丢包、通讯限制、延迟等特性的网络系统环境，提出滤波器的设计理论框架；并在有色噪声复杂环境下，对随机混杂系统的状态估计问题展开理论研究；②在具有未知输入和输出扰动的情况下，展开切换机制的研究，提出更为一般的切换机制，以突破现有切换方法的限制；并在新切换机制下，对系统的状态估计和未知参数估计问题展开研究，提出切换系统未知参数辨识理论框架；同时，在提出的新切换机制下，对切换系统的故障诊断问题进行深入研究，提出切换系统故障诊断理论框架；③从块模型的角度，结合可分离输入激励信号设计，探索和研究含有非光滑非线性动态系统的模型分解、分步辨识和基于模型的非线性补偿算法；从理论上给出非光滑非线性扩张输入空间算子基的构造方法、证明基函数线性扩展的完备性。

（3）复杂系统的控制及优化

针对复杂系统的控制与优化问题，①考虑复杂环境的影响，分析多种信息不完全现象的特点和产生的原因，给出随机意义下时延、丢包、量化误差、测量丢失等多种信息不完全现象的数学描述，在此基础上，研究复杂系统的稳定性分析、控制器设计及故障诊断方法，并通过数值仿真和实验平台进行验证和完善；②针对大数据环境下复杂工业过程系统难以建立精确模型的问题，研究基于系统数据驱动的控制理论和优化方法，探究离线数据、在线数据和历史重复数据在复杂系统控制器设计中的使用机制，揭示不完全信息对复杂系统控制的影响，构建基于压缩映射方法的复杂系统数据驱动控制系统稳定性分析理论；③针对复杂多智能体系统的在动力学特性差异，研究基于混合阶次的多智能体系统一致性趋同控制协议，进一步探究通讯约束对趋同控制协议的影响。针对复杂多智能体系统的在信息拥有程度方面差异，研究基于体社会制度的汇聚控制方法。