王耀南，学者主页-中国科技论文在线

王耀南

博士教授

湖南大学电气与信息工程学院

智能控制理论与应用、智能信息处理与融合、模式识别与图像处理、智能机器人系统、电气控制工程、复杂工业综合自动化系统

暂无

TA的关注(0) 关注TA的(0)

留言板

暂无留言

主页成果学术会议学者精选辑更多功能敬请期待

姓名：王耀南
目前身份：在职研究人员
担任导师情况：
学位：博士
学术头衔：

博士生导师
职称：高级-教授
学科领域：

电力系统及其自动化
研究兴趣：智能控制理论与应用、智能信息处理与融合、模式识别与图像处理、智能机器人系统、电气控制工程、复杂工业综合自动化系统

个人简介

王耀南，1957年11月出生于云南省龙陵县，教授、博导，现任湖南大学电气与信息工程学院院长、湖南大学机器人学院院长、机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室主任。

1974年参加工作、上山下乡知识青年，1977年进入东华理工大学(原华东地质学院)电子计算机专业学习、毕业留校工作，1992年、1995年分别获湖南大学工业自动化专业硕士和博士学位，1997年国防科技大学自动控制系博士后出站。2002年至2004年在德国Bremen大学 BIBA研究所担任中德国际合作重大项目中方首席科学家。

长期从事智能机器感知与控制技术研究，主攻智能机器人控制、机器视觉感知与图像处理、智能制造装备测控技术、智能电动车控制技术、机械电力工业自动化控制系统等方面的教学和科研工作。先后主持完成国家“九五”攻关、“十五”攻关、“十一五”重大技术装备研制项目、国家“十二五”科技支撑计划重大专项、国家863重大项目、国家自然科学基金重点项目和DFG基金项目、欧盟第五框架国际合作重大项目、德国科研教育部（BMBF）国际合作项目、德国航天研究中心（DLR）国际合作重大项目等多项。以第一完成人获国家技术发明二等奖1项、国家科技进步二等奖3项、省部级一等奖11项、国际IEEE机器人与自动化学会“工业应用最高奖”。发表SCI论文160余篇，出版著作8部，获国家发明专利70余项。培养出硕士140余名、博士60余名。

国家“十二五”863智能机器人主题专家，全国高等学校优秀骨干教师，湖南省最高科技成就光召科技奖、中国发明创业特等奖及“当代发明家”称号，获全国五一劳动奖章，全国先进工作者。

兼任国家973项目和国家自然科学基金委员会评审委员、中国自动化学会常务理事, 中国电子学会理事、中国人工智能学会理事、中国电工技术学会理事、湖南省自动化学会理事长教育部科技委能源与交通学部委员等。

主页访问

3607
关注数

0
成果阅读

625
成果数

10

TA的成果

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】自联想神经网络的遥感图象主分量提取

王耀南，谢勇，毛建旭，李树涛

中国图象图形学报，2000，5（1）：25～29，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出了一种自联想神经网络的遥感图象主分量提取方法。这种方法可以应用于图象的压缩、特征提取和图象滤波中。实验结果表明：自联想神经网络算法简单、易于实现，其压缩效果与K2L变换相当。

遥感，神经网络，图象压缩

49浏览
0点赞
0收藏
0分享
226下载
0评论
引用

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】基于神经网络的机器人自学习控制器1)

王耀南

自动化学报，1997，23（5）：698～692，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出一种神经网络与PID控制相结合的机器人自学习控制器。为加快神经网络的学习收敛性，研究了有效的优化学习算法。以两关节机器人为对象的仿真表明，该控制器使机器人跟踪希望轨迹，其系统响应、跟踪精度和鲁棒性优于常规的控制策略。

神经网络,，学习算法,，机器人控制

66浏览
0点赞
0收藏
0分享
543下载
0评论
引用

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】基于高斯基神经网络的自学习控制及应用*

王耀南，彭建春，王辉

控制理论与应用，1998，15（5）：701～707，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文提出一类基于高斯基神经网络的自学习控制器，该控制器由两个GPFN网络组成，一个完成PID学习控制，另一个完成未知被控对象模型的建模．为加快网络的学习过程，文中提出了递归最小二乘法（RLS）用于神经网络的学习，并分析研究了自学习控制系统的收敛性和稳定性。仿真和实验结果表明，这类智能控制是成功的。

神经网络，学习算法，智能控制，收敛性分析

72浏览
0点赞
0收藏
0分享
178下载
0评论
引用

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制

王耀南，王辉，邱四海，黄守道

中国电机工程学报，2004，24（5）：84～89，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络（RFNN）无速度传感器感应电机矢量控制方法，该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速，采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明，当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时，利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值，使系统仍将具有很好的动静态性能。

感应电机，递归模糊神经网络，学习算法，磁场定向控制，无速度传感器

51浏览
0点赞
0收藏
0分享
180下载
0评论
引用

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】混沌系统的遗传神经网络控制*

王耀南，王耀南)，谭文)， )

物理学报，2003，52（11）：2723～2728，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

提出遗传神经网络控制混沌新方法，将小扰动技术和周期控制技术结合起来，用遗传算法训练神经网络，使之成为混沌控制器，对Henon映射和Logistic映射的仿真结果说明控制器能产生小扰动控制序列信号，将混沌振荡转变成规则运动状态，该方法无需了解动态系统数学模型，具有一定抗噪声干扰能力，可将它推广应用到其他混沌系统的控制中。

遗传算法,，神经网络,，混沌,，周期控制

50浏览
0点赞
0收藏
0分享
186下载
0评论
引用

上传时间

2005-03-07

【期刊论文】复杂工业过程的综合集成智能控制

王耀南，王辉，彭建春，刘国才

信息与控制，1999，28（4）：298～304，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文针对铝厂熟料窑的现状：生产过程控制复杂、具有慢时变、分布参数、非线性、大时滞特性, 难以精确描述数学模型, 提出一套实时智能控制方案：将人工智能、专家控制、神经模型控制各自的长处综合一起, 设计成一个集成环境的实时多级智能控制系统，并应用于熟料窑温控系统中. 经仿真和实时控制试验结果表明这种系统对改善系统的动、静态特性, 克服系统时滞、慢时变是有效的, 控制性能令人满意.

复杂系统,，专家控制,，模糊神经控制,，综合智能控制