皮道映
智能控制、工业过程建模与控制等
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- 姓名:皮道映
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学术头衔:
博士生导师,
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学科领域:
模式识别
- 研究兴趣:智能控制、工业过程建模与控制等
皮道映,1965年12月生。分别于1985年7月和1988年1月获东北大学计算机应用专业学士学位和硕士学位,此后留校任教,1991年9月考入浙江大学攻读工业自动化专业博士学位,师从孙优贤院士。1995年5月毕业后留校任教,1996年12月晋升副教授,2000年1月至2002年2月在美国加州大学和密苏里大学进修。2002年3月回到浙大继续任教,7月晋升教授,2003年1月被批准为博士生指导教师。
自工作以来主持了多项重要的科研项目(如国家自然科学基金69874035,国家九五攻关专题96-728-08-03,国家973项目工作任务2002CB312203-05),并承担了大量教学任务,工作业绩已受到多次嘉奖。
主要研究兴趣为:智能控制、工业过程建模与控制等,已发表学术论文40余篇。
主要荣誉和奖励有:1996年国家八五攻关重大科技成果奖1997年度国家教委科技进步二等奖1998年度浙江大学优秀教师一等奖;1999年度美国竺可桢教育基金会奖学金。2001年美国密苏里大学研究资助;2003年浙江省自然科学优秀论文二等奖;2004年度教育部提名国家科学技术奖自然科学奖二等奖。
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皮道映, 孙优贤
控制与决策,1996,11(1):77~80,-0001,():
-1年11月30日
模仿人的决策思路,对多模型对象提出一种新的目适应控制算法。在建立起对象的有限个模型并离线设计好对应的控制器后,算浩通过在线计算模型匹配程度和控制权重来适应对象模型参数的突变。仿真结果表明该算法简单有效,跟踪迅速,鲁棒性强。
多模型系统,, 自适应控制,, 模型匹配
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皮道映, 张政江, 孙优贤
浙江大学学报(工学版),35(5):479~482,-0001,():
-1年11月30日
对于完成重复轨迹跟踪任务的系统,迭代学习控制是一种能有效地改进其跟踪性能的技术。研究并给出了一类非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒条件,证明了系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹。从鲁棒条件式看出,迭代学习控制的鲁棒性与学习控制律中的积分系数无关。
非线性系统, 学习控制, 鲁棒性
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皮道映, 张政江, 孙优贤
浙江大学学报(工学版),2001,(3):303~306,-0001,():
-1年11月30日
BKAL在对非自衡对象建模时会产生截断误差,因此无法直接用于该类对象控制。根据非自衡对象阶跃响应的最后阶段可视为直线的特点,提出了一种基于对象阶跃响应的参数化模型的预测控制算法,该算法避免了DMC预测模型的截断误差影响。仿真结果表明,提出的算法对于设定值变化具有良好的跟踪性,对于模型参数的摄动具有良好的鲁棒性,该算法对于非自衡对象控制是有效的。
预测模型, 非自衡对象, 预测控制, 非自衡对象控制
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皮道映, 张政江, 孙优贤, 周金煌, 朱仕明
,-0001,():
-1年11月30日
根据比边缘负荷理论,建立了福建青州造纸厂高浓打浆过程的数学模型,并证实了模型的正确性。模型为实现高浓打浆过程的自动化控制提供了理论依据。
数学模型, 高浓打浆, 盘磨机, 比边缘负荷
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皮道映, 钟伟民, 孙优贤
,-0001,():
-1年11月30日
在简单讨论模型预测控制的基础上,提出了基于线性核的支持向量机(SVM)的单步预测控制的模型和算法。在利用SVM进行非线性系统辨识的基础上建立预测模型,然后通过预测控制的机理推导出了单步预测输出的控制律解析表达式。仿真结果表明,基于支持向量机的模型预测控制能处理非线性对象的预测控制问题,并且系统跟踪性能好,抗干扰能力强。
模型预测控制,, 支持向量机(, SVM), ,, 非线性预测,, 系统辨识
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皮道映, 尚群立, 孙优贤
,-0001,():
-1年11月30日
研究了对西浆过程实计算机控制的优化控制方案,力图做到不同工况下配比优化、控制到位,从而保证正常生产、稳定成浆质量、节约造纸原料并减小对后续工段的影响。
配浆过程, 优化, 控制, 正(, 异), 常况, 计算机控制
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皮道映, 孙优贤
控制理论与应用,1998,15(3):400~403,-0001,():
-1年11月30日
对于一类参数未知的非线性系统在有限时域上的精确轨迹跟踪问题,提出了一种开闭环PI型迭代学习控制策略,给出了其收敛的充要条件。分析表明:所给出的收敛条件推广了现有结果。
收敛性, 迭代方法, 非线性控制系统, 开闭环PI型学习
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皮道映, 孙优贤
自动化学报,1998,24(3):388~390,-0001,():
-1年11月30日
讨论了常规控制策略对多模型系统控制的局限性,通过研究人的决策思路,提出了多模型MIMO系统的模糊加权控制策略。仿真结果表明,这种控制策略使系统具有良好的静、动态特性。
多模型系统,, 模糊决策,, 控制策略
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