主 講 人：蘇順豐,，臺灣科技大學副校長,，教授，博士,。

報告題目：Adaptive Intelligent Control of Flexible-Joint Robots

報告時間：9月25日 16:30-18:30

報告地點：開元校區(qū)實驗A樓204會議室

主講人簡介：

蘇順豐于1983年獲得臺灣大學電機工程學士學位,，并于1989年和1991年分別獲得印第安納州西拉斐特普渡大學電機工程碩士和博士學位。

現為臺灣科技大學電機工程系講座教授,、IEEE院士,、IFSA院士、CACS院士和RST院士,。他在機器人,、智能控制、模糊系統(tǒng),、神經網絡和非微分優(yōu)化領域發(fā)表了300多篇參考期刊和會議論文,。目前的研究興趣包括計算智能、機器學習,、虛擬現實,、智能交通系統(tǒng)、智能家居,、機器人和智能控制,。

內容簡介：

本報告主要探討測量靈敏度未知的柔性關節(jié)機器人的跟蹤控制問題。通過調整設計參數也可以獲得滿意的跟蹤性能,，并通過嚴格的理論分析證明了這一點,。與已有結果相比，所有狀態(tài)都被均勻量化,、度量化,，通過引入命令濾波器，將量化的虛擬控制器作為輸入來獲得連續(xù)信號，給出了閉環(huán)系統(tǒng)中所有信號都是有界的存在條件,，跟蹤誤差可以收斂到原點的任意小鄰域內,。在系統(tǒng)運行的初始階段，輸出跟蹤誤差可以保持在規(guī)定的范圍內,，當時間趨于無窮時,，可以得到漸近跟蹤結果并且將規(guī)定性能函數和正可積變函數同時引入到FJ機器人系統(tǒng)的控制設計中。被控系統(tǒng)是一個多輸入多輸出的隨機非線性系統(tǒng),，采用傳統(tǒng)的反步設計來研究這樣的系統(tǒng)將大大增加計算量,。在事件觸發(fā)策略的幫助下，所提出的控制算法可以在一定程度上減輕通信負擔,。此外,，該方法還能保證跟蹤誤差收斂到原點的小鄰域內。

歡迎各位老師同學積極參加,！

計算機與信息工程學院          

2024年9月24日