报告摘要: 由于传感器技术限制或者运行工况变化，系统建模过程中往往存在难测参数与未知参数。本报告针对参数完全未知的线性控制系统，探讨数据驱动的故障诊断与控制器设计问题。我们首先介绍控制器与故障检测器设计的参数化方法，在数据驱动框架内建立了求解单目标H∞控制问题的充分必要条件，以及针对H∞与H-性能的混合凸优化技术。进一步，给出了基于深度学习的故障隔离方案。在工业数据集上的实验结果表明，所提出的方法具有良好的故障诊断性能。

报告时间：2024年5月18日（周六）下午15:30-16:30，

报告地点：主楼H203

报告人简介：

李霄剑，男，教授，博士生导师。2011年获东北大学工学博士学位。2013年于东北大学计算机科学与技术博士后流动站从事博士后研究工作，2017年香港科技大学访问学者。主持国家自然科学基金联合基金重点项目、面上项目，青年基金项目，博士后特别资助项目等10余项，发表本领域学术期刊论文80余篇。目前研究方向：复杂动态系统故障诊断与优化控制、无人系统路径规划与底层控制、信息物理系统安全控制等。李教授个人主页：http://cos.neu.edu.cn/