教育和研究背景简介

2008-2012年在上海交通大学机械与动力工程学院本科毕业，2012-2015年于北京航空航天大学机械工程及自动化学院取得硕士学位（主要研究并联机器人的控制系统），2015-2019年在新加坡国立大学（NUS）电气与计算机工程学院获得博士学位（主要研究生物医学背景下的系统建模与控制）。之后，于2019年11月到2022年3月，在新加坡国立大学先进控制技术实验室继续从事“基于人工智能方法的微电网最优能量管理”博士后研究。于2022年3月加入山东大学控制科学与工程学院，任研究员（正高职称）。

博士及博士后期间主要研究工作

博士导师是NUS电气与计算机工程学院“控制、智能系统与机器人”方向主任Xiang Cheng与新加坡工程院院士Lee Tong Heng。博士期间主要从事生物医学与控制工程交叉学科领域的复杂系统数学建模和优化控制研究，特别是数据驱动的智能建模与控制技术。在博士后工作期间，作为核心人员参与课题“基于预测控制与人工智能的微电网能量管理与优化”，研究模型预测控制、强化学习、模仿学习等智能技术的工业应用。所取得的主要研究成果概括如下：

围绕复杂网络系统的高效建模与优化控制开展研究，重点关注布尔网络与微电网，形成了一套结合人工智能、数据驱动与领域知识的研究方法。针对布尔网络“状态空间爆炸”导致计算量激增的难题，从图论的新颖角度出发，提出了基于机器学习与遗传编程协同进化的布尔网络建模方法，开发了统一框架下布尔网络有限/无限时域最优控制新型算法，给出了布尔网络集镇定性高效判据和最优集镇定算法，从而实现了中型布尔网络建模与最优控制问题的准确且高效求解。在工程成果方面，开发了基于模仿学习与在线数值优化的微电网能量最优调度系统，并与新加坡电力集团合作以进行实地验证。

当前主要研究包括：

•         基于神经网络与强化学习等AI技术的大型布尔网络建模、分析与控制；

•        基于深度模仿学习与离线强化学习等AI技术的能量系统最优管理；

•         特定领域专用机器人研发
  

•         AI方法、嵌入式平台实现及其工业应用等。

共发表一作期刊与国际会议论文17篇，其中一作SCI期刊论文8篇（中科院一区TOP 5篇、二区2篇），包括IEEE TCYB、TNNLS、TSG、TII等知名IEEE汇刊长文。

所获奖励与荣誉

• 获评2023年国家博士后海外引才计划。

• 获评2022年度山东省泰山学者青年专家。

• 获批2021年山东省优秀青年科学基金项目(海外)。

• 担任行业知名期刊IEEE TCYB, TAC, TNNLS和Mechatronics等审稿人，控制与自动化国际会议IEEE ICCA审稿副编辑等。

研究生招生

欢迎机械自动化、电气自动化、计算机、控制科学与工程等专业的同学报考硕士研究生！特别欢迎对人工智能方法及其工业和科学应用有浓厚兴趣、数学功底好、编程能力强的同学！若表现优秀，可推荐到新加坡国立大学进行深造或联合培养。请对控制工程、逻辑系统控制理论、人工智能及其工业应用、机电系统自动化等有兴趣的同学邮件联系。