IEEE控制系统学会系统识别与自适应控制技术委员会 [技术活动]

《IEEE Control Systems》：IEEE Control Systems Society Technical Committee on System Identification and Adaptive Control [Technical Activities]

　　

摘要：

提供社会信息，可能包括新闻、评论或技术说明，这些内容应该会对从业者和研究人员感兴趣。

IEEE控制系统协会（CSS）的系统识别与自适应控制技术委员会（TC-SIAC）汇集了致力于推进这两个领域理论基础和技术解决方案的学者和从业者。其使命是促进合作、激发创新，并推广利用数据进行建模和控制的方法。

TC-SIAC是一个充满活力的社区，拥有131名活跃成员，其中包括15名学生，代表了不同的IEEE会员级别。

研究范围

系统识别是数据驱动建模和估计的核心。TC-SIAC的成员探索方法论的进步、算法的发展以及从模型结构选择到实验设计和验证的实现策略。另一方面，自适应控制专注于能够应对不确定性和时间变化的反馈机制。通过使控制器适应不断变化的操作条件，无论是环境影响、磨损还是非线性因素，自适应方法确保了系统的韧性和鲁棒性。尽管这两个领域有各自的目标，但它们都致力于一个共同的愿景：利用数据来提升控制性能。在当今信息丰富的时代，这种协同作用比以往任何时候都更加重要，它使得能够为复杂系统建立准确的模型，并促进以人为中心的决策制定。

目标

委员会的主要目标可以总结如下：

1. 鼓励关于新挑战和新兴方向的科学讨论

2. 促进学术界与工业界的合作，同时加强成员间的协作

3. 通过TC-SIAC网站向更广泛的CSS社区及外部传播相关材料，¹该网站收集活动、教育资源等。

社区与现状

TC-SIAC是一个充满活力的社区，拥有131名活跃成员，其中包括15名学生，代表了不同的IEEE会员级别。委员会会在主要会议（如美国控制会议（ACC）和决策与控制会议（CDC）期间定期举行会议。委员会还与国际自动控制联合会（IFAC）保持着密切联系，许多成员参与了IFAC TC 1.1（关于建模、识别和信号处理）的工作，并在IFAC期刊中担任编辑职务。

近期活动

自2024年上次报告以来，TC-SIAC一直非常活跃。成员们在主要会议（ACC、欧洲控制会议和CDC）上组织了邀请演讲、教程和工作坊，并在2024年米兰举行的CDC会议的成功组织中发挥了关键作用。即将开展的活动包括为IFAC世界大会做出贡献，以及协调新版非线性系统识别基准测试的工作坊。成员们还参与了高影响力期刊的特刊编辑工作，在Elsevier的《系统与控制百科全书》中撰写章节，并开发了基准数据集和MATLAB工具箱，例如著名的系统识别工具箱。²

拓展视野

由于篇幅限制，这里无法全面介绍所有成员的研究成果。相反，让我们重点介绍TC-SIAC的工作如何应对控制技术在非传统应用中面临的现代挑战。正如[1]中的路线图所强调的，控制领域已经从调节单个设备扩展到优化互连的大规模基础设施中的决策。我们社区倡导的数据驱动工具现在对于智慧城市、能源系统和交通等领域至关重要。一个例子是Villa等人的研究[2]，他们使用欧盟范围内的调查来模拟人们对共享出行的偏好。他们的方法设计了针对用户多样性的激励政策，模拟显示闭环个性化激励可以显著加速共享出行的采用。这体现了以人为中心的控制范式，其中行为数据被嵌入到优化和政策制定中。图1。虽然以出行为例，但这种方法在其他社会规模挑战中也具有明显潜力。

图1

以人为中心的控制范式的目标是通过将行为数据嵌入优化和控制方案中，来设计个性化解决方案（以[2]中的共享出行激励为例）。（图像使用DALL-E 3生成。有关图像来源，请参见本文的“致谢”部分。）

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TC-SIAC在CSS社区中的相关性和影响力持续增长。我们热情邀请新的成员，特别是学生和行业专业人士加入并积极参与。有关我们的倡议和会员信息的更多详情，请访问我们的网站或直接联系我：[e-mail]。

Simone Formentin

参考文献

致谢

图1是使用DALL-E 3生成的。