为加速推进高水平理工科大学建设步伐，依托电子与信息工程学院，建设了工业智能感知与控制团队，该团队现有师资8人，包括教授2人、副教授3人，中级职称3人，其中硕士生导师5人。�！�
团队专注于工业装备非线性控制、工业智能检测、工业装备故障剖析和优化等前沿科技及交织学科的研究。�！Ｍ哦咏ㄉ枰岳�，在相关研究领域取得了显著效果，获得省级以上教学效果奖、科学手艺奖项5项，包括揭晓高水平学术论文100余篇，其中SCI/EI收录论文40多篇，中科院二区以上SCI论文10余篇；；；获得国家级/省部级科研项目20余项；；；申请专利200余项，授权专利100余项，其中授权发明专利70多项，美国、欧洲等外洋授权专利6项；；；指导学生获得“挑战杯”和“互联网+”角逐国家级奖项2项，省级奖项20余项，其他大学生立异创业角逐获得国家级奖项40余项，省级100余项。�！�
一、团队认真人简介
董超俊教授，壹号娱乐APP副校长，博士，电子与信息工程学院硕士生导师，工业智能感知与控制团队认真人。�！６〗淌谑强刂瓶蒲в牍こ塘煊蜃�，恒久致力于人工智能要领、工业智能检测、重大系统智能控制等方面研究，揭晓学术论文60余篇，授权国家专利10余项，专著2部。�！Ｖ鞒�(或作为主要加入者加入)省级以上教学科研项目近10项，获省级教学科研奖项3项。�！�
二、研究领域
01 工业欠驱动装备的非线性控制
研究重大欠驱动系统的智能控制要领，针对系统参数摄动、未建模动态及外部滋扰的鲁棒性缺乏问题，连系古板增强耦合及状态监测等理论，提出基于新型战略函数的深度强化学习控制要领，实现关于系统在重大情形下鲁棒控制。�！�
02 工业产品缺陷检测中的大模子开发
探索重大工业条件下产品缺陷天生气理，剖析多模态缺陷检测模子的特征，构建复合分辨率编码多模态自回归天生大模子，设计希罕低秩顺应微调战略实现参数高效性的模子训练，探索工业产品缺陷检测中的大模子开发的结构及基础问题。�！�
03 工业控制优化中的群智能优化要领设计
面向工业领域，围绕工业装备控制参数整定和流程优化方面，重点围绕数控机床、工业起重机以及注塑机等多类装备工艺参数调解需求，研发基于深度强化学习的多目的的群智能优化算法。�！�
三、突出应用效果介绍
工业欠驱动系统非线性控制战略和群智能优化要领（图1），使用深度强化学习作用下的群智能优化要领，解决了重大扰动条件下的欠驱动装备非线性鲁棒控制和多目的多参数自整定问题，应用到口岸桥式起重机（图2）和海洋吊运平台（图3）上均取得了知足效果。�！�
图1 针对工业装备的非线性控制和自整定战略
图2 自研的二维欠驱动桥式起重机实验平台
图3 自研的三维海洋起重机平台
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