個人簡介
倪駿康，西北工業大學特任研究員，研究方向：多智能體系統協同控制、復雜非線性系統控制、固定時控制理論及應用，擔任中科院一區Top期刊IEEE/CAA JAS青年編委，JAI期刊副編，IEEE SMC conference副編，中國控制會議、全國集群智能與協同控制大會、“智能自動化與系統安全”暨“自主無人系統”國際會議、復雜系統與智能科學國際年會、國際智能無人系統大會程序委員會委員，IFAC、中國自動化學會、中國指揮與控制學會、中國人工智能學會、中國電工技術學會專委會委員，IEEE TAC、Automatica、IEEE TCYB、IEEE TSMCA、IEEE TIE、IEEE TFS、IEEE TNNLS、IEEE TII、IEEE TCST、IEEE TASE、IEEE TITS、IEEE TVT、IEEE/CAA JAS、IEEE TNSE、IEEE TAES、IEEE TCASI/II等40余個SCI期刊審稿人。曾獲陜西省高等學校科學技術研究優秀成果一等獎和二等獎，并入選世界前2%頂尖科學家、第八屆中國科協和中國自動化學會青年人才托舉工程。
成長經歷
早在西安交通大學本科階段，倪駿康就從數學建模中體驗到了科研的樂趣，從而決定將科研作為人生主業。
2013年，倪駿康以優異的成績保研，并于2015年成功轉博，他在復雜系統控制領域深入探索，開始接觸多智能體協同控制的前沿課題，以第一作者發表論文數篇，獲得西安交通大學優秀研究生標兵和“學術之星”等榮譽稱號。
其中，一篇發表在《IEEE電路與系統Ⅱ》上的論文極具代表性。論文首次提出了全局快速收斂的固定時穩定性系統，并在此基礎上提出了全局快速固定時非奇異終端滑模控制方法。所提出的控制方案，能夠在系統趨向控制目標的整個過程中均保證較快的收斂速度，使用簡單的飽和函數法克服終端滑模控制的奇異性問題。方案用于功率無償控制器后，能夠迅速抑制電力系統混沌振蕩，避免發生電壓崩潰的現象，為新能源大規模接入電力系統應用提供良好的理論支撐。成果問世后得到了領域內的高度認可，并入選基本科學指標數據庫（ESI）高被引論文，是《IEEE電路與系統Ⅱ》2016年以來被引頻次最高的論文。
在智能控制領域專家、澳大利亞阿德萊德大學教授石碰和非線性控制理論專家、美國弗吉尼亞大學教授林宗利的推薦下，2018年博士畢業后，倪駿康前往西北工業大學自動化學院任職，開始了新的事業篇章。在空天地海一體化控制的前沿陣地豎起戰旗，開啟了多智能體系統協同控制科研生涯的破冰之旅。
截至目前，倪駿康已負責主持了國家自然科學基金等多項國家級和省部級項目，參與了國家自然科學基金創新研究群體項目等縱向項目以及多項與企業合作的橫向項目。
在科研工作中，他堅持“四個面向”，以“基礎、前沿、交叉、創新”為主線，聚焦前沿科學難題，深耕多智能體系統協同控制、復雜非線性系統控制等領域的研究，致力于解決關鍵技術難題。
目前，已解決了非理想通信下多智能體系統固定時一致性跟蹤控制問題和物理限制下復雜非線性系統固定時控制問題，并將所提出的控制方法應用于異構多智能體系統協同控制、大規模多智能體集群協同控制、無人機飛控、智能電源健康管理和容錯控制等領域，得到應用單位的高度評價。獲得陜西省高等學校科學技術研究優秀成果一等獎和二等獎，并入選世界前2%頂尖科學家、第八屆中國科協和中國自動化學會青年人才托舉工程。
科研經歷
倪駿康始終不斷探索理論和應用邊界，在多智能體系統協同控制、復雜非線性系統控制、固定時控制理論及應用等領域的研究工作中創新突破，一往無前。
通過學術交流，倪駿康發現隨著多智能體系統面臨的任務需求更加復雜多樣，所處的通信環境日益復雜，對收斂時間、收斂精度、控制效率等控制器性能的要求也越來越高。然而，實際通信環境往往存在延遲、丟包、干擾和帶寬限制等非理想因素，嚴重影響各個子系統之間的信息傳遞和控制指令的同步。固定時控制可以保證在以常值為上界的有限時間內系統的收斂，該常值僅與設計參數有關，而且固定時控制具有比漸近穩定控制更高的控制精度、更快的收斂速度、更強的魯棒性和抗干擾能力。因此，研究非理想通信下多智能體系統固定時協同控制對于國家工業升級和能源與產業轉型至關重要。
為此，在國家自然科學基金項目研究中，面對非理想通信環境下多智能體系統協同控制難題，倪駿康決心打破傳統協同控制無法在非理想通信環境下實現多智能體系統固定時協同控制的局限，探索全新的分布式觀測器與控制協議設計方法。項目初期，倪駿康選擇采用基于事件觸發的機制，只有當狀態變化超過預設閾值時，分布式觀測器才會主動發送信息和更新自身狀態，控制器才會施加控制動作，而非周期性不斷傳輸和更新，極大減少了不必要的數據傳輸和控制更新，提高了通信和控制效率，節約了通信資源、計算資源和系統能源消耗，實現了領導狀態的固定時分布式觀測和多智能體系統固定時協同。與此同時，他意識到在實際工程中，網絡傳輸的比特率也會受到限制，隨著數字通信的普及，量化通信技術也逐漸成熟。于是，基于量化通信機制的固定時協同控制應運而生，每個節點將狀態信息經過合理量化后傳輸，既保證了傳輸效率，又避免了量化誤差累積，實現了在有限比特率下固定時分布式觀測和多智能體系統協同。而后，他針對非理想通信環境中可能出現的通信延時和數據丟包現象，引入了預測補償機制，提出了基于預測補償機制的固定時分布式觀測器和固定時/預定時協同控制方法，使得分布式觀測器能夠通過歷史數據精確預估當前自身狀態并在固定時間內估計出領導狀態，確保狀態估計的連續性和精確度，并保證在通信延時和數據丟包下多智能體系統實現高精度快速協同。對于因物理距離或環境影響導致的信號衰減，他首次提出了基于衰減補償策略的指定時分布式觀測器和指定時協同控制方法，彌補了因信號損失給協同控制帶來的不利影響，實現了多智能體系統在信道衰減下指定時協同。為了進一步提高多智能體系統對通信噪聲干擾的魯棒性，他還特別設計了一種抗串擾濾波器，成功地過濾掉了通信噪聲干擾，讓每個節點收到的數據更加純凈，設計了基于抗串擾濾波器的指定時分布式觀測器和預定時協同控制方案，實現了多智能體系統在通信噪聲干擾下預定時協同。為了進一步提高多智能體系統對網絡攻擊的彈性，他提出了基于標簽信號的攻擊檢測方法，能夠在事件觸發環境下準確檢測出拒絕服務攻擊，提出了基于標簽信號的固定時分布式觀測器和預定時協同控制方法，實現了拒絕服務攻擊下多智能體系統固定時事件觸發協同，提出了基于魯棒補償的固定時分布式觀測器和預定時協同控制方法，實現了欺騙攻擊下多智能體系統預定時協同。
基于上述工作，倪駿康在國際上首次提出了基于事件觸發、預測補償、量化通信、衰減補償、標簽信號、抗串擾濾波器等機制的固定時/預定時/指定時分布式觀測器及非理想通信下基于分布式觀測器的一致性跟蹤控制協議，使得多智能體系統即便在帶寬限制、通信延時、數據丟包、比特率約束、有向通信拓撲、信道衰減、欺騙攻擊、拒絕服務攻擊、通信噪聲等非理想通信環境下，依然能夠高效交互和準確協作，大幅度降低了通信頻率和控制器更新頻率，實現了指定時間指定精度收斂，極大降低了收斂時間估計的保守性，達到了前所未有的協同控制效果。相關成果應用于異構多智能體系統協同控制、大規模多智能體集群協同控制，受到了應用單位的高度評價。這段科研歷程不僅展現了倪駿康在理論與實踐間不斷突破的探索精神，也為復雜網絡環境下的多智能體協同控制奠定了堅實基礎。
此外，通過文獻調研，倪駿康發現當今系統所處的物理環境更加復雜，環境物理屏障制約了系統的運動范圍，系統受自身性能限制和安全方面的考慮，對系統的輸出/狀態和輸入提出了更嚴苛的限制，輸出/狀態限制可能導致實際輸出/狀態與期望值之間存在較大偏差，從而降低跟蹤精度，甚至引起系統性能惡化或不穩定；控制死區導致在微小偏差時系統無法進行有效調整，從而降低控制精度，并可能引起穩態誤差或響應延遲；在未知控制方向下設計控制器，可能會使控制作用起反效果，甚至導致系統不穩定。
在陜西省自然科學基金項目初期，倪駿康面對的是一系列棘手的實際控制難題：非嚴格反饋結構的非線性系統難以直接控制，控制輸入存在死區且方向未知，系統輸出受到嚴格限制，系統難以精確建模，帶有極大不確定性，更有未知的外部干擾隨時威脅系統的穩定性與精度。傳統控制方法在這些復雜條件下往往無能為力，無法實現物理限制下復雜非線性系統固定時穩定跟蹤。
為此，倪駿康首先探索固定時神經網絡控制方法，通過構建精巧的神經網絡控制器，成功解決了非嚴格反饋結構代數環問題，并極大降低了神經網絡計算負擔，實現了系統狀態在固定時間內的快速收斂。然而，單純實現固定時控制遠遠不夠，工程應用中對性能也有更高要求。他進一步提出了一種創新性的預定性能固定時神經網絡控制策略，首次實現了系統狀態在固定時間內不僅穩定，而且保證跟蹤誤差始終維持在預設的性能邊界之內，開創了預定性能與固定時控制相融合的新思路。就在他以為問題迎刃而解之時，實際工程應用中另一個難題浮現——控制死區、未知的控制方向和輸出限制問題無法回避。于是，他設計了兼容控制死區且無需明確控制方向信息的自適應固定時控制方案，通過巧妙的神經網絡逼近機制，使控制器在未知控制方向下也能自適應穩定地工作。此外，面對系統輸出嚴格受限的現實需求，他創新地提出了一種基于積分障礙李雅普諾夫函數和非線性映射的固定時神經網絡控制策略，確保系統狀態既能迅速穩定，又嚴格遵循輸出限制要求，顯著提升了控制方法的實用性。
與此同時，外界干擾和系統不確定性也始終困擾著科研人員，倪駿康通過深入研究不確定非線性系統在外部干擾下的固定時控制問題，成功開發了一種具備固定時高精度特性的神經網絡控制器，實現了即使在復雜干擾作用并且系統存在極大不確定性下，系統狀態也能在固定有限時間內穩定到期望目標。在取得上述一系列成果后，他進一步提出了預定時間、預定精度的全局神經網絡控制策略，使得系統不僅能在預先指定的時間內達到預設的精度要求，而且實現了真正意義上的全局穩定。
基于上述工作，倪駿康在國際上首次提出了具備全局預定時間預定精度、固定時高精度、預定性能固定時、僅需更新一個參數等特性的神經網絡控制，以及基于積分障礙李雅普諾夫函數和非線性映射的固定時神經網絡控制，攻克了物理受限非線性系統快速高精度高性能收斂這一國際公認的控制難題，相關成果應用于無人機飛控、直流電機驅動系統，受到了應用單位的高度評價。所提出的控制方法不僅能確保系統在全局范圍內達到穩定，更能嚴格按照預設時間和精度要求執行任務，為多種物理約束下復雜非線性系統控制提供了理論與實踐上的突破。這段科研故事見證了倪駿康在非線性控制領域一步步攻堅克難，從理論創新到實際應用的全過程，開辟了非線性系統控制研究領域的新局面。
我與CAA
多次參加中國自動化大會、中國控制會議、中國自動化學會青年學術年會、中國控制與決策會議等中國自動化學會主辦的學術會議，在參加會議過程中拓展了學術視野，給予我研究和選題方面更多新的靈感，也給予我更多向行業專家請教探討的機會，同時也結識了更多志同道合的學術朋友。在自動化學報編輯部的支持下，2021年我光榮地成為了中科院一區TOP期刊IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica一名青年編委，并成功組織了IEEE/CAA JAS專題研討會九：有限時間/固定時間控制及其在自主無人系統和信息物理系統中的應用，擴大了學術影響力。
有幸入選第八屆中國科協青年人才托舉工程，并于2023年4月8日作為主要牽頭人成功承辦“中國自動化學會青年菁英論壇：信息物理系統先進控制理論”，2023年4月29日成功承辦“自動化前沿熱點講堂：多智能體系統協同控制理論及應用”，2023年5月4日參加“CAA線上圓桌派——五四特別活動”，2023年7月28日主持“會士面對面：同濟大學陳啟軍教授——從靜態智能到具身智能：視覺語言導航”，2023年8月29日在中國自動化學會青年學術年會上受邀作“多智能體系統固定時事件觸發一致性跟蹤控制”的特邀報告，2023年9月1日成功承辦“CAA云講座：多智能體系統的避碰協同：從底層閉環控制到上層指令調節”，2023年10月在學會平臺上發表科普論文“通信限制下多智能體系統協同控制”，2023年11月17日在中國自動化大會專題論壇上做“非理想通信下多智能體系統固定時一致性跟蹤控制”的報告，2024年5月26日在中國控制與決策會議專題論壇上做“Fixed-time consensus tracking of multi-agent systems under cyberattacks” 的報告，2024年5月30日全國科技工作者日主持“CAA科普大講堂：北方工業大學教授劉小明：城市道路智能交通控制技術的發展”，2024年6月8日中國自動化學會青年學術年會專題論壇上做“受限非線性多智能體系統固定時控制” 的報告，2025年3月23日主持“CAA科普大講堂：北京航空航天大學全權教授：無人機集群控制：虛擬管道技術”，擴大了學術影響力。
感謝中國科協和中國自動化學會在項目托舉期間對我的支持和幫助，衷心感謝中國自動化學會搭建的學術交流平臺，讓我有機會與自動化領域的國內外優秀學者開展了多次學術交流，開闊了研究視野。特別衷心感謝我的三位推薦人曹進德教授、黃攀峰教授、段志生教授給予我的鼎力支持！
內容來源|學會秘書處
