报告题目：动力学系统优化与强化学习的基本原理及其在汽车动力链控制中的应用
报告人：申铁龍，上智大学理工学部应用科学与工程系，东京/日本
报告时间：2023.9.1
报告地点：海涵楼313（直角楼）
邀请人：赵剑教授
Optimization and Reinforcement Learning of Dynamical Systems and Its Application in Powertrain Control
Tielong Shen
Department of Applied Science and Engineering,
Sophia University, Tokyo, Japan
E-mail: tetu-sin@sophia.ac.jp
报告简介：汽车动力系统的复杂化和智能化发展趋势，使得自动控制已经成为现代汽车动力系统的重要核心技术，从各种动力设备，动力链到整车的动力学行为都离不开电子控制单元（ECU）的实时控制。而这些ECU控制算法设计的理论基础就是动力学系统的优化控制理论。本讲座第一讲将针对非控制工程专业研究生的知识背景，讲述动力学系统优化控制设计的基本原理，以及作为近似求解手段的强化学习算法的基本机理。第二讲将介绍这些优化算法设计理论在汽车动力系统中的应用。主要介绍汽车动力系统建模与控制问题中的挑战性，并以混合动力系统为例，结合报告人的研究实践介绍混合动力系统个性化优化、车群统计优化等面向现实行车环境下动力系统最优控制设计案例。
第一讲：动力学系统最优控制的基本问题描述、核心原理以及强化学习机理；
--动力学系统优化控制策略设计的基本框架；
--Berman最优性原理、近似算法以及强化学习基础；
第二讲：汽车动力系统建模与优化设计案例
--面向控制算法设计的动力链建模；
--基于动力需求预测的个性化优化控制策略；
--车群行为的描述与统计优化策略；
报告人简介：申铁龙(Tielong Shen)，于1992年3月获日本上智大学(Sophia University, Tokyo)工学博士学位，同年4月起任职上智大学理工学部机械系控制工程讲座助手，在该校经准教授、教授，去年四月起任特聘教授。同时任日本千叶大学下一代汽车动力系统研究中心(Center of power Source Research for Next-Generation Mobility)客座教授。主要研究领域为动力学系统控制理论及其在机电系统、汽车动力系统中的应用。主要服务于海内外自动控制领域的相关学会，曾担任日本检测与自动控制学会(SICE)2015年年会（与中国控制会议联合举办），2021年会的大会主席，国际自动控制联盟(IFAC)第6届发动机/动力链控制、建模及仿真大会(IFAC ECOMS 2021)大会主席，以及包括欧洲控制大会、IFAC、IEEE、及中日多次学术会议协主席、国际程序委员会主席。在近二十年内，申博士连续承担多项日本学术振兴学会(JSPS)重点基金项目、并主持担任多项科学振兴机构(JST)的中日韩科学合作项目，中日政府间合作项目。同时，与丰田汽车公司以及其他日本汽车企业保持长期产学合作研究，主要致力于开发汽车动力系统优化控制策略设计方法与理论。2021年中国控制大会申教授荣获第八届杰出贡献奖，日本检测与自动控制学会(SICE)Fellow，目前担任SICE理事。
