时间：2016年4月15日（周五）15:00

地点：新主楼E706

报告题目：Model Predictive Control - Theoretical Foundations and Future Challenges

报告摘要：

模型预测控制(MPC)是一种最广泛使用的现代反馈控制策略，应用于所有的自动控制的主要领域。成功的原因是它的基本方法的简单性和适应性。演讲的第一部分将介绍MPC的关键概念、讨论最广泛接受的设计分析预测控制律的理论框架。第二部分将讨论在模型不确定性下的鲁棒控制方法。最后一部分讨论将简要地讨论MPC设计的未来挑战与机遇：如何应对计算能力的局限性，如何应对模型的不确定性，以及如何处理分布式系统等。

报告人简介：

Mark Cannon，1998年毕业于牛津大学，获Control Engineering博士学位，并分别于1995年毕业于麻省理工学院，获Mechanical Engineering硕士学位，1993年毕业于牛津大学，获Engineering Science工程硕士学位。现为牛津大学Engineering Science系副教授，并兼职于圣约翰大学。其曾在Automatica、IEEE汇刊、IET等国际顶级期刊上发表高被引论文几十余篇。