个人简介

倪骏康，西北工业大学特任研究员，研究方向：多智能体系统协同控制、复杂非线性系统控制、固定时控制理论及应用，担任中科院一区Top期刊IEEE/CAA JAS青年编委，JAI期刊副编，IEEE SMC conference副编，中国控制会议、全国集群智能与协同控制大会、“智能自动化与系统安全”暨“自主无人系统”国际会议、复杂系统与智能科学国际年会、国际智能无人系统大会程序委员会委员，IFAC、中国自动化学会、中国指挥与控制学会、中国人工智能学会、中国电工技术学会专委会委员，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余个SCI期刊审稿人。曾获陕西省高等学校科学技术研究优秀成果一等奖和二等奖，并入选世界前2%顶尖科学家、第八届中国科协和中国自动化学会青年人才托举工程。

成长经历

早在西安交通大学本科阶段，倪骏康就从数学建模中体验到了科研的乐趣，从而决定将科研作为人生主业。

2013年，倪骏康以优异的成绩保研，并于2015年成功转博，他在复杂系统控制领域深入探索，开始接触多智能体协同控制的前沿课题，以第一作者发表论文数篇，获得西安交通大学优秀研究生标兵和“学术之星”等荣誉称号。

其中，一篇发表在《IEEE电路与系统Ⅱ》上的论文极具代表性。论文首次提出了全局快速收敛的固定时稳定性系统，并在此基础上提出了全局快速固定时非奇异终端滑模控制方法。所提出的控制方案，能够在系统趋向控制目标的整个过程中均保证较快的收敛速度，使用简单的饱和函数法克服终端滑模控制的奇异性问题。方案用于功率无偿控制器后，能够迅速抑制电力系统混沌振荡，避免发生电压崩溃的现象，为新能源大规模接入电力系统应用提供良好的理论支撑。成果问世后得到了领域内的高度认可，并入选基本科学指标数据库（ESI）高被引论文，是《IEEE电路与系统Ⅱ》2016年以来被引频次最高的论文。

在智能控制领域专家、澳大利亚阿德莱德大学教授石碰和非线性控制理论专家、美国弗吉尼亚大学教授林宗利的推荐下，2018年博士毕业后，倪骏康前往西北工业大学自动化学院任职，开始了新的事业篇章。在空天地海一体化控制的前沿阵地竖起战旗，开启了多智能体系统协同控制科研生涯的破冰之旅。

截至目前，倪骏康已负责主持了国家自然科学基金等多项国家级和省部级项目，参与了国家自然科学基金创新研究群体项目等纵向项目以及多项与企业合作的横向项目。

在科研工作中，他坚持“四个面向”，以“基础、前沿、交叉、创新”为主线，聚焦前沿科学难题，深耕多智能体系统协同控制、复杂非线性系统控制等领域的研究，致力于解决关键技术难题。

目前，已解决了非理想通信下多智能体系统固定时一致性跟踪控制问题和物理限制下复杂非线性系统固定时控制问题，并将所提出的控制方法应用于异构多智能体系统协同控制、大规模多智能体集群协同控制、无人机飞控、智能电源健康管理和容错控制等领域，得到应用单位的高度评价。获得陕西省高等学校科学技术研究优秀成果一等奖和二等奖，并入选世界前2%顶尖科学家、第八届中国科协和中国自动化学会青年人才托举工程。

科研经历

倪骏康始终不断探索理论和应用边界，在多智能体系统协同控制、复杂非线性系统控制、固定时控制理论及应用等领域的研究工作中创新突破，一往无前。

通过学术交流，倪骏康发现随着多智能体系统面临的任务需求更加复杂多样，所处的通信环境日益复杂，对收敛时间、收敛精度、控制效率等控制器性能的要求也越来越高。然而，实际通信环境往往存在延迟、丢包、干扰和带宽限制等非理想因素，严重影响各个子系统之间的信息传递和控制指令的同步。固定时控制可以保证在以常值为上界的有限时间内系统的收敛，该常值仅与设计参数有关，而且固定时控制具有比渐近稳定控制更高的控制精度、更快的收敛速度、更强的鲁棒性和抗干扰能力。因此，研究非理想通信下多智能体系统固定时协同控制对于国家工业升级和能源与产业转型至关重要。

为此，在国家自然科学基金项目研究中，面对非理想通信环境下多智能体系统协同控制难题，倪骏康决心打破传统协同控制无法在非理想通信环境下实现多智能体系统固定时协同控制的局限，探索全新的分布式观测器与控制协议设计方法。项目初期，倪骏康选择采用基于事件触发的机制，只有当状态变化超过预设阈值时，分布式观测器才会主动发送信息和更新自身状态，控制器才会施加控制动作，而非周期性不断传输和更新，极大减少了不必要的数据传输和控制更新，提高了通信和控制效率，节约了通信资源、计算资源和系统能源消耗，实现了领导状态的固定时分布式观测和多智能体系统固定时协同。与此同时，他意识到在实际工程中，网络传输的比特率也会受到限制，随着数字通信的普及，量化通信技术也逐渐成熟。于是，基于量化通信机制的固定时协同控制应运而生，每个节点将状态信息经过合理量化后传输，既保证了传输效率，又避免了量化误差累积，实现了在有限比特率下固定时分布式观测和多智能体系统协同。而后，他针对非理想通信环境中可能出现的通信延时和数据丢包现象，引入了预测补偿机制，提出了基于预测补偿机制的固定时分布式观测器和固定时/预定时协同控制方法，使得分布式观测器能够通过历史数据精确预估当前自身状态并在固定时间内估计出领导状态，确保状态估计的连续性和精确度，并保证在通信延时和数据丢包下多智能体系统实现高精度快速协同。对于因物理距离或环境影响导致的信号衰减，他首次提出了基于衰减补偿策略的指定时分布式观测器和指定时协同控制方法，弥补了因信号损失给协同控制带来的不利影响，实现了多智能体系统在信道衰减下指定时协同。为了进一步提高多智能体系统对通信噪声干扰的鲁棒性，他还特别设计了一种抗串扰滤波器，成功地过滤掉了通信噪声干扰，让每个节点收到的数据更加纯净，设计了基于抗串扰滤波器的指定时分布式观测器和预定时协同控制方案，实现了多智能体系统在通信噪声干扰下预定时协同。为了进一步提高多智能体系统对网络攻击的弹性，他提出了基于标签信号的攻击检测方法，能够在事件触发环境下准确检测出拒绝服务攻击，提出了基于标签信号的固定时分布式观测器和预定时协同控制方法，实现了拒绝服务攻击下多智能体系统固定时事件触发协同，提出了基于鲁棒补偿的固定时分布式观测器和预定时协同控制方法，实现了欺骗攻击下多智能体系统预定时协同。

基于上述工作，倪骏康在国际上首次提出了基于事件触发、预测补偿、量化通信、衰减补偿、标签信号、抗串扰滤波器等机制的固定时/预定时/指定时分布式观测器及非理想通信下基于分布式观测器的一致性跟踪控制协议，使得多智能体系统即便在带宽限制、通信延时、数据丢包、比特率约束、有向通信拓扑、信道衰减、欺骗攻击、拒绝服务攻击、通信噪声等非理想通信环境下，依然能够高效交互和准确协作，大幅度降低了通信频率和控制器更新频率，实现了指定时间指定精度收敛，极大降低了收敛时间估计的保守性，达到了前所未有的协同控制效果。相关成果应用于异构多智能体系统协同控制、大规模多智能体集群协同控制，受到了应用单位的高度评价。这段科研历程不仅展现了倪骏康在理论与实践间不断突破的探索精神，也为复杂网络环境下的多智能体协同控制奠定了坚实基础。

此外，通过文献调研，倪骏康发现当今系统所处的物理环境更加复杂，环境物理屏障制约了系统的运动范围，系统受自身性能限制和安全方面的考虑，对系统的输出/状态和输入提出了更严苛的限制，输出/状态限制可能导致实际输出/状态与期望值之间存在较大偏差，从而降低跟踪精度，甚至引起系统性能恶化或不稳定；控制死区导致在微小偏差时系统无法进行有效调整，从而降低控制精度，并可能引起稳态误差或响应延迟；在未知控制方向下设计控制器，可能会使控制作用起反效果，甚至导致系统不稳定。

在陕西省自然科学基金项目初期，倪骏康面对的是一系列棘手的实际控制难题：非严格反馈结构的非线性系统难以直接控制，控制输入存在死区且方向未知，系统输出受到严格限制，系统难以精确建模，带有极大不确定性，更有未知的外部干扰随时威胁系统的稳定性与精度。传统控制方法在这些复杂条件下往往无能为力，无法实现物理限制下复杂非线性系统固定时稳定跟踪。

为此，倪骏康首先探索固定时神经网络控制方法，通过构建精巧的神经网络控制器，成功解决了非严格反馈结构代数环问题，并极大降低了神经网络计算负担，实现了系统状态在固定时间内的快速收敛。然而，单纯实现固定时控制远远不够，工程应用中对性能也有更高要求。他进一步提出了一种创新性的预定性能固定时神经网络控制策略，首次实现了系统状态在固定时间内不仅稳定，而且保证跟踪误差始终维持在预设的性能边界之内，开创了预定性能与固定时控制相融合的新思路。就在他以为问题迎刃而解之时，实际工程应用中另一个难题浮现——控制死区、未知的控制方向和输出限制问题无法回避。于是，他设计了兼容控制死区且无需明确控制方向信息的自适应固定时控制方案，通过巧妙的神经网络逼近机制，使控制器在未知控制方向下也能自适应稳定地工作。此外，面对系统输出严格受限的现实需求，他创新地提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数和非线性映射的固定时神经网络控制策略，确保系统状态既能迅速稳定，又严格遵循输出限制要求，显著提升了控制方法的实用性。

与此同时，外界干扰和系统不确定性也始终困扰着科研人员，倪骏康通过深入研究不确定非线性系统在外部干扰下的固定时控制问题，成功开发了一种具备固定时高精度特性的神经网络控制器，实现了即使在复杂干扰作用并且系统存在极大不确定性下，系统状态也能在固定有限时间内稳定到期望目标。在取得上述一系列成果后，他进一步提出了预定时间、预定精度的全局神经网络控制策略，使得系统不仅能在预先指定的时间内达到预设的精度要求，而且实现了真正意义上的全局稳定。

基于上述工作，倪骏康在国际上首次提出了具备全局预定时间预定精度、固定时高精度、预定性能固定时、仅需更新一个参数等特性的神经网络控制，以及基于积分障碍李雅普诺夫函数和非线性映射的固定时神经网络控制，攻克了物理受限非线性系统快速高精度高性能收敛这一国际公认的控制难题，相关成果应用于无人机飞控、直流电机驱动系统，受到了应用单位的高度评价。所提出的控制方法不仅能确保系统在全局范围内达到稳定，更能严格按照预设时间和精度要求执行任务，为多种物理约束下复杂非线性系统控制提供了理论与实践上的突破。这段科研故事见证了倪骏康在非线性控制领域一步步攻坚克难，从理论创新到实际应用的全过程，开辟了非线性系统控制研究领域的新局面。

我与CAA

多次参加中国自动化大会、中国控制会议、中国自动化学会青年学术年会、中国控制与决策会议等中国自动化学会主办的学术会议，在参加会议过程中拓展了学术视野，给予我研究和选题方面更多新的灵感，也给予我更多向行业专家请教探讨的机会，同时也结识了更多志同道合的学术朋友。在自动化学报编辑部的支持下，2021年我光荣地成为了中科院一区TOP期刊IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica一名青年编委，并成功组织了IEEE/CAA JAS专题研讨会九：有限时间/固定时间控制及其在自主无人系统和信息物理系统中的应用，扩大了学术影响力。

有幸入选第八届中国科协青年人才托举工程，并于2023年4月8日作为主要牵头人成功承办“中国自动化学会青年菁英论坛：信息物理系统先进控制理论”，2023年4月29日成功承办“自动化前沿热点讲堂：多智能体系统协同控制理论及应用”，2023年5月4日参加“CAA线上圆桌派——五四特别活动”，2023年7月28日主持“会士面对面：同济大学陈启军教授——从静态智能到具身智能：视觉语言导航”，2023年8月29日在中国自动化学会青年学术年会上受邀作“多智能体系统固定时事件触发一致性跟踪控制”的特邀报告，2023年9月1日成功承办“CAA云讲座：多智能体系统的避碰协同：从底层闭环控制到上层指令调节”，2023年10月在学会平台上发表科普论文“通信限制下多智能体系统协同控制”，2023年11月17日在中国自动化大会专题论坛上做“非理想通信下多智能体系统固定时一致性跟踪控制”的报告，2024年5月26日在中国控制与决策会议专题论坛上做“Fixed-time consensus tracking of multi-agent systems under cyberattacks” 的报告，2024年5月30日全国科技工作者日主持“CAA科普大讲堂：北方工业大学教授刘小明：城市道路智能交通控制技术的发展”，2024年6月8日中国自动化学会青年学术年会专题论坛上做“受限非线性多智能体系统固定时控制” 的报告，2025年3月23日主持“CAA科普大讲堂：北京航空航天大学全权教授：无人机集群控制：虚拟管道技术”，扩大了学术影响力。

感谢中国科协和中国自动化学会在项目托举期间对我的支持和帮助，衷心感谢中国自动化学会搭建的学术交流平台，让我有机会与自动化领域的国内外优秀学者开展了多次学术交流，开阔了研究视野。特别衷心感谢我的三位推荐人曹进德教授、黄攀峰教授、段志生教授给予我的鼎力支持！

内容来源|学会秘书处