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Annex 1-4: Monographs and Textbooks Citations on MFAC, and MFAC based Control Branch-Ph.D thesis-Patent

作者： 时间：2021-12-19 点击数：

附件1：无模型自适应控制（MFAC）著作或教材引用 [Monographs and Textbooks]

[1] Sunan Huang, Kok Kiong Tan, Tong Heng Lee, Applied Predictive Control, Springer, 2002 (Cha.7)

[2] 张云生 祝晓红，自适应控制器设计及应用，国防工业出版社，2005. (Cha. 8)

       [Yunsheng Zhang, Xiaohong Zhu, Adaptive Controllers Design and Applications, National Defense Industry Press, 2005]

[3] Shanben Chen and Jing Wu, Intelligentized Methodology for Arc Welding Dynamical Processes, Springer, 2009 [Cha 5.5]

[4] 马洁，运动系统多层递阶自适应预报与控制，机械工业出版社，2010。(Cha.4-5)

      [Jie Ma, Multilevel Hierarchical Adaptive Prediction and Control for Motion Systems, Machine Industry Press, 2010]

[5] 曹荣敏，数据驱动运动控制系统设计与实现，国防工业出版社，2012. (MFAC applications)

      [Rongmin Cao, Data Driven Motion Control System Designing and Implementation, National Defense Industry Press, 2012. (MFAC applications)]

[6] 孙优贤等编著，控制工程手册, 化学工业出版社，2015 (p856-861)

      [Youxian Sun, Handbook of Control Engineering, Chemical Industry Publishing House, 2015]

[7] 陆超 张俊勃 韩英铎，电力系统广域动态稳定辨识与控制，科学出版社，2015, (Cha. 11).

      [Chao Lu, Junbo Zhang, Yingduo Han, Wide Area Dynamic Power System Identification and Control, Science Press, 2015]

[8] 丁永生 等著, 碳纤维生产过程的动态建模与智能控制, 科学出版社, 2016[Cha 8]

      [Yongsheng Ding et al, Dynamic modeling and intelligent control of carbon fiber production process, Science Press, 2016]

[9] 曹荣敏 郑冬 周惠兴，非圆切削衍生式数控系统设计及数据驱动控制理论与方法研究， 清华大学出版社, 2017. (Cha. 11)

      [Rongmin Cao, Dong Zheng, Huixing Zhou, Data driven control theory based extracted CNC system design for Noncircular Turning, Tsinghua University Press, 2017.]

[10] 王占山著，复杂非线性系统的故障诊断与智能自适应容错控制，科学出版社，2018. (Cha.1，Cha.9)

         [Zhanshan Wang and Lei Liu, The Fault Diagnosis and Intelligent Adaptive Tolerance Control for Complex Nonlinear Systems, Science Press, 2018]

[11] Qiuye Sun, Renewable Energy Sources & Energy Storage, Springer, 2019 [Sec.3-4, Cha.1]

[12] 廖煜雷，水面机器人航行控制技术，科学出版社，2020. (Cha 3-5)

        [Yulei Liao, Navigation control technology for unmanned surface vehicle, Science Press, 2020]

[13] Ahmad Taher Azar and Nashwa Ahmad Kamal (Ed.), Renewable Energy Systems: Modelling, Optimization and Control, Academic Press, Elsevier. 2021.    [Cha.1] by M.L. Corradini, G. Ippoliti and G. Orlando, Efficiency maximization of wind turbines using data-driven Model-Free Adaptive Control, pp1-12.

[14] Radu-Emil Precup, Raul-Cristian Roman, and Ali Safaei, Data-Driven Model-Free Controllers, CRC Press, 2022. Boca Raton, FL [Cha.5-8]

[15] [教材]庞中华，崔红著，系统辨识与自适应控制MATLAB仿真 (第3版)，北京航空航天大学出版社, 2017. (Cha. 8).

         [Zhonghua Pang and Hong Cui, Matlab Simulations for System Identification and Adaptive Control (The Third Edition), Beihang University Press, 2017. Textbook.]

[16] [教材]王飞跃，陈俊龙主编，智能控制：方法与应用，中国科学技术出版社，2020. [Cha. 2] 作者：池荣虎 侯忠生，学习控制，pp34-66.

        [Feiyue Wang and C. L. Philip Chen (Ed.), Intelligent Control: Method and Application, China Science and Technology Press, 2020. Textbook.]


附件2：基于MFAC的理论分支[MFAC based Research Branches] -共计12

序号

理论

分支

代表性论文

1

Event-    triggered  MFAC

[1] Na Lin,   Ronghu Chi, Biao Huang. Event-Triggered Model-Free Adaptive Control.   IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,2019.   DOI:   10.1109/TSMC.2019. 2924356

[2] Hai-Feng   Li,Ying-Chun Wang, Hua-Guang Zhang. Data-driven-based event-triggered   tracking control for non-linear systems with unknown disturbance. IET   Control Theory & Applications,   2019, 13(14):2197-2206

[3] Dong Liu,   Guang-Hong Yang, Neural network-based event-triggered MFAC for nonlinear   discrete-time processes, Neurocomputing,   272, 2018, 356–364

[4] Dong Liu,   Guang-Hong Yang, Event-based model-free adaptive control for discrete-time   non-linear processes, IET Control Theory   Appl., 2017, 11(15), pp2531-2538

2

MFAC 

with prescribed performance

[1] Dong Liu and   Guang-Hong Yang, Data-Driven Adaptive Sliding Mode Control of Nonlinear   Discrete-Time Systems With Prescribed Performance, IEEE   T on   Systems, Man, and Cybernetics: Sys,   DOI: 10.1109/TSMC.2017.2779564

[2] Dong Liu,   Guang-Hong Yang, Performance-based data-driven model-free adaptive sliding   mode control for a class of discrete-time nonlinear processes,   Journal of Process Control, 68, 2018,   p186-194

3

MFAPC

[1] Zhongsheng Hou,   Shida Liu, ChenkunYin, Local learning-based model-free adaptive predictive   control for adjustment of oxygen concentration in syngas manufacturing   industry, IET Control Theory Appl.,   2016, 10(12), pp1384–1394

[2] Zhongsheng   Hou, Shida Liu, and Taotao Tian, Lazy-Learning-Based Data-Driven Model-Free  Adaptive Predictive Control for a Class of Discrete-Time Nonlinear Systems, IEEE   Transactions on Neural Networks and Learning Systems,   28(8), 2017, p1914- 1928

[3] K. K. Tan,   T. Lee, S. Huang, and F. Leu, "Adaptive-predictive control of a class of   SISO nonlinear systems," Dynamics and   Control, 11(2), pp151-174, 2001

[4] Zhang Bin   and Zhang Weidong, Adaptive predictive functional control of a class of nonlinear   systems, ISA Transactions,   45(2), 2006, pp175–183

4

MFAILC

[1] Changchun   Hua,Yunfei Qiu, Xinping Guan. Enhanced model-free adaptive iterative learning control with load disturbance and data dropout. International Journal   of Systems Science, 2020, 51(11): 2057-2067

[2] Jiannan   Chen, Changchun Hua, Xinping Guan. Fast data-driven iterative event-triggered   control for nonlinear networked discrete systems with data dropouts and   sensor saturation. J. of the Franklin Institute. 2020, 357(13):   8364-8382

[3] Chidentree   Treesatayapun, Adaptive iterative learning control based on IF–THEN rules and   data-driven scheme for a class of nonlinear discrete-time systems, Soft   Computing, DOI 10.1007/s00500-016-2349-x

[4] X. Bu, Q.   Yu, and Z. Hou, Model Free Adaptive Iterative Learning Consensus Tracking   Control for a Class of Nonlinear Multiagent System, IEEE Trans.  on   Systems, Man, and Cybernetics: Systems, DOI: 10.1109/TSMC., 2017.

[5] Xuhui Bu,   Lizhi Cui, Zhongsheng Hou and Wei Qian, Formation control for a class of   nonlinear multiagent systems using model-free adaptive iterative learning, Int   J Robust Nonlinear Control. 2017, DOI: 10.1002/rnc.3961

5

MFAPILC

[1] Qiongxia   Yu,Zhongsheng Hou. Data-driven predictive iterative learning control for a  class of multiple-input and multiple-output nonlinear systems. Trans.   of the Institute of Measurement and Control, 2017, 38(3): 266-281

[2] Na   Lin,Ronghu Chi,Biao Huang. Auxiliary Predictive Compensation-Based ILC for Variable Pass Lengths. IEEE Transactions on Systems, Man, and   Cybernetics: Systems, 2019. DOI: 10.1109/TSMC.2019.2930670

6

Model Free Adaptive Fault-tolerant Control

[1] Yuan Wang,   Zhanshan Wang. Model free adaptive fault-tolerant tracking control for a   class of discrete-time systems. Neurocomputing, 2020(412):   143-151

[2] Lei Liu,   Zhanshan Wang, Xianshuang Yao and Huaguang Zhang, Echo State Networks- Based   Data-Driven Adaptive Fault Tolerant Control with Its Application to   Electromechanical System, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,   DOI 10.1109/TMECH.2018.2817495

[3] Zhanshan   Wang, Lei Liu, and Huaguang Zhang，Neural   Network-Based Model-Free Adaptive Fault-Tolerant Control for Discrete-Time Nonlinear   Systems With Sensor Fault, IEEE Transactions on Systems, Man, and   Cybernetics: Systems, DOI: 10.1109/TSMC.2017.2672664

[4] Lei Liu,   Zhanshan Wang, and Huaguang Zhang, Data-Based Adaptive Fault Estimation and   Fault Tolerant Control for MIMO Model-Free Systems Using Generalized Fuzzy   Hyperbolic Model, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, DOI   10.1109/TFUZZ.2017.2717801, 2018

[5] Zhe Li and   Guang-Hong Yang, Data-driven adaptive fault-tolerant control for a class of   multiple-input–multiple-output linear   discrete-time systems, IET Control Theory Appl., 2017, Vol. 11   Iss. 16, pp. 2824-2833

7

Model-Free Adaptive Control With Observer

 

[1] Dezhi Xu,   Bin Jiang and Peng Shi,　A Novel Model-Free Adaptive Control Design for Multivariable Industrial   Processes, IEEE   Transactions on Industrial Electronics, 61(11), 2014

[2] Dezhi Xu,   Bin Jiang and Peng Shi, Adaptive Observer Based Data-Driven   Control for Nonlinear Discrete-Time Processes,   IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 11(4),   pp1037-1045, 2014

[3] Haifeng Li,   Yingchun Wang, Mengmeng Pang. Disturbance compensation based model-free   adaptive tracking control for nonlinear systems with unknown disturbance. Asian   Journal of Control, 2019.  DOI:10.1002/asjc.2230

8

Model Adaptive Sliding Mode  Control

[1]   Dong Liu, Guang-Hong Yang. Data-Driven Adaptive Sliding Mode  Control of Nonlinear Discrete-Time Systems With Prescribed Performance. IEEE   Trans. on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, 49(12): 2598-2604

[2]   Dong Liu,Guang-Hong Yang. Prescribed Performance Model-Free   Adaptive Integral Sliding Mode Control for Discrete-Time Nonlinear Systems. IEEE   Trans. on Neural Networks and Learning Systems, 2019, 30(7):2222-2230

[3]   Dezhi Xu, Xiaoqi Song, Wenxu Yan, Bin Jiang. Model-free adaptive   command filtered backstepping sliding mode control for discrete-time   high-order nonlinear systems. Information   Sciences, 2019(485): 141-153

[4]   Yinsong Wang, Mingdong Hou. Model-free adaptive integral   terminal sliding mode predictive control for a class of discrete-time   nonlinear systems. ISA Transactions, 2019(93): 209-217

[5]   Xiaofeng Wang, Xing Li, Jianhui Wang, Xiaoke Fang, Xuefeng Zhu,   Data-driven model-free adaptive sliding mode control for the multi   degree-of-freedom robotic exoskeleton, Information   Sciences, 327, pp246–257, 2016

[6]   Y.P. Weng, X.W. Gao, Data-driven sliding mode control of unknown   MIMO nonlinear discrete-time systems with moving PID sliding surface, Journal   of the Franklin Institute,   354 (2017) 6463–6502

[7]   Yongpeng Weng and Xianwen Gao, Data-Driven Robust Output   Tracking Control for Gas Collector Pressure System of Coke Ovens, IEEE   Transactions on Industrial Electronics, VOL. 64, NO. 5, MAY 2017

[8]   Chidentree Treesatayapun, Varying-sliding condition adaptive   controller for a class of unknown discrete-time systems with data-driven   model, Int. J. Modelling, Identification   and Control, Vol. 27,   No. 3, 2017

[9]   Dezhi Xu, Yan Shi, and Zhicheng Ji, Model-Free Adaptive   Discrete-Time Integral Sliding-Mode-Constrained-Control for Autonomous 4WMV   Parking Systems, IEEE Trans. on   Industrial Electronics, vol.65,   No. 1, Jan. 2018

[10]               Dezhi Xu,Weiming Zhang,Bin Jiang;Peng Shi,Shuoyu Wang, Directed-Graph-Observer-Based Model-Free Cooperative Sliding   Mode Control for Distributed Energy Storage Systems in DC Microgrid. IEEE   Transactions on Industrial Informatics,2020,16(2) :1224-1235

[11]               Ji Zhang, Sen-Chun Chai,   Bai-Hai Zhang, and Guo-Ping Liu, Distributed Model-Free Sliding-Mode   Predictive Control of Discrete-Time Second-Order Nonlinear Multiagent Systems   With Delays, IEEE Transactions on Cybernetics, https://doi.org/10.1109/TCYB.2021.3073217.

[12]               M. L. Corradini, A Robust Sliding-Mode   Based Data-Driven Model-Free Adaptive Controller, IEEE Control Systems   Letters, VOL. 6, 2022, 421-427

9

Data Driven Multiagent Systems Consensus

[1] Xuhui Bu,   Zhongsheng Hou and Hongwei Zhang, Data Driven Multiagent Systems Consensus  Tracking Using Model Free Adaptive Control, IEEE Trans. on Neural   Networks and Learning Systems, DOI: 10.1109/TNNLS.2017.2673020, 2017

[2] Chang-Jiang   Li and Guo-Ping Liu, Data-Driven Leader-Follower Output Synchronization for   Networked Non-Linear Multi-Agent Systems with Switching Topology and   Time-Varying Delays, J. Syst. Sci. Complex, 31, pp87-102, 2018

[3] X. Bu, Q.   Yu, and Z. Hou, Model Free Adaptive Iterative Learning Consensus Tracking Control   for a Class of Nonlinear Multiagent System, IEEE Trans.  on   Systems, Man, and Cybernetics: Systems, DOI: 10.1109/TSMC., 2017.

[4] Xuhui Bu,   Lizhi Cui, Zhongsheng Hou and Wei Qian, Formation control for a class of   nonlinear multiagent systems using model-free adaptive iterative learning, Int   J Robust Nonlinear Control. 2017, DOI: 10.1002/rnc.3961

[5] Guo-Ping   Liu, Predictive Control of Networked Nonlinear Multiagent Systems With   Communication Constraints, IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics:   Sys., Digital Object Identifier 10.1109/TSMC.2018.2853126, 2018

10

MFAC Based Networked Control

[1] Zhong-Hua   Pang, Guo-Ping Liu, Donghua Zhou, and Dehui Sun, "Data-Based Predictive Control for Networked Nonlinear Systems with Network-Induced Delay and Packet Dropout,"IEEE   Transactions on Industrial Electronics, 63(2), 1249-1257, 2016

[2] Zhong-Hua   Pang, Guo-Ping Liu, Donghua Zhou, Dehui Sun, Data-based predictive control   for networked non-linear systems with two-channel packet dropouts, IET   Control Theory Appl., 9(7), pp1154–1161, 2015

[3] Zhong-Hua   Pang, Guo-Ping Liu, Donghua Zhou, and Dehui Sun, "Data-Driven Control   With Input Design-Based Data Dropout Compensation for Networked Nonlinear   Systems, " IEEE Trans. on Control Systems Technology, vol.   25, no. 2, 2017

[4] Zhong-Hua   Pang, Guo-Ping Liu,Donghua Zhou and Dehui Sun, "Input Design-Based   Compensation Control for Networked Nonlinear Systems With Random Delays and   Packet Dropouts, " IEEE Transactions on Circuits and Systems II:   Express Briefs, DOI 10.1109/TCSII.2016.2573049

[5] Truong Q.   Dinh, James Marco, David Greenwood, Kyoung K. Ahn and Jong I. Yoon,   Data-Based Predictive Hybrid Driven Control for A Class of Imperfect   Networked Systems, IEEE Transactions on Industrial Informatics,   DOI 10.1109/TII.2018.2799081

11

Data Driven Filtering

[1] Zhihui Li,   Yingji Xia, and Zhaowei Qu, Data-driven background representation method to video surveillance,   Journal of the Optical Society of America A, 34(2), pp193-202,   2017

[2] 李志慧，夏英集，曲昭伟,   视频监控的数据驱动背景模型,   吉林大学学报（工学版）,   47(4), 2017

[3] Lingling   Fan, Zhongsheng Hou, Rongmin Cao, Honghai Ji, A Novel Data-Driven Kalman   Filtering Algorithm for a Class of Discrete-Time Nonlinear Systems, DDCLS   2018, Enshi, Hubei, May25-27

12

MFAC for CPS

[1] Yingchun   Wang, Xiaojie Qiu, Huaguang Zhang, and Xiangpeng Xie，Data-Driven-Based   Event-Triggered Control for Nonlinear CPSs Against Jamming Attacks，IEEE   Transactions on Neural Networks and Learning System， https://doi.org/10.1109/TNNLS.2020.3047931.

[2]   Qiu Xiaojie, Wang Yingchun, Xie Xiangpeng, Zhang Huaguang. Resilient   model-free adaptive control for cyber-physical systems against jamming   attack. Neurocomputing, 2020(413): 422-430

[3]   Yong-Sheng Ma, Wei-Wei Che, Chao Deng, and Zheng-Guang Wu, Distributed   Model-Free Adaptive Control for Learning Nonlinear MASs Under DoS Attacks, IEEE   Transactions on Neural Networks and Learning System, https://doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3104978.

[4]   Jiannan Chen, Changchun Hua, and Xinping Guan, Iterative Learning Model-Free   Control for Networked Systems With Dual-Direction Data Dropouts and Actuator   Faults. IEEE Transactions on Neural   Networks and Learning System, Digital Object Identifier 10.1109/TNNLS.2020.3027651


附件3：学位论文[ Ph.D Theses using MFAC in more than one Chapter or Section]。基于MFAC的博士论文共55篇（包括美国、英国、德国、瑞士、巴西、法国、罗马尼亚共7篇。包含1章以上基于MFAC的内容），清单见如下表格。硕士论文258篇（省略）

序号

博士论文

1

魏弦，数控磨齿机床热误差鲁棒建模技术及补偿研究，西安理工大学，2020

2

Meenakshi Narayan, Data-Driven Models for   Real-Time Prevention of Adverse Events in Robotic Needle Interventions, The   University of Texas at Dallas, 2020,美国

3

Hoang Anh Pham, Contributions to   Model-Free Adaptive Control for Complex Mechanical Systems, Universitat   Duisburg-Essen, 2020. 德国

4

Saeid Aghaei Hashjin, Control of a Traction/Charging Structure   for a Hybrid Electric Vehicle. Universite de Lorraine, 2020. 法国

5

熊双双，无模型自适应控制的稳定性分析记载多智能体系统中的应用，北京交通大学，2020

6

任叶，无模型自适应多智能体协调控制记载交通中的应用，北京交通大学，2020

7

余弦，给予控制器动态线性化的数据驱动迭代学习控制及应用，北京交通大学，2020

8

雷霆，城市交通系统无模型自适应宏观边界控制方法，北京交通大学，2020

9

侯明冬, 基于动态线性化数据模型的离散滑模控制研究, 华北电力大学(北京), 2020

10

鞠晓君. 滚珠丝杠副筒状超磁致伸缩自动预紧系统设计与研究.   山东大学博士学位论文.   2019[机械工程领域]

11

高寒，组合体航天器姿态稳定控制研究，哈尔滨工业大学，2019

12

朱建辉，电磁直线执行器直接驱动的流体控制阀系统的研究，南京理工大学，2019

13

李长江，具有变拓扑与变时滞的网络化多智能体系统的一致性研究，哈尔滨工业大学，2019

14

Ziang Li. Operation issues on carbon capture processes of power plants. The University of   Manchester, 2019。英国。[碳捕获]

15

Raul-Cristian Roman, Tehnici De Tip Model-Free De Acordare a Parametrilor   Regulatoarelor Automate. Universitatea Politehnica Timisoara, 2018。罗马尼亚。 [双旋翼气动系统]

16

乔峰，永磁同步电机驱动系统几类自适应控制策略研究，山东大学，2018

17

吴頔，基于多源信息融合的铝合金VPPAW成形预测和智能控制研究，上海交通大学，2018

18

朱建辉, 电磁直线执行器直接驱动的流体控制阀系统的研究, 南京理工大学,    2018

19

刘冬, 基于动态线性化技术的非线性系统数据驱动控制方法研究,东北大学,   2018

20

赵述龙，数据驱动的无人机曲线路径跟踪控制方法研究，国防科技大学，2017

21

蒋澄灿，铅带双辊连铸传热模型与连轧过程负荷分配控制,苏州大学,   2017

22

王晓峰，外骨骼式上肢康复机器人运动控制的应用研究,东北大学,   2017

23

刘磊，基于神经网络的多变量离散系统的自适应容错控制研究, 东北大学,   2017

24

冯增喜，集中空调系统递阶稳态优化节能控制研究，西安建筑科技大学, 2017

25

刘世达，数据驱动建模与无模型自适应控制及在复杂工业系统中的应用，北京交通大学，2017

26

翁永鹏. 基于数据驱动的焦炉集气过程滑模控制方法及应用研究, 东北大学,   2017

27

余琼霞. 迭代学习辨识与控制及在高速列车运行控制系统中的应用, 北京交通大学,   2017

28

吉鸿海. 自适应迭代学习控制和卡尔曼一致性滤波及在高速列车运行控制中的应用, 北京交通大学,   2017

29

冯增喜. 集中空调系统递阶稳态优化节能控制研究[D]. 西安建筑科技大学,   2016.

30

周洪成，数据驱动无模型自适应控制技术研究，南京航空航天大学， 2016

31

葛乐，清洁能源定制电能并网控制关键技术研究，南京航空航天大学，2016

32

严伟，仿驾驶员速度跟随行为的自适应巡航控制算法研究，吉林大学, 2016

33

姚文龙，船舶吊舱推进电机无模型自适应矢量控制策略研究，大连海事大学，2015

34

王一光，滑模变结构控制在扫描光刻系统中的应用研究，哈尔滨工业大学，2015

35

陈甜甜，可转位刀片周边型面磨削数控技术与智能误差补偿，山东大学,

2015

36

胡芳，推进轴系纵向振动主动控制方法研究, 上海交通大学, 2015

37

Robert Hideki Nguyen, Multi-Input Transcutaneous Neuromuscular   Electrical Stimulation For Control of The Lower Limb, ETH Zurich, 2015。瑞士。 [机器人下肢运动控制]

38

朱远明，基于参数化控制器的数据驱动控制方法研究,北京交通大学,2014

39

李永强. 数据驱动非线性控制：镇定、最优镇定以及输出跟踪. 北京交通大学,   2014

40

郝建根. 数据驱动控制方法在交通控制中的应用研究. 北京交通大学,   2014

41

宋杨. 船舶减摇无模型自适应控制技术研究. 大连理工大学博士学位论文, 2013 [船舶减摇]

42

任刚. 船体分段三维测量及对位系统控制策略研究, 大连理工大学,   2013

43

孙晓静，飞轮电池控制策略研究及其应用，兰州理工大学, 2013

44

于霜，神经网络逆控制方法研究及其在生物发酵过程中的应用,江苏大学,   2012

45

曹荣敏, 数据驱动控制方法及其在精密直线运动控制中的应用研究,[博士论文]，中国农业大学，2012

46

卜旭辉，数据驱动无模型自适应控制与学习控制的鲁棒性问题研究，北京交通大学，2011

47

蒋近，太阳能硅片多线切割机张力系统控制机理研究及应用,湖南大学,   2011

48

王海波，水下拖曳升沉补偿液压系统及其控制研究，浙江大学，2009

49

秦品乐. 船舶液货装卸智能控制系统关键技术研究, 大连理工大学,   2009

50

王卫红，无模型自适应控制理论几类问题的研究，北京交通大学，2008

51

吕凤琳. 脉冲GTAW熔池动态过程无模型自适应控制方法研究. 上海交通大学博士学位论文, 2008 [焊接过程]

52

Rodrigo Rodrigues Sumar, Analysis and Design of Discrete   Controllers With Direct Learning, Federal University of Santa Catarina, 2008。巴西。[机械工程]

53

金尚泰，无模型学习自适应控制的若干问题研究及其应用，北京交通大学，2008

54

池荣虎. 非线性离散时间系统的自适应迭代学习控制及应用,北京交通大学,   2006

55

马洁，船舶运动姿态预报与控制方法研究，哈尔滨工程大学，2006

备注

 ◆博士论文共计55篇，包括美国、英国、德国、瑞士、巴西、法国、罗马尼亚共7篇；

◆硕士论文258篇, 省略。

 

附件4： 其他学者基于MFAC理论的中国发明专利申请清单[ MFAC based Patents held by other scholars, till 2021-10-11] (120项，直至20211011)


[1]  姚文龙,亓冠华,杨珂,池荣虎,邵巍,岳耀宾. 一种数据驱动的水井钻机电液伺服系统扰动补偿方法[P]. 山东省：CN112925208A,2021-06-08.

[2] 廖煜雷,付跃文,姜权权,陈启贤,苏玉民,张磊,潘恺文,张伟,张蔚欣. 一种重定义输出式无模型自适应航向控制方法及系统[P]. 黑龙江省：CN108319140B,2021-06-01.

[3] 张广明,柏志青,吕筱东,高鹏,王恒强,王月. 一种iPI无模型自适应全局非奇异快速终端滑模控制方法[P]. 江苏省：CN112859617A, 2021-05-28.

[4] 姚文龙,裴春博,池荣虎,邵巍,闫成阳. 一种基于无模型自适应控制的船舶微电网二次调频方法[P]. 山东省：CN112838602A,2021-05-25.

[5]姚文龙,庞震,王加利,池荣虎,邵巍,李博洋. 一种无人智能清扫车驱动电机控制方法[P]. 山东省：CN111146991B,2021-05-18.

[6] 刘志坚,王栋栋,宋琪,王洪亮,谢静,刘亚锦,罗灵琳,单节杉. 一种基于无模型自适应的附加阻尼控制方法[P]. 云南省：CN108011380B,2021-05-14.

[7] 廖煜雷,杜廷朋,姜权权,姜文,李晔,贾琪,成昌盛,苏玉民,张磊. 一种基于低通滤波器的PID型一阶全格式无模型自适应航速控制算法[P]. 黑龙江省：CN109116727B,2021-05-11.

[8] 姜权权,李晔,廖煜雷,苗玉刚,姜文,成昌盛,李资科,贾琪,王博,庄佳园,武皓微. 一种舰船用模糊遗忘因子无模型自适应航向控制方法[P]. 黑龙江省：CN109189075B,2021-05-11.

[9] 李勇刚,石雄涛,阳春华,朱红求,桂卫华,孙备,龙双,刘卫平. 锌电解过程无模型自适应学习型最优化控制方法及系统[P]. 湖南省：CN110109356B,2021-04-27.

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