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尚超 研究员
2021/9/24 10:09:00    



报告题目从Chebyshev不等式到未知概率分布下的鲁棒故障检测

报告摘要:误警率是重要的检测性能指标;然而,在复杂环境下不确定性的真实概率分布通常未知,而传统方法主要基于高斯或集值假设,与真实分布间的差异极易引发报警洪水,严重限制其实用价值。为此,本报告介绍一种新的设计思想,通过建立“分布鲁棒性”摆脱对精确信息的依赖。揭示了误警率约束与经典Chebyshev不等式间的内在联系、建立了不等式的若干推广形式,仅利用部分概率信息即可实现检测器设计、有效平衡鲁棒性与检测能力。

尚超,清华大学自动化系特别研究员、博导。2016年获清华大学控制科学与工程博士学位,研究方向为工业大数据驱动的过程控制与优化方法,成果在光伏、炼化等国民经济重点行业中得到推广应用并取得成效。独立出版英文专著1部,发表SCI论文30余篇,引用1400余次。2021年被IFAC旗舰期刊 Control Engineering Practice评选为“新兴领导者”(Emerging Leaders),是入选的唯一华人学者。此外,获Springer全球杰出博士论文奖、多个学术会议最佳论文奖、清华大学“紫荆学者”等奖项。