戴诗陆 - 华南理工大学 - 自动化科学与工程学院

个人简介

戴诗陆，博士，2002年7 月，2006年3月，2010年7月分别获得东北大学热能工程与动力机械专业学士学位，导航、制导与控制专业工学硕士学位，控制理论与控制工程专业工学博士学位。2010年8月，2013年9月，2017年9月分别受聘为华南理工大学自动化学院讲师、副教授和教授职称。2007年11月至2009年11月获国家留学基金委员会资助在新加坡国立大学电子与计算机工程系做联合培养博士研究生。2015年10月至2016年10月获国家留学基金委员会资助在美国圣母大学（University of Notre Dame）电子工程系做访问学者。戴诗陆博士主要从事智能控制与学习、机器人控制技术等方面的教学与科学研究工作。作为项目负责人先后主持了4项国家自然科学基金项目（2项面上项目、1项青年科学基金、1项中英合作与交流项目），1项广东省自然科学基金（面上项目），2项中国博士后科学基金项目（1项特别资助项目、1项面上项目），2项广东省教育部产学研项目（校方负责人），1项广州市科技计划项目（校方负责人），5项中央高校基本科研业务费专项资金（1项培育项目、3项重点项目、1项面上项目）。在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Control Systems Technology、IEEE Transactions on Industrial Electronics等国内外主要学术刊物，以及控制领域国际重要会议发表学术论文50 余篇，其中以第一/通讯作者发表的IEEE Transactions长文10余篇（其中4篇入选ESI高被引论文）；获授权发明专利8项；获计算机软件著作权登记2项。2011年获辽宁省优秀博士学位论文提名论文奖；2012 年入选广东省高等学校“千百十工程”第七批校级培养对象；2019年入选广东省科技创新青年拔尖人才。工作经历 2017.09--至今华南理工大学自动化学院教授 2015.10--2016.10 美国圣母大学(Notre Dame) 访问学者 2013.09--2017.08 华南理工大学自动化学院副教授 2010.08--2013.08 华南理工大学自动化学院讲师 2002.08--2003.06 广州钢铁股份有限公司技术工人教育经历 2006.03--2010.07 东北大学控制理论与控制工程博士 2007.11--2009.11 新加坡国立大学电子与计算机工程系国家公派联合培养博士研究生 2003.09--2006.03 东北大学导航、制导与控制硕士 1998.09--2002.07 东北大学热能工程与动力机械本科主要业绩：研究水面机器人/水下机器人的智能控制与学习问题，提出稳定的自适应神经网络控制算法（自适应神经网络控制是当前智能控制主要方向之一）来实现对机器人闭环系统内部未知动态（即系统的未建模不确定性）的信息获取、表达和再利用的方法（即确定学习算法）；应用确定学习算法提出基于动态模式的智能控制方法（知识利用）。这些主要研究成果已发表高水平学术论文30余篇，其中IEEE Transactions 长论文（Regular Paper）10余篇（其中4 篇入选ESI 高被引论文）；获授权发明专利8项；获计算机软件著作权登记2项。科研项目主持的科研项目（部分）： 1. 广东省科技创新青年拔尖人才. 广东省科学技术厅. 2019TQ05X110, 2020.03--2023.03, 50万. 2. 基于确定学习方法的多无人艇系统协同学习与控制研究. 国家自然科学基金（面上项目）, 61973129, 2020.01--2023.12, 75万（直接经费: 63万）. 3. 基于确定学习方法的无人水面艇智能控制研究. 国家自然科学基金（面上项目）, 61473121, 2015.01--2018.12, 83万. 4. 无人水面艇的自适应神经网络控制与确定学习研究. 国家自然科学基金（中英合作与交流项目）, 61611130214, 2016.04--2018.03, 10万. 5. 通讯受限网络控制系统的切换控制与调度协同设计. 国家自然科学基金（青年科学基金项目）, 61104108, 2012.1--2014.12, 23万. 6. 水面机器人的自适应神经网络控制与学习算法分析. 广东省自然科学基金（自由申请项目）, 2017A030313381, 2017.05--2020.05, 10万. 7. 网络环境下水面机器人的确定学习与智能控制研究. 中国博士后科学基金（第六批特别资助）, 2013T60803, 2013.1--2014.12, 15万. 科研创新发明专利授权情况： [1] 戴诗陆，何树德，方冲，王敏. 一种满足预设跟踪性能的欠驱动水面船舶控制方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2017 1 0327797.X. [2] 戴诗陆，何树德，方冲，李烈军. 一种基于领导跟随结构的无人水面艇编队控制方法.中国发明专利，专利号：ZL 2017 1 0281426.2. [3] 戴诗陆，彭云根，王敏，李烈军. 一种无人水面艇的扰动补偿控制方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2017 1 0364373.0. [4] 戴诗陆，方冲，何树德，李烈军. 一种不确定欠驱动无人艇系统的预设性能控制方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2017 1 1143413.5. [5] 戴诗陆，袁佳，董超. 一种避碰与连接保持约束下的无人艇分布式编队控制方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2019 1 0560210.9. [6] 戴诗陆，叶青照，王敏，董超. 一种具有预设性能的无人艇输出反馈编队控制设计方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2019 1 0560206.2. [7] 戴诗陆，马雨飞，王敏，董超. 一种同构多无人艇系统的协同学习与编队控制方法. 中国发明专利，专利号：ZL 2019 1 0560204.3.

研究领域

智能控制与确定学习、机器人控制技术。主要包括：（1）水面机器人/水下机器人的智能控制技术；（2）机器人系统的智能控制与确定学习算法；（3）多机器人系统的分布式协同控制与协同学习算法。

近期论文

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[1] Shi-Lu Dai*, Shude He, Xin Chen, Xu Jin. Adaptive leader-follower formation control of nonholonomic mobile robots with prescribed transient and steady-state performance. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(6): 3662--3671, 2020. [2] Shi-Lu Dai, Shude He, Min Wang*, Chengzhi Yuan. Adaptive neural control of underactuated surface vessels with prescribed performance guarantees. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 30(12): 3686--3698, 2019. [3] Shi-Lu Dai, Shude He, Hai Lin*. Transverse function control with prescribed performance guarantees for underactuated marine surface vehicles. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 29(5): 1577--1596, 2019. [4] Shude He, Shi-Lu Dai*, Fei Luo. Asymptotic trajectory tracking control with guaranteed transient behavior for MSV with uncertain dynamics and external disturbances. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 66(5): 3712--3720, 2019. [5] Shude He, Min Wang*, Shi-Lu Dai, Fei Luo. Leader-follower formation control of USVs with prescribed performance and collision avoidance. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(1): 572--581, 2019.（ESI高被引论文） [6] Shi-Lu Dai*, Shude He, Hai Lin, Cong Wang. Platoon formation control with prescribed performance guarantees for USVs. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(5): 4237--4246, 2018.（ESI高被引论文） [7] Shi-Lu Dai, Min Wang, Cong Wang*. Neural learning control of marine surface vessels with guaranteed transient tracking performance. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 63(3): 1717--1727, 2016. （ESI高被引论文） [8] Shi-Lu Dai*, Cong Wang, Min Wang. Dynamic learning from adaptive neural network control of a class of nonaffine nonlinear systems. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 25(1): 111--123, 2014. （ESI高被引论文） [9] Shi-Lu Dai*, Cong Wang, Fei Luo. Identification and learning control of ocean surface ship using neural networks. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 8(4): 801--810, 2012. [10] Shi-Lu Dai*, Hai Lin, Shuzhi Sam Ge. Scheduling-and-control codesign for a collection of networked control systems with uncertain delays, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 18(1): 66--78, 2010.