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  • 萬百五

    萬百五

    萬百五,自動化和系統(tǒng)工程專家,是中國大系統(tǒng)理論與應用的重要創(chuàng)始人之一。職稱教授,江蘇南京人。西安交通大學任教,擔當博士生導師。對大工業(yè)過程遞階穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制、穩(wěn)態(tài)模型辨識、大工業(yè)過程智能控制以及廣義穩(wěn)態(tài)的描述和等效優(yōu)化控制問題都作了深入研究并取得重大成果。


    社會兼職

    中國自動化榮譽理事;《控制理論與應用》等雜志編委或榮譽編委;美國機械工程師協(xié)會會刊,第九篇:系統(tǒng)與控制工程雜志編委;國際自動控制聯(lián)合會(IFAC)大系統(tǒng)技術委員會委員。

    人物生平

    萬百五,1928年9月6日出生于江蘇南京市的一個知識分子家庭。父親萬古蟾為中國動畫片創(chuàng)始人萬氏兄弟之老二。自幼生長在上海,經歷抗日戰(zhàn)爭時代國家的屈辱以及人民生活極端困苦,萬百五從少年時起養(yǎng)成愛國、奮斗、上進的思想。1949年畢業(yè)于交通大學電機系電信組,得工學學士學位。上海解放后,考入交通大學電信研究所為研究生,師從張鐘俊教授(后為中國科學院院士)。他勤奮學習,政治上要求進步,1950年3月加入中國新民主義主青年團,1951年研究生畢業(yè)于交通大學電信研究所(當時無學位制度)。

    畢業(yè)后萬百五留校電機系電信組任助教,勤奮工作。一年后,通過選拔和考試,交通大學推舉他為留蘇預備生,10月赴北京俄文專修學校留蘇預備部學習俄文。次年夏因“海外關系”未能赴蘇聯(lián)留學。但他于1953年5月光榮加入中國共產黨。8月他被分配回交通大學,在電力系“工業(yè)企業(yè)電氣化”新專業(yè)工作并兼任電力系系秘書。1954年任講師,1956年兼任系主任助理。1955年初起他為工業(yè)企業(yè)電氣化專業(yè)講授“自動調整理論”課程(即今之“自動控制理論”課程),并翻譯蘇聯(lián)該課程的教學大綱和教材,許多自動控制術語譯名沿用至今。他主譯的蘇聯(lián)該課程教材《自動調整理論基礎》(伏龍諾夫著)被工業(yè)企業(yè)電氣化、自動控制等專業(yè)作為教材或參考書近20年,培養(yǎng)了一代學人。他是1952年教學改革后國內最先講授自動控制理論課程的教師之一。

    1956年起萬百五受命主持籌備交通大學自動控制專業(yè),并赴清華大學進修兩年。1958年響應國家號召,作為獨子毅然告別上海年邁父母,懷著敬業(yè)和奉獻精神隨學校西遷,并主持了西安交通大學自動控制專業(yè)的建立及日常教研工作,任教研室副主任,1960年該專業(yè)培養(yǎng)出第一屆五年制畢業(yè)生。1978年調任西安交通大學系統(tǒng)工程研究所大系統(tǒng)研究室主任,1979年晉升為副教授,1985年晉升為教授。1986年任博士研究生導師。萬百五1980、1981年在英國倫敦City Univcrsity系統(tǒng)科學系任客座高級研究員,參加P.D.Roberts教授領導的“大工業(yè)過程遞階控制”研究小組。自1978年迄今他以科學研究和研究生培養(yǎng)為其主要工作。

    所獲殊榮

    萬百五曾因“大型彩色顯像管玻璃爐的微機控制”科研項目獲得1987年國家教委科技進步一等獎,1988年電子機械部科技進步一等獎。曾因“大系統(tǒng)遞階控制理論和實現”項目獲西安交通大學科技進步一等獎,以及1990年曾因“工業(yè)過程穩(wěn)態(tài)大系統(tǒng)優(yōu)化理論研究”獲國家科委科技進步二等獎。曾因“工業(yè)過程隨機穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制理論與算法”獲1994年國家教委科技進步二等獎。曾獲陜西省科學技術協(xié)會授予的陜西省自然科學一等優(yōu)秀學術論文獎勵以及獲“陜西省科技精英”榮譽稱號。

    萬百五

    主要論著

    1 萬百五.線性自動調節(jié)系統(tǒng)的綜合.自動化,1958(3)99~114.

    2 萬百五.我國古代自動裝置的原理分析及其成就的探討.自動化學報,1965,3(2)57~65.

    3 萬百五.Roberts PD.穩(wěn)態(tài)大系統(tǒng)的遞階控制技術的一些改進(Ⅰ)直接法.西安交通大學學報,1983,(2)1~8;(Ⅱ)價格法.(2)9~16;(Ⅲ)混合法.(3):27 ~38.

    4黃正良,萬百五.大規(guī)模工業(yè)過程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制新算法—自適應雙迭代算法.控制與決策1992,7(6)437~442.

    近期論著選

    一、國際學術期刊論文 1 Jia-chen Gu and Bai-wu Wan, Steady State Hierarchical Optimizing Control for Large-scale Industrial Processes with Fuzzy Parameters. IEEE Trans. Systems-Man-Cybernetics, Part C, vol.31, no.3, 1-9. 2001. 二、國際學術會議論文

    1 Gu Jia-chen,Wan Bai-wu and Song Li, Interaction Balance Method for Large-scale Industrial Processes with Fuzzy Parameters,submitted to the 9th IFAC/IFORS/IMACS/IFIP Symposium on Large Scale Systems:Theory and Applications,July 18-20,2001,Bucharest,Romania.

    三、國內學術期刊論文

    1 顧佳晨,萬百五,有模糊參數的大工業(yè)過程的關聯(lián)預測法,控制與決策,第十六卷,第一期,58-61,2001.

    2 邢進生,鄭亞林,萬百五,推廣的感知器學習算法及其在模式識別中的應用,曲阜師范大學學報,第一期,23-26,2001.

    3 邢進生,安凱,萬百五,模糊神經網絡的記憶,西安交通大學學報,第三十五卷,第二期,171-174,2001.

    4 阮小娥,萬百五,高紅霞,具有滯后的飽和非線性工業(yè)控制系統(tǒng)的迭代學習控制,自動化學報,第二十七卷,第二期,219-223,2001.

    四、國內學術會議論文

    1 阮小娥,萬百五,遞階穩(wěn)態(tài)優(yōu)化下非線性大工業(yè)過程的迭代學習控制,2001中國控制與決策學術年會論文集,2001.5月,西安,28-32.

    2 顧佳晨,萬百五,具有區(qū)間參數的大工業(yè)過程關聯(lián)平衡法,2001中國控制與決策學術年會論文集,2001.5月,西安,33-37.

    科學成就

    中國古代自動裝置及其原理分析的研究

    1963年起萬百五在西安交通大學學報上以“我國古代在自動調整系統(tǒng)方面的成就”為題發(fā)表兩篇論文,介紹初步收集到的不少珍貴材料及其成就探討。1965年他匯合成論文“我國古代自動裝置的原理分析及其成就的探討”,發(fā)表于自動化學報。論文認為我國古代勞動人民在自動裝置上的創(chuàng)造和成就是極其突出的。1991年他又補充新材料為《中國大百科全書:自動控制與系統(tǒng)工程卷》寫成新條目“我國古代自動裝置”。文中例舉:指南車是采用擾動補償原理的方向開環(huán)自動調整系統(tǒng);銅壺滴漏計時裝置是采用非線性限制器的多級阻容濾波;浮子式閥門是用于銅壺滴漏計時裝置中保持水位恒定的閉環(huán)自動調節(jié)系統(tǒng),又用于飲酒速度自動調節(jié)器;記里鼓車是備有路程自動測量裝置的車;漏水轉渾天儀是天文表現儀器,采用仿真原理的水運渾象;候風地動儀是觀測地震用的自動檢測儀器;水運儀象臺采用仿真原理演示或觀測天象的水力天文裝置,內有樞輪轉速恒定系統(tǒng)采用內部負反饋并進行自振蕩的系統(tǒng)。

    大工業(yè)過程遞階穩(wěn)態(tài)模型辯識

    1991年萬百五提出利用工業(yè)過程在隨機噪聲下的動態(tài)信息辨識過程的穩(wěn)態(tài)模型。

    他和課題組以設定點的正常階躍變動作為輸入激勵信號,取得過程的輸出數據,進行對線性近似動態(tài)模型的開環(huán)辨識,采用最小二乘估計模型的參數。最后由線性近似動態(tài)模型建立穩(wěn)態(tài)模型。重要的是,他們證明:階躍激勵信號對于穩(wěn)態(tài)模型是充分激勵的。課題組將該方法推廣到多輸入多輸出工業(yè)過程以及一類非線性工業(yè)過程。對于雙線性、Hammerstein型和Wiener型非線性過程,采用穩(wěn)態(tài)辨識方法和動態(tài)辨識方法結合的集成辨識技術,先求整體穩(wěn)態(tài)模型結構,然后再用數次設定點變動所得數據進行模型參數估計,所得的整體穩(wěn)態(tài)模型以及過程導數都是強一致性的。

    非凸靜態(tài)大系統(tǒng)的凸化

    靜態(tài)大系統(tǒng)在分解后采用目標協(xié)調法進行協(xié)調,這就要求它的目標函數具有嚴格凸性、存在鞍點,并Lagrange函數具有可分性。對于大工業(yè)過程常常采用一些經濟指標(如能耗、成本、利潤等)作為目標函數,它是非凸的。1986年萬百五和課題組采用二次等價性原理及點凸化技術法、梯度偏移,來解決線性系統(tǒng)具有線性約束及目標函數具有非嚴格凸性的凸化問題,以及輸出預估和平衡凸化法來解決非線性系統(tǒng)并具有不等式約束問題。但對一般可分問題具有等式和不等式約束,他們采用乘子及部分罰函數凸化方法。上述諸方法求得的非凸靜態(tài)大系統(tǒng)最優(yōu)解都是局部最優(yōu)解。1998年萬百五和課題組把此問題嵌入到一個多目標優(yōu)化問題中,然后通過p次冪凸化非劣前沿,再從非劣解中挑出原問題的全局最優(yōu)解。

    基于模型未知的大工業(yè)過程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化算法

    對于模型未知的(大)工業(yè)過程,英國P.Roberts教授提出基于系統(tǒng)優(yōu)化與參數估計集成研究法(ISOPE)的修正兩步法。萬百五和課題組采用ISOPE算法與分解—協(xié)調相結合的自適應法,可以解決工業(yè)過程含有與輸出相關不等式約束和非凸目標函數問題。課題組提出的雙模型法也能解決含有與輸出相關不等式約束。他和課題組提出的利用變量增廣技術的凸化目標函數法,可以應用于上述諸方法,從而增加它們的在線迭代效率和便于使用者選擇增益因子。后他們提出的三環(huán)迭代法,一般能進一步減少設定點變動次數,當工業(yè)過程呈線性或以線性為主時,效果更為明顯。他和課題組將序列模型逼法與分解—協(xié)調結合推廣應用到大工業(yè)過程并形成單迭代、雙迭代兩種算法,為大工業(yè)過程建模與穩(wěn)態(tài)優(yōu)化開辟新途徑。

    工業(yè)過程的廣義穩(wěn)態(tài)優(yōu)化

    工業(yè)過程的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化過去都指常值穩(wěn)態(tài)的優(yōu)化控制。1998 年萬百五和課題組提出穩(wěn)態(tài)的概念除常值穩(wěn)態(tài)外,應予以擴充即包括隨機穩(wěn)態(tài)、周期穩(wěn)態(tài)、擬周期穩(wěn)態(tài)和混沌穩(wěn)態(tài)。1989年他們對大工業(yè)系統(tǒng)建立一套隨機穩(wěn)態(tài)優(yōu)化理論與方法。利用動態(tài)信息辨識目標函數及其導數的估價值的基礎上,將隨機穩(wěn)態(tài)優(yōu)化問題等價為一個確定性優(yōu)化問題,子系統(tǒng)模型則采用遞階穩(wěn)態(tài)辨識方法。辨識和優(yōu)化可以集成在一起形成單迭代及雙迭代算法。他們將二次方差分析引入到上述問題中使原最優(yōu)解獲得改善。對廣義穩(wěn)態(tài)(特別是混沌穩(wěn)態(tài)),他們利用遍歷理論的Borel不變測度積分定義廣義穩(wěn)態(tài)集合的中心名義值,并據此對廣義穩(wěn)態(tài)進行描述。并給出等效優(yōu)化問題存在條件及其求解算法步驟。對混沌穩(wěn)態(tài)的優(yōu)化控制,他和課題組研究和提出等效優(yōu)化問題及其求解算法步驟。

    大工業(yè)過程的智能控制

    1993年萬百五將它定義為應用人工智能的概念和方法,來解決大系統(tǒng)的辨識、

    鎮(zhèn)定、優(yōu)化、協(xié)調、決策以及故障檢測、診斷和定位、處理等問題,其中特別是總結和模擬人在控制和決策進程中的經驗和規(guī)律。具體而言就是運用神經網絡、迭代學習、模糊控制以及由知識庫、數據庫、學習機、推理機所組成的智能決策單元(專家系統(tǒng))等來解決大系統(tǒng)的上述問題。他和合作者在大工業(yè)過程智能穩(wěn)態(tài)優(yōu)化方面作了開創(chuàng)性工作。諸如利用(大)工業(yè)過程動態(tài)信息基于三層或四層前向神經網絡建立(大)工業(yè)過程穩(wěn)態(tài)模型,可以離線訓練、在線更新,優(yōu)化時可仍使用像SUMT那樣的優(yōu)化算法;谝(guī)則的智能推理決策機構的利用,將大系統(tǒng)理論和知識工程相結合,可以解決問題智能協(xié)調、智能穩(wěn)態(tài)優(yōu)化等問題,簡便而實用。具有模糊參數的大工業(yè)過程智能穩(wěn)態(tài)優(yōu)化問題,也是采用基于規(guī)則的智能推理決策機構求解。迭代學習控制的引用,使得大工業(yè)過程的多次迭代而引起的設定點變動,減輕對工業(yè)過程的擾動,避免工業(yè)過程的振蕩或失穩(wěn),縮短動態(tài)時間;贖opfield神經網絡的大系統(tǒng)各種遞階優(yōu)化智能智能算法,具有非迭代性和快速性。特別是將大系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化問題通過Hopfield神經網絡轉化為具有非迭代性和快速性的網絡求解一組微分方程問題,對于存在模型與實際差異采用閉環(huán)控制的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化問題,一次迭代就可求得最優(yōu)解。

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