个人简介

张吉烈，工学博士，副教授，博导，入选江南娱乐网页版入口官网下载安装“雏鹰计划”，四川省学术带头人后备人选。博士毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，现就职于江南娱乐网页版入口官网下载安装信息科学与技术学院。主要从事多智能体一致协同控制和自适应动态规划等领域相关研究工作。目前感兴趣的领域：ECP重载列车异步制动控制。

本人为中国自动化学会会员，担任中国自动化学会能源互联网专委员会、自适应动态规划与强化学习专委会委员；还担任国际主要杂志审稿人（TAC, TNNLS, TFS, TC 和 TSMCS）。

成果概述

以第一作者身份在《IEEE Transactions on Automatic Control》,《Automatica》,《IEEE Transactions on Cybernetics》,《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Sysytems》和《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetices: Systems》等国际顶级期刊和会议发表高水平论文30余篇。发表在《自动化学报》的论文获得自动化学报优秀论文奖。

目前主持国家自然科学基金青年、面上项目各1项；参与面上项目3项，青年项目1项，四川省项目2项。

研究兴趣

ECP重载列车异步制动控制主要研究具有电气制动系统（ECP）的长大货运列车在制动过程中如何减小纵向冲动的控制问题。由于重载列车车厢之间存在车钩力，整个列车动态模型存在耦合作用，导致异步控制器设计难以实现。目前大多方法还集中在列车整体设计方案的研究中。而异步制动设计是我们研究的动力和目标。异步制动设计将会对列车制动控制带来巨大改变，优势极为明显，如：减少计算量和计算速度，降低信号带宽，可靠性强，对车辆载重和运行工况自适应，提高载重和速度等优点。

希望与广大同行交流合作，也欢迎优秀学子加入团队共同研究该课题。

研究生招生（硕士、博士）：欢迎编程好或懂硬件（FPGA,PCB，嵌入式等）的同学报考（不能保证工作日在实验室的同学勿扰），报考博士还需要具有一定的理论素养（数学基础好，逻辑思维强）。要有正确的价值观和是非观,重点是:是非观!

成果展示

1.ATO重载编组分布式ECP完全异步制动方案

概述：该技术方案提出的列车异步协同制动控制是根据每节车厢的路况和自身载重的差异，在传统 ECP 制动系统框架下进行改进，为每节车厢产生所需的不同大小的制动力。一改传统 ECP 控制产生制动力不均引起的踏面异常损耗，进而减小纵向冲动、增加载重量、提高运行速度。此外，该方法解决了现在国外采用的 Fencing 控制所带来的通信带宽的问题。更重要的是，该方法实现了在复杂路况（有起伏的山路）上的自主异步制动功能。最后，采用权威的商业软件 Universal Mechanism (UM) 进行了仿真验证。

2.列车电控制动机电磁阀开关频次与气压精度控制优化方法研究

概述：这里介绍一种能够实现精确控制制动缸气压和减少电磁阀开关频率双重目标的优化控制方法。首先，针对列车空气制动部分的系统动力学模型进行数学建模；然后，依据制动系统动力学模型搭建物理实验台，并完成试验台验证。仿真和实验结果表明本文所提出的优化控制策略显著提高了气压控制精度，同时最大限度地减少了电磁阀开关的频次。无论在控制制动缸气压跟踪的均方差误差还是平均绝对误差等指标方面都优于传统方法，不单有助于列车制动过程中的安全性、可靠性和舒适性的需求，还有助于延长电磁阀使用寿命。该项技术不但可以应用于地铁、高铁等客运列车，还可以为未来的重载列车的异步ECP制动控制提供技术支持。

3.基于相似理论的列车制动动态性能试验台研究

概述：目前为了保证新的制动技术的安全性，需要通过实际行车的方式进行大量的试验验证。这种方式不仅开支巨大、过程复杂，还会占用大量公共资源，特别是安全方面也得不到有效保证。因此，一个基于相似理论等比例缩小的列车动态制动试验台对列车的制动性能研究起着至关重要的作用。这里旨在搭建一个可以模拟列车真实运行中的运动状态（运动相似）的小比例动态试验台。该试验台能够在有限的场地和空间内对列车制动控制技术实现物理级的动态效果验证；相较于传统的静态试验台而言，该动态试验台更能完整的反映真实列车在制动过程中的运行状态，验证新技术的真实效果，更有助于对新技术有效性进行评估；该试验台还可以通过动态施加负载模拟列车在复杂路况上的运行状况，更具真实性和可信度，从而大大减少了研发周期。

4.隧道中间段照明系统

论文成果

期刊论文

[22]J. Zhang, Xiang Chen and Guoxiang Gu,State consensus for discrete-time multi-agent systems over time-varying graphs,IEEE Transactions on Automatic Control, 52(2): 1205-1213, 2022.(ESI 高被引论文)

[21]J. Zhang,Tao Feng and Huaguang Zhang,The decoupling cooperation control with dominant poles assignment,IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetices: Systems, 52(2): 1205-1213, 2022.(ESI 高被引论文)

[20] Tao Feng,J. Zhang*, Yin Tong and Huaguang Zhang,Consensusability and Global Optimality of Discrete-Time Linear Multi-Agent Systems,IEEE Transactions on Cybernetics, 52(8): 8227-8238, 2022.

[19]J. Zhang, Zhiyong Chen, Hongwei Zhang and Tao Feng,Coupling effect and pole assignment in trajectory regulation of multi-agent systems,Automatica, 125 109465, 2021.

[18]J. Zhang*, Yin Tong and Huaguang Zhang,Q-learning algorithm in solving consensusability problem of discrete-time multi-agent systems,Automatica, 128,109576,2021.

[17] Jinsong Li, Tao Feng,J. ZhangandFei Yan,Optimal distributed cooperative control for multi-agent systems with constrains on convergence speed and control input,Neurocomputing, 426:14-25,2021.

[16]J. Zhangand Tao Feng,From undirected graphs to directed graphs: a new technique makes it possible for multi-agent systems,Journal of Control and Decision（控制与决策 英文版）,9(3): 286-288, 2021.

[15]J. Zhang,Tao Feng, Xiaomin Wang, Shaojie Qiao and Fei Yan,Output consensus for heterogeneous multi-agent systems with disturbances,Journal of the Franklin Institute, 375(4): 2457-2470, 2020.

[14]J. Zhang,Tao Feng, Fei Yan, Shaojie Qiao and Xiaomin Wang,Analysis and design on intervehicle distance control of autonomous vehicle platoons,ISA Transactions, 100: 446-453, 2020.

[13] Tao Feng,J. Zhang*and Huaguang Zhang,Consensusability of discrete-time linear multi-agent systems with multiple inputs,Neurocomputing, 383:183-193,2020.

[12]J. ZhangandZhanshan Wang and Hongwei Zhang,Data-based optimal control of multiagent systems: A reinforcement learning design approach,IEEE Transactions on Cybernetics, 49(12): 4441-4449, 2019.

[11]J. Zhang,Huaguang Zhang and Tao Feng,Distributed optimal consensus control for nonlinear multiagent system with unknown dynamic,IEEE Transactions on neural networks and learning systems, 29(8): 3339-3348, 2018.(ESI 高被引论文)

[10] Fei Yan,J. Zhang*and Guoxiang Gu,Output regulation in the presence of quadratically bounded parameter uncertainties,IET Control Theory & Applications, 12(5):700-706,2018.

[09]J. Zhang,Hongjing Liang and Tao Feng,Optimal control for nonlinear continuous systems by adaptive dynamic programming based on fuzzy basis functions,Applied Mathematical Modelling, 40(13–14): 6766-6774, 2016.

[08]J. Zhang,Huaguang Zhang, Binrui Wang and Tiaoyang Cai,Nearly data-based optimal control for linear discrete model-free systems with delays via reinforcement learning,International Journal of Systems Science, 47(7): 1563-1573, 2016.

[07] Huaguang Zhang,J. Zhang, Guanghong Yang and Yanhong Luo,Leader-based optimal coordination control for the consensus problem of multi-agent differential games via fuzzy adaptive dynamic programming,IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 23(1):152-163,2015.(ESI 高被引论文)

[06]J. Zhang,Huaguang Zhang, Huaguang Zhang, Zhenwei Liu and Yingchun Wang,Model-free optimal controller design for continuous-time nonlinear systems by adaptive dynamic programming based on a precompensator,ISA Transactions, 57: 63-70, 2015.

[05] Tao Feng, Huaguang Zhang, Yanhong Luo andJ. Zhang,Stability analysis of heuristic dynamic programming algorithm for nonlinear systems,Neurocomputing, 149, Part C:1461-1468,2015.

[04]J. Zhang,Huaguang Zhang, Yanhong Luo and Tao Feng,Model-free optimal control design for a class of linear discrete-time systems with multiple delays using adaptive dynamic programming,Neurocomputing, 135: 163-170, 2014.

[03] Hongjing Liang,Huaguang Zhang, Zhanshan Wang andJ. Zhang,Output regulation for heterogeneous linear multi-agent systems based on distributed internal model compensator,Applied Mathematics and Computation, 242:736-747,2014.

[02]J. Zhang, Huaguang Zhang, Yanhong Luo and Hongjing Liang,基于广义模糊双曲模型的自适应动态规划最优控制设计,自动化学报, 39(2): 142-148, 2016.

[01]J. Zhang,Huaguang Zhang, Feisheng Yang and Shenquan Wang,Robust fault detection filter design for a class of time-delay system via equivalent transformation,Control Theory Application（控制理论与应用 英文版）, 11(1): 54-60, 2013.

科研项目

[1]2024/01-2027/12,国家自然科学基金（面上项目）,62373312,自主重载列车分布式协同空气制动的自适应优化控制方法研究,在研,主持

[2] 2017/01-2019/12, 国家自然科学基金（青年基金）, 61603314, “多智能体系统分布式数据驱动最优一致控制理论研究”,主持

[3] 2015/05-2017/05, 中央高校基本科研业务费专项资金资助（科技创新项目）,2682015CX066, “线性异构多智能体系统一致控制协议设计”, 主持

[4] 2020/11-2023/10, 科技部重大专项, 2020YFB1711902, “支持业务流程融合和价值增值的服务型制造平台研发”, 课题骨干

[5] 2020/01-2023/12, 国家自然科学基金（面上项目）, 61975491, “前-反馈协同作用下冷丝辅助GTA增材制造多光路感知与高精度生长调控机制”, 参与

[6] 2019/01-2023/12, 四川省国际科技创新合作重点项目, 2019YFH0097, “基于人工智能的城轨列车调度控制系统综合运维关键技术研究”, 参与

[7] 2019/01-2022/12, 国家自然科学基金（面上项目）, 61873215, “检测、诊断和定位轨道电路微小及早期故障的动态分布式方法”, 参与

[8] 2018/01-2021/12, 国家自然科学基金（面上项目）, 61773322, “符号网络下多智能体系统的群体行为与分布式控制”, 参与

[9] 2013/01-2015/12, 国家自然科学基金（青年基金）, 61203046, “多维时滞非线性协议下的多智能体系统一致性及协调控制”, 参与

[10] 2016/01-2017/12, 四川科技支撑计划项目, 2016GZ0101, “光伏发电最大功率跟踪优化及能源管理系统的研究与实现”, 参与