全国特种作业机器人标准化工作组 委员

教育背景

工学学士 (自动化系), 海军航空工程学院, 中国, 1986;

工学硕士 (自动化系), 海军航空工程学院, 中国, 1989;

工学博士 (计算机科学与技术系), 清华大学, 中国, 1997.

社会兼职

智能技术与系统国家重点实验室: 副主任;

IEEE： 高级会员;

中国人工智能学会: 理事 ;

中国人工智能学会: 智能控制与智能管理专业委员会副主任兼秘书长;

IEEE控制系统协会： 智能控制技术委员会委员;

机电一体化，IEEE Trans.关于神经网络，软计算：编委;

智能技术学报: 编委;

信息科学： 客座编辑;

中国科学: 客座编辑.

研究领域

智能控制, 机器人与飞行器的导航与控制

网络控制系统

人工认知系统的信息感知和处理.

研究概况

我从事非线性系统的神经模糊建模、控制与滤波研究十余年。在国家自然科学基金、973项目、863项目和国防预研项目的资助下，我在非线性系统的神经模糊稳定自适应控制和鲁棒控制、马尔可夫（Markov）跳变系统的滤波等方面取得了一系列研究成果，具体包括：

1. 非线性系统的神经模糊稳定自适应控制。我提出了神经变结构控制和神经模糊动态逆的设计思想，建立了较为完整的机器人神经网络稳定自适应控制的理论与方法，并完成了主要理论方法的实验验证。代表性工作获第十八届Choon-Gang国际学术一等奖和IEEE CSS 北京分会优秀论文奖。

2. 多时标非线性系统和马尔可夫跳变系统的控制与滤波。我从理论上证明柔性机械臂、飞翼式飞机、大型柔性空间结构等一大类多时标非线性系统可以采用模糊奇异摄动模型逼近的存在性和充分性，并给出其在给定逼近精度下的必要条件。我提出的基于摄动参数无关和相关解的自适应和鲁棒控制方法为实现该类系统的高精度和高稳定度控制开拓了新的途径。针对实际系统中常遇到的饱和效应、模态不可测等困难，我给出了有效的控制与滤波方法。研究成果应邀到本领域2006年IEEE智能系统设计与应用国际会议上做大会报告。

3. 面向需求的应用技术研究。我建立了国内第一个柔性双臂空间机器人和面向在轨服务的遥操作地面实验系统。我在空间机器人动力学参数的在轨辨识、抑振轨迹规划、位置/力混合控制、以及面向在轨服务的遥操作双边控制和共享控制技术方面取得创新性成果，申请受理发明专利8项、授权3项，并应邀在2009年IEEE测量技术与机械学自动化国际会议上做大会报告。

近年来，我共在国际期刊发表论文58篇（SCI收录52篇），这些论文在Web of Science网络版中他引300余次。我的专著《机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法》被高等教育出版社于2005年出版，专著《空间机器人学：动力学、规划与控制》即将被清华大学出版社出版，译著《机器人学导论》已为三十多所大学作为教材使用，获得好评。

奖励与荣誉

国家杰出青年基金 (2006);

教育部新世纪人才奖 (2004);

第十八届春江国际学术奖 （2003）;

教育部提名国家科技进步二等奖——柔性连杆机械臂实验平台及其系统建模与控制 (2002);

北京市科学技术进步二等奖——非线性系统神经模糊稳定自适应控制与鲁棒控制的理论与方法(2004);

全国优秀博士论文奖 (2000).

学术成果

[1] 孙富春, 孙增圻, 张钹著.机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法.高等教育出版社, 2005.1.

[2] 孙.C和吴福国第8章：一种离散时间跳跃模糊系统方法，用于网络控制系统设计。在网络控制系统：理论与应用，Eds.Fei-YueWang & Derong Liu，West Publishing Company：2008年3月。

[3] 孙.C、谭彦斌、王春莹关于使用神经网络的模式识别和信息处理的特刊。软计算， 2010， 14（2）： 101-102.

[4] L. Lee 和 F.C. Sun.基于具有未知后果的奇异扰动模型的直接自适应控制。国际控制自动化与系统学报， 2010， 8（2）： 38-243.

[5] 王汉强和孙.C。用于分类和回归的无偏 LSSVM 模型。软计算， 2010， 14（2）： 171-180.

[6] 陈楠，F.C.孙和丁磊。一种使用多传感器信息融合的自适应 PNN-DS 分类方法。神经计算与应用， 2009， 18（5）：455-467.

[7] 吴华，F.C孙和刘海平。不确定系统的模糊粒子滤波。电气工程， 模糊系统， 2008， 16（5）：114-119.

[8] 孙.C、李立、李汉、刘鹏鹏。基于神经模糊动态反演的机器人操纵器自适应控制-离散时间案例.IEEE Trans.工业电子学报， 2007， 54（3）： 1342-1351.

[9] W. Hao， and F.C. Sun. 离散时间非线性系统的自适应克里金控制。控制理论与应用， 2007， 1（3）：646-656.

[10] Y. G. Tang， F.C. Sun 和 Z. Q. Sun. 使用滑动模式对柔性链接操纵器进行神经网络控制。神经计算， 2006， 70：288-295.

F.C. Sun， Z. Q. Sun 和 H. X. Li. 通过神经模糊动态反演设计机器人操纵器的稳定自适应控制器。机器人系统学报， 2005， 2005， 22（12）：809-819.

[12] 孙.C、刘海平、何国志低阶 H∞ 滤波，用于具有马尔可夫跳转参数的线性系统。系统与控制快报， 2005，54（8）：739-746.

H. P. Liu， F.C. Sun 和 Z. Q. Sun. 模糊奇异扰动系统的稳定性分析和合成.模糊系统学报， 2005， 13（2）：273-284.

[14] F.C. Sun， H. P. Liu和Z. Q. Sun. 评论"离散高木杉杉野模糊模型的约束控制器设计"。模糊集与系统， 2004， 146（2）： 473-476.

[15]刘鹏， F.C孙坤他和Z. Q. Sun.设计了具有时滞的马尔可夫跳跃线性系统的降阶H∞滤波器。IEEE Trans. on Circuits and Systems， Part II ---- Express Briefs， 2004， 51（11）：607-612.

F.C. Sun， Z. Q. Sun， L. Li. 机器人机械手的自适应动态神经模糊控制器设计。模糊集与系统， 2003， 134（1）： 117-133.

[17]F.C. Sun 和 Z. Q. Sun. 柔性链接操纵器的混合神经模糊自适应控制.国际模糊系统学报， 2003， 5（2）： 89-97.

[18] F.C. 孙，李洪新，L.基于动态神经网络的机器人离散自适应控制。自动化学报， 2002， 38（11）： 1977-1983.

[19] F.C. Sun， Z. Q. Sun 和 P. Y. Woo.基于神经网络的自适应控制器设计，采用观察器的机器人操纵器。神经网络学报， 2001， 12（1）： 54-67.

[20] 孙.C，孙志强，陈毅.B，张荣用于未知动力学的机器人操纵器的神经自适应跟踪控制器。IEE技术学报，D部分：控制理论与应用， 2000， 147（3）： 366-370.

[21] F.C. Sun， Z. Q. Sun 和 F. Gary.一种基于机器人操纵器滑动模式的自适应模糊控制器。IEEE Trans. on Systems， Man， and Cybernetics.（B部分：控制论）， 1999， 29（5）： 661-667.

[22] 孙.C、孙振强、朱毅、卢伟为未知动力学的机器人提供稳定的神经自适应控制。智能与机器人系统学报.1999, 26(1): 91-100.

F.C. Sun和Z. Q. Sun. 基于动态神经网络的动态反演机器人自适应控制.机器智能与机器人控制， 1999， 1（2）： 71-78.

[24] F.C. Sun， Z. Q. Sun， 和 P. Y. Woo.基于神经网络的采样数据非线性系统自适应控制稳定。神经网络学报， 1998， 9（5）： 956-968.

[25] 孙.C，孙志强，郭明华，张荣军一种基于神经网络的稳定机器人操纵器自适应控制器。国际智能与机器人系统学报， 1998， 2（3）： 413-432.

F.C. Sun 和 Z. Q. Sun. 使用神经网络模型对机器人进行稳定的采样数据自适应控制。智能与机器人系统学报.1997, 20 (2): 131-155.

[27]吴华，孙.C，孙中强，吴.C具有减振功能的柔性双臂空间机器人的最佳轨迹规划。智能与机器人系统学报， 2004， 40（2）：147-163.

[28] N. Zhao和F.C. Sun.评论"具有极点放置约束的非线性奇异扰动系统的模糊控制设计：LMI方法"。IEEE Trans. on Systems， Man and Cybernetics， 2004， 34（6）：2422.