师资队伍

詹璟原

电话:

E-mail:jyzhan@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号北京工业大学科学楼

研究方向

多智能体协同控制、分布式预测控制、智能交通系统

个人简介

詹璟原,女,博士,副研究员,北京工业大学,担任新浦京澳门棋牌平台控制科学与工程学科硕士研究生导师。入选2022年北京市科技新星计划创新新星,2022年度北京市属高校教师队伍建设支持计划优秀青年人才。长期从事多智能体协同控制理论与智能网联技术研究,在分布式模型预测控制与多智能体协同控制算法及其理论方面取得了突破性成果。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、北京市自然科学基金-交控科技轨道交通联合基金项目,作为参研单位负责人参与国家重点研发计划川藏铁路重点专项课题,作为科研骨干参与科技创新2030——重大项目课题。

教育简历

2013.09—2017.06,复旦大学,电路与系统,博士

2010.09—2013.06,复旦大学,电路与系统,硕士

2006.09—2010.06,复旦大学电子信息科学与技术,学士

工作履历

2021.07至今,北京工业大学,副研究员

2017.08—2021.06,北京工业大学,讲师

学术兼职

指挥控制学会网络科学与工程专委会委员、TCCT模型预测控制学组成员

课程教学

本科生教学:电路分析基础

研究生教学:模型预测控制

科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目,低渗透率混合车辆队列的协同预测控制理论与方法,No.6227301454万元,2023.01-2026.12.

2. 国家重点研发计划川藏铁路重点专项课题,川藏铁路通信信号系统关键储备技术及前期技术方案研究——任务,50万元,2021.12-2026.11.

3. 北京市教委科技计划一般项目,智能网联环境下混合车辆队列的协同生态驾驶理论与方法,No. KM20231000503215万元,2023.01-2025.12.

4. 国家自然科学基金青年科学基金项目,异构车辆队列的协同预测控制研究,No.6180300732.4万元,2019.01-2021.12.

5. 北京市自然科学基金-交控科技轨道交通联合基金,基于多智能体预测控制的城市轨道交通列车运行调整和节能优化,No. L17100126万元,2018.1-2020.12.

荣誉和获奖

入选2022年北京市科技新星计划创新新星

入选2022年度北京市属高校教师队伍建设支持计划优秀青年人才

主要论文论著

[1] J. Zhan, L. Zhang, Y. Chen, Asynchronous platoon control for connected vehicles with intermittent and delayed information transmission, IEEE Transactions on Automatic Control, DOI: 10.1109/TAC.2023.3241134.

[2] J. Zhan, Z. Ma, L. Zhang, Data-driven modeling and distributed predictive control of mixed vehicle platoons, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 8(1): 572-582, 2023.

[3] H. Zhao, J. Zhan*, L. Zhang, Saturated boundary feedback stabilization for LWR traffic flow model, Systems & Control Letters, 173: 105465, 2023.

[4] J. Zhan, Z. Jiang, Y. Wang, X. Li, Distributed model predictive consensus with self-triggered mechanism in general linear multiagent systems, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(7): 3987-3997, 2019. (Regular Paper)

[5] J. Zhan, Y. Hu, X. Li, Adaptive event-triggered distributed model predictive control for multi-agent systems, Systems & Control Letters, 134: 104531, 2019.

[6] J. Zhan, X. Li. Asynchronous consensus of multiple double-integrator agents with arbitrary sampling intervals and communication delays, IEEE Transactions on Circuits and Systems-I: Regular Papers, 62(9): 2301-2311, 2015.                      

[7] J. Zhan, X. Li. Flocking of multi-agent systems via model predictive control based on position-only measurements, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 9(1): 377-385, 2013. (Regular Paper)   

[8] J. Zhan, X. Li. Consensus of sampled-data multi-agent networking systems via model predictive control, Automatica, 49(8): 2502-2507, 2013.        

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