6月10日，应机器人学国家重点实验室赵新刚研究员邀请，北京交通大学教授侯忠生访问研究所，并以“数据驱动控制”为题作报告。 

　　对于实际系统来说，机理模型或辨识模型往往具有较强不确定性并存在未建模动态，严重制约了控制理论在工程应用的发展。实际系统的过程数据包含所有关于运行操作的有价值信息，直接利用过程数据来确定控制器结构和调整控制器参数的数据驱动控制方法对于控制理论的发展具有重要意义。侯忠生的报告以典型的数据驱动控制方法PID和无模型自适应控制（MFAC）为例，说明了数据驱动控制的重要意义。他介绍了一种新的数学工具，称为动态线性化数据模型，用于控制器结构的确定。基于MFAC理论，他对PID控制器的结构选取、参数调节、鲁棒稳定性等问题进行了讨论。 

　　机器人学国家重点实验室科研人员、研究生参加了本次学术沙龙活动。报告结束后，与会人员与侯忠生就报告相关内容进行了深入交流。报告引起了与会人员的浓厚兴趣和热烈讨论，为后续的学科交叉合作和创新研究开拓了思路。 

　　侯忠生为北京交通大学教授、自动控制系主任。在控制理论研究领域提出了“无模型自适应控制”、“数据驱动控制”、“动态线性化技术”、“伪偏导数”、“伪梯度”、“伪雅克比矩阵”等新概念，并被广泛认可。目前担任IEEE Senior Member、IFAC Technical Committee “Adaptive and Learning Systems” 委员、IFAC Technical Committee “Transportation Systems”委员；中国自动化学会“数据驱动控制、学习与优化”专业委员会创始主任；《自动化学报》、《控制理论与应用》、《控制与决策》、《系统科学与数学》编委；曾任IEEE神经元网络与学习系统会刊（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）“基于数据的控制、决策、调度与故障诊断”专刊客座编委、 IEEE工业电子学会刊专刊（IEEE Transactions on Industrial Electronics）“数据驱动控制与学习系统”责任客座编委。