杨轩

来源:理学院

时间:2024-04-21

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杨轩 副教授、博士、硕士生导师

研究领域:智能控制理论及应用

电子邮箱:yangxuan@xpu.edu.cn

个人主页:无

移动电话:13201588309

  • 个人简介

杨轩,男,博士研究生学位,副教授,硕士生导师。主要从事智能控制理论及其应用等方面的研究。在《Transactions of the Institute of Measurement and Control》,《Chinese Journal of Chemical Engineering》,《IMA Journal of Mathematical Control and Information》,《数学物理学报》,《工程数学学报》等国内外期刊上发表学术论文10余篇,其中被SCI收录7余篇。主持完成陕西省重点研发计划项目项目1项,曾获国家发明专利1项。

教育背景及工作经历:

201606-至今,西安工程大学,教师

201109-201606,西安交通大学,数学与统计学院,博士

200809-201106,西安铁一中学,教师

200509-200806,陕西师范大学,数学与信息科学学院,硕士

200109-200506,陕西师范大学,数学与信息科学学院,学士

  • 教学工作

    主讲课程:

本科生:《高等数学》,《线性代数》

硕士研究生:无

  • 科研及社会服务

主持或参与的科研项目:

  1. 陕西省重点研发计划项目:网络化切换系统迭代学习控制应用(No.2020GY-072), 202001至202112,主持

  2. 横向项目:网络环境下迭代学习安全控制研究(No.2021KJ-322), 202109至202212,主持

  3. 陕西省基础研究计划项目:慢变系统的自适应迭代学习控制研究(No.2020JQJ-831),202001至202112,参与

  4. 陕西省基础研究计划项目:切换正非线性时滞系统的稳定性分析与设计(No.2020JQJ-831),202101至202212,参与

2代表性成果:

[1]杨轩,耿燕,基于迭代学习控制的跟踪处理方法、装置、设备和介质,中国,专利号:ZL 2024 1 0034290.5,2024.06.021.

[2] Yang X, Ruan X, Geng Y.Iterative learning fault-tolerant controlfor discrete-time nonlinear systemssubject to stochastic actuator faults.Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2022,44(10):2012-2023.

[3] Yang X, Ruan X. Iterative Learning Control for Linear Continuous-Time Switched Systems with Observation Noise.Transactions of the Institute of Measurement and Control. 2018,41(4):1178-1185.

[4]Yang X, Ruan X, Li D. Iterative Learning Control for Nonlinear Switched Systems with Constant Time Delay and Noise. IEEE Access, 2020, 8: 3827-3836.

[5]杨轩,阮小娥,王彭.时变切换信号驱动的线性连续切换系统的迭代学习控制收敛性分析.《数学物理学报》,2018,38A(3): 599-612.

[6] Yang X, Ruan X. Conjugate direction-optimized iterative learning control for discrete linear time invariant systems.《工程数学学报》, 2017,34(5):551-562.

[7] Yang X, Ruan X. Reinforced gradient-type iterative learning control for discrete linear time-invariant systems with parameters uncertainties and external noises.IMA Journal of Mathematical Control and Information, 2016,34(4): 1117-1133.

[8] Yang X, Ruan X, Robustness of reinforced gradient-type iterative learning control for batch processes with Gaussian noise.Chinese Journal of Chemical Engineering. 2016,24(5): 623-629.

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