澳洲新南威尔士大学 (Princeton)博士申请攻略及PhD导师简介

导师简介

如果你想申请澳门大学 计算机工程系系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析澳门大学的Prof.Silvestre的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

教授现任澳门大学科技学院电气与计算机工程系系主任、教授，是控制理论与自主系统领域的资深专家。教授拥有丰富的学术经验，其研究涵盖线性和非线性控制理论、网络控制系统、多车辆协同控制、鲁棒多模型自适应控制、故障检测与隔离、增益调度控制、导航与控制系统集成设计、辅助惯性导航系统，以及用于复杂自主系统的任务控制和实时架构，特别是在无人航空器和海洋无人航行器领域有广泛应用。

研究领域

教授的教学和研究领域主要集中在以下几个方向：

1. 控制理论：包括线性与非线性控制理论、鲁棒控制、自适应控制、反步设计法(Backstepping)和李雅普诺夫(Lyapunov)方法等基础控制理论与应用。
2. 网络控制系统：研究在网络环境下的控制系统设计、分析和实现，包括处理通信延迟、数据丢失和带宽限制等问题。
3. 多车辆协同控制：探讨多个自主系统（如无人机、无人船）之间的协同运动规划、编队控制及任务分配问题。
4. 导航与定位：研究惯性导航系统、声学定位系统、以及复杂环境下的导航算法和传感器融合技术。
5. 故障检测与容错控制：开发能够检测和应对系统故障的控制策略，提高系统的可靠性和安全性。
6. 时变系统控制：研究针对时变参数和时变动态的控制方法，适应系统在不同工况下的性能需求。
7. 自主系统的任务控制与架构：设计适用于无人航空器和海洋无人航行器的控制架构和任务管理系统。

研究分析

1."Finite-Time Model-Based Event-Triggered Control of LTI Systems"

（2021年，发表在《Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control》）

该研究关注基于事件触发的线性时不变系统控制问题，提出了一种新型的有限时间模型基础的事件触发控制框架。研究创新性地结合了有限时间收敛保证与事件触发机制，有效减少了控制更新频率，同时保证系统性能。这项工作对网络控制系统中的资源优化具有重要意义，特别是在带宽和计算资源受限的应用场景中。

2."Bearing formation control under switching graph topologies"

（2022年，发表在《2022 European Control Conference》）

此研究探讨了在切换图拓扑下的基于方位角的编队控制问题。西尔韦斯特教授与合作者提出了一种能够适应网络拓扑动态变化的编队控制算法，通过方位角测量实现多智能体系统的稳定编队。研究结果表明，即使在通信拓扑动态变化的情况下，该算法仍能保证编队稳定性，这对多无人机系统的实际应用具有重要价值。

3."Event-triggered trajectory tracking control of an underactuated autonomous surface vessel"

（2022年，发表在《Proceedings of the American Control Conference》）

该文章研究了欠驱动自主水面船舶的事件触发轨迹跟踪控制问题。文章提出了一种创新的控制策略，能够在降低控制更新频率的同时保证跟踪性能，有效解决了水面船舶在复杂环境中的运动控制问题。这项研究对海洋监测、海上救援等应用领域具有重要意义。

4."Saturated Nonlinear Trajectory Tracking Controller for Inverted Pendulum on a Quadrotor"

（2022年，发表在《Proceeding of the 41th Chinese Control Conference》）

这篇论文研究了四旋翼飞行器上倒立摆系统的饱和非线性轨迹跟踪控制器设计。文章考虑了执行器饱和限制，提出了一种能够保证稳定性同时考虑物理约束的控制策略。该研究不仅具有理论创新性，也为四旋翼携带摆动负载的实际应用提供了解决方案。

5."Robust Adaptive Control of an Automotive Active Air Suspension System with Input Delay"

（2022年，发表在《Proceedings of 2022 International Conference on Advanced Robotics and Mechatronics》）

该研究针对存在输入延迟的汽车主动空气悬架系统，提出了鲁棒自适应控制方法。文章创新性地解决了输入延迟和系统不确定性对悬架性能的影响，提高了车辆的行驶舒适性和稳定性。该研究将控制理论成功应用于汽车工业，显示了西尔韦斯特教授研究的广泛适用性。

6."Adaptive RBF-Neural-Network Control with Force Observer for Teleoperation Robotic System"

（2023年，发表在《Communications in Computer and Information Science》）

这篇文章研究了用于远程操作机器人系统的自适应RBF神经网络控制与力观测器的结合应用。该研究提出了一种新颖的控制框架，通过神经网络适应系统不确定性，同时结合力观测器提高操作精度和透明度。这项工作对远程手术、危险环境探索等远程操作应用具有重要价值。

项目分析

1."State EstimAtion in Large Networks with Heterogenous Agents"

该项目研究异构智能体大型网络中的状态估计问题。项目探索了如何在由不同类型智能体（如不同传感器配置的无人机、地面车辆和水下航行器）组成的大型网络中进行高效的状态估计。研究成果包括开发了分布式滤波算法、异构数据融合方法和网络拓扑自适应估计策略，为大规模异构多智能体系统的协同感知与控制提供了理论和技术支持。

2."Synergistic Transport of Objects by Rotorcraft"

这个项目专注于研究旋翼飞行器协同运输物体的问题。通过多架无人机协同运输物体，可以克服单机负载限制，扩展应用场景。项目创新点在于开发了分布式负载估计算法、动态负载分配策略和协同飞行控制方法，解决了多机协同对负载动态响应、通信延迟和系统鲁棒性等关键问题。该研究在灾难救援、建筑施工和物流运输领域有广泛应用前景。

3."Navigation Techniques for Multiple Transponder Ultra Short Base-Line Acoustic Positioning Systems"

该项目研究了基于多应答器超短基线声学定位系统的导航技术。项目主要针对水下环境，开发了高精度声学定位方法，解决了传统超短基线系统在复杂环境中定位精度不足的问题。研究成果包括多传感器融合算法、声学信号处理方法和水下导航策略，提高了水下无人航行器在GPS信号不可用环境中的定位导航能力。

研究想法

1.基于强化学习的自适应事件触发控制框架研究内容：将深度强化学习技术与事件触发控制理论结合，开发一种能够自适应学习触发条件的智能控制框架。该框架通过在线学习系统动态和环境变化，自动调整触发阈值和控制参数，平衡控制性能与资源消耗。

创新点：

• 将强化学习应用于事件触发条件的优化，实现"数据驱动+模型知识"的混合决策
• 设计具有理论保证的安全强化学习结构，确保学习过程中的系统稳定性
• 开发适用于多种自主系统的通用框架，具有迁移学习能力

2. 异构多传感器融合的鲁棒导航系统

研究内容：设计一种能够整合多种异构传感器（如视觉、惯性、GPS、声学、激光雷达等）的鲁棒导航系统，通过创新的传感器故障检测和自适应融合算法，实现在各种复杂环境下的可靠定位和导航。

创新点：

• 开发具有自学习能力的传感器可信度评估模型，动态调整不同传感器的权重
• 设计分布式计算框架，优化多传感器数据处理的实时性
• 建立统一的异构数据表示方法，提高融合效率和精度
• 研究传感器部分故障、性能退化条件下的导航性能保证机制

3.面向能源采集的自主系统控制策略

研究内容：研究结合能源状态感知和环境能源可获取性预测的控制策略，使自主系统能够根据当前能量状态和环境条件自适应调整任务执行方式，最大化能源利用效率和系统运行时间。

创新点：

• 构建环境能源可获取性预测模型（如太阳能、风能、海流能等）
• 设计多目标优化控制框架，平衡任务性能和能源消耗
• 开发能源感知的任务重规划算法，实现任务的动态优先级调整
• 研究特殊环境下（如极端天气）的能源紧急管理策略

4. 分布式故障检测与自愈控制系统

研究内容：开发一种分布式架构的故障检测与自愈控制系统，使多智能体系统能够协作检测故障，并通过重构控制策略或任务重分配实现系统级的自愈能力。

创新点：

• 设计基于共识算法的分布式故障检测机制，提高检测准确性和速度
• 开发故障影响评估模型，量化故障对系统性能的影响
• 研究任务动态重分配策略，最小化故障对整体任务完成的影响
• 构建多层次容错控制架构，实现从组件级到系统级的故障适应能力

申请建议

1. 学术背景与技能准备

• 扎实的控制理论基础：深入掌握现代控制理论，特别是非线性控制、自适应控制、鲁棒控制和最优控制理论。建议系统学习《Nonlinear Systems》(Khalil)、《Robust and Optimal Control》(Zhou)等经典教材，并熟悉李雅普诺夫稳定性分析和反步设计等核心方法。
• 数学能力提升：强化数学基础，尤其是矩阵理论、随机过程、最优化方法和动力系统理论。
• 编程与仿真能力：精通MATLAB/Simulink、Python等编程工具，熟练使用ROS（机器人操作系统）、Gazebo等仿真平台。建议完成至少1-2个完整的控制系统设计与仿真项目，展示从理论分析到数值验证的全过程能力。
• 实验平台经验：争取获得无人机、无人船或机器人等实际系统的开发经验。即使条件有限，也可以考虑使用低成本平台（如Tello无人机、TurtleBot机器人等）开展基础实验，积累硬件系统集成经验。

2. 研究准备与方向定位

• 深入研读核心文献：系统阅读西尔韦斯特教授最近5年发表的20-30篇核心论文，构建其研究脉络图，理解研究方法、技术路线和发展趋势。特别关注事件触发控制、多智能体系统和导航定位等重点领域的最新研究成果。
• 研究差距分析：基于文献阅读，识别2-3个有潜力的研究空白或改进方向。可以关注：
• 现有方法在实际应用中的局限性
• 跨领域方法（如机器学习）与传统控制理论的结合点
• 新型应用场景下的控制挑战

3. 差异化优势构建

• 跨学科知识整合：培养计算机视觉、机器学习或强化学习等相关领域的技能，展示将这些技术与传统控制理论结合的能力。
• 实际工程问题经验：尝试参与实际工程项目或工业合作研究，积累复杂系统集成经验。展示将理论应用于实际问题的能力，特别是在无人系统领域。

博士背景

Blythe，985电气工程硕士，后毕业于香港科技大学电子及计算机工程学系博士学位。研究方向聚焦于电力电子与智能电网技术。在国际权威期刊《IEEE Transactions on Power Electronics》和《IEEE Transactions on Smart Grid》发表多篇论文。专注于开发新型高效率电力变换器和先进智能配电系统控制算法，熟悉香港PhD申请流程。