周少武

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个人简介

周少武,男,196403月生,二级教授,博士生导师,现任湖南科技大学矿山安全预警技术与装备湖南省工程实验室主任,湖南科技大学校级重点学科——控制科学与工程学科负责人。1984年毕业于重庆建筑工程学院机电系,获自动化专业学士学位;1990年毕业于中南工业大学自动控制工程系,获控制理论与控制工程硕士学位;2005年毕业于湖南大学电气与信息工程学院,获控制科学与工程博士学位。2007公派去英国斯旺西大学做高级访问学者,2008年入选湖南省“121人才工程”第三层次人才,2009年入选湘潭市专业技术骨干人才,现为湖南省自动化学会常务理事,湖南省电工技术学会常务理事。

研究方向

     复杂系统分析与控制,矿山安全监控技术,智能更机器人控制技术

科研项目

1. 大型矿用电动轮自卸车动力系统优化控制方法研究,国家自然科学基金项目,主持,2016.01-2019.12.

2. 面向煤矿救援的群体机器人协作控制理论方法研究,国家自然科学基金项目,主持,2014.01-2017.12.

3. ###机器人###研究(涉密),“十二五”国防基础科技计划项目,主持,2011.01-2013.12

4. 矿井重大灾害应急救援关键技术研究,国家科技支撑计划重大项目,主持(第二单位),2008.01-2009.12

5. 煤矿救援群机器人关键技术研究,湖南省自然科学基金重点项目,主持,2013.01-2015.12

6. 大型电动轮自卸车智能化控制技术研究,湖南省自然科学基金项目,主持,2009.01-2012.12

7. 基于信息融合与知识发现的回转窑自动控制系统研究,湖南省自然科学基金项目,主持,2003.01-2015.12

8. 多功能集成智能化风力发电机综合检测装置,湖南省科技计划项目,主持,2010.01-2012.12

9. 工矿运输装备交流变频智能化关键技术研究,湖南省科技计划项目,主持,2009.01-2011.12

10. 非金属超声检测分析系统的推广应用,湖南省科技计划项目,主持,2007.01-2009.12

荣誉奖励

1. 2016年,******机器人*****,湖南省国防科学技术进步二等奖,个人排名第一

2. 2013年,地下磁流体探测方法与仪器,湖南省技术发明三等奖,个人排名二

3. 2013年,面向两型社会推进四个融合培养机电装配类创新型应用人才,湖南省教学成果一等奖,个人排名三

4. 2009年,面向煤矿特色的自动化专业人才培养体系研究与实践,湖南省教学成果三等奖,个人排名一

5. 2004年,创新型电工电子实验教学体系改革与实践,湖南省教学成果一等奖,个人排名二

6. 2002年,机车走行部在线故障诊断装置,湖南省科技进步二等奖,个人排名二

 

专利成果

1. 1.群机器人控制器、群机器人控制方法及控制器终端,发明专利,专利号 ZL201210120095.1

2. 代表性论文与专著

3. 周少武*, 黄博微, 曾照福. 新型热点簇中心定位算法及其应用. 通信学报, 2012, 33(5):124-130.

4. 周少武*,陈微等. 基于亲和度的改进引力搜索算法. 计算机工程, 2014, 40(8):118-122

5. 周少武*, 黄博微, 周明辉. 一种改进的最大簇中心定位算法. 计算机工程, 2011, 37(17):217-221

6. 周少武*, 唐东峰, 吴亮红. 非线性扰动的关联时滞大系统分散鲁棒H∞控制. 系统工程与电子技术, 2008, 30(6):1139-1142.

7. 周少武*, 章兢, 王耀南. 具有不确定性和非线性扰动的时滞关联大系统的鲁棒稳定性条件. 系统工程理论与实践, 2004, 24(11): 82-87.

8. Zhou shao-wu*, Zhou jun-yu, Yuan yi-zhen. Robust Fault-Tolerant Control of Control Systems with Sensor Failure Based on State Observer. 2011 International Conference on Electronics, Communications and Control, 2011, 3919-3922.

9. Yang Zongchang*,Zhou Shaowu. Modeling and prediction of daily gas concentration variation at a mining face based on the elliptic orbit model:A case study[J]. International Journal of Mining Science and technology,25(2015):1045-1052.

10. Chongyang Ning,Yong He, Min Wu,Shaowu Zhou. Indefinite derivative Lyapunov–Krasovskii functional method for input to state stability of nonlinear systems with time-delay[J]. Applied Mathematics and Computation 270 (2015) 534–542.

11. 刘朝华,周少武,刘侃,章兢. 基于双模态自适应小波粒子群的永磁同步电机多参数识别与温度检测方法[J] . 自动化学报, 201339(12):2121-2131.

12. 刘朝华, 李小花,张红强,周少武. 基于并行动态学习型免疫算法的永磁同步电机状态监控[J] . 自动化学报, 2015,41(12):1283-1292.

13. 张红强,章兢,周少武. 基于简化虚拟受力模型的未知复杂环境下群机器人围捕[J] . 电子学报,2015,43(4):665-673.

14. 刘朝华,李小花, 周少武,刘侃. 面向永磁同步电机参数辨识的免疫完全学习型粒子群算法 [J].电工技术学报, 201429(5):118-126.

15. 周兰, 佘锦华, 周少武. 基于二维模型的鲁棒迭代学习控制设计. 信息与控制, 2012, 41(6): 701-706.

16. Zhaohua Liu, Jing Zhang, Shao-Wu Zhou, Xiao-Hua Li, and Kan Liu. Coevolutionary Particle Swarm Optimization Using AIS and Its Application in Multi-parameter estimation of PMSM. IEEE Transactions on Cybernetics, 2013, 43(6): 1921-1935.

17. Yi-Shao Huang*, Xiaoxin Chen, Shao-Wu Zhou. HGO-based decentralised indirect adaptive fuzzy control for a class of large-scale nonlinear systems. Int. Journal. Systems Science, 2012, 43(6):1133-1145.

18. L.H. Wu*, Y.N. Wang, S.W. Zhou. Environmental/economic power dispatch problem using multi-objective differential evolution algorithm. Electric Power System Research, 2010, 80(9):1171-1181.

19. Lan Zhou, Jinhua She, Min Wu, Yong He, and Shaowu Zhou. Estimation and rejection of aperiodic disturbance in a modified repetitive-control system. IET Control Theory & Applications, 2014, 8(10): 882-889.

20. Lan Zhou, Jinhua She, Shaowu Zhou, and Min Wu. Design of robust discrete-time observer-based repetitive-control system. Asian Journal of Control, 2014, 16(2): 1-10.

21. Lan Zhou, Jinhua She, and Shaowu Zhou. A 2D system approach to the design of a robust modified repetitive-control system with dynamic output-feedback controller, International Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 2014, 24(2): 325-334.

22. Wu Lianghong*, Wang Yaonan, Zhou Shaowu. of mixed H2/H optimal control systems using multiobjective differential Design evolution algorithm. Journal of Control Theory and Applications, 2013, 11(3):521-528.