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重庆大学自动化学院
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个人简介

基本信息姓名：马铁东工作单位：重庆大学自动化学院个人简介马铁东，辽宁铁岭人，2009年7月毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，获工学博士学位，2009年9月到重庆大学自动化学院任教，2011年9月任副教授。2013年11月至2014年11月美国德克萨斯大学阿灵顿分校访问学者。撰写中文专著一本，发表论文60余篇。主持或参与国家自然科学基金、重庆市自然科学基金、教育部博士点基金等多项课题。讲授课程自动控制原理，现代控制理论，自适应控制导论，先进控制理论荣誉奖励重庆大学先进工作者 2017 唐立新优秀教学教师奖 2016 重庆大学优秀共产党员 2016 重庆大学2010-2014年度优秀博士后研究人员 2015 重庆大学十佳优秀青年教师 2012 黄尚廉院士青年教师创新奖 2012 唐立新优秀科研教师奖 2012 重庆大学优秀共产党员 2011 第三届重庆大学青年教师教学基本功比赛二等奖 2010 东北大学优秀博士学位论文 2010 人才培养江伟波，《分数阶混沌系统同步方法研究》，2014年重庆市优秀硕士学位论文教改项目 1. 重庆市高等教育教学改革研究项目，编号：163011，“信息化环境下重庆高校大学生学习行为的转变研究”，2016年9月至2018年9月。 2. 重庆市研究生教育教学改革研究项目，编号：yjg133001，“全日制控制工程专业学位研究生实践能力培养研究”，2014年1月至2016年12月。教学成果 1. 2012年度重庆大学教学成果奖二等奖，“面向工科多专业的 3+3+N 的‘点面体’式自动控制原理课程建设和实践”，李斌、杨欣、马铁东、黄建明、谢昭莉（3/5）教改论文 1. 马铁东, 柴毅, 甘思源. 高校第四轮学科评估指标体系的分析与思考. 大学教育. 2018, 6: 47-50. 2. 马铁东, 柴毅, 甘思源. 推免新政策对西部高校研究生招生的影响及应对措施探索. 大学教育. 2018, 2: 167-170. 3. 马铁东, 浮洁. 自动化专业本科双语教学现存主要问题及应对措施. 实验室研究与探索. 2012, 30(10): 283-286. 4. 马铁东, 浮洁. 提高自动化专业本科毕业设计质量的若干对策研究. 实验室研究与探索. 2012, 30(10):360-362. 5. 马铁东, 杨欣,李斌,苏玉刚.自动化专业基础系列课程建设与实践. 电气电子教学学报. 2011, 34(5):14-15,24. 6. 马铁东. 博士延期毕业的主要原因探究及应对措施. 中国电力教育. 2011, 30(209):183-184,188. 科研项目 1. 重庆市基础与前沿研究计划项目（一般项目），编号：cstc2015jcyjA40038，“分数阶多智能体系统分布式协调脉冲控制研究”，2015年8月至2018年7月。 2. 国家自然科学基金，编号：61104080，“基于脉冲控制理论的分数阶混沌系统同步研究”，2012年1月至2014年12月。 3. 重庆市自然科学基金，编号：cstc2010BB2238，“分数阶混沌系统控制及其在保密通信中的应用”，2010年10月至2013年10月。 4. 教育部博士点新教师基金，编号：20100191120025，“基于非完全线性化方法的分数阶混沌系统镇定与同步研究”，2011年1月至2013年12月。 5. 中国博士后科学基金，编号：20100470813，“基于比较系统理论的分数阶混沌系统鲁棒镇定与同步方法研究”，2010年9月至2012年9月。科技奖励 1. 2015年度重庆市自然科学奖二等奖，“分数阶非线性系统稳定性理论及同步控制”，柴毅、马铁东、陈立平、吴然超（2/4） 2. 2013年度教育部科技进步奖二等奖，“高效多自由度无线电能传输技术及装置”，孙跃、戴欣、王智慧、唐春森、苏玉刚、凌睿、马铁东、陈刚（7/8）学术专著 1. 马铁东，脉冲控制与同步，北京：科学出版社，2016（ISBN：978-7-03-049404-7） 2. H.G. Zhang, D.R. Liu and Z.L. Wang, Controlling Chaos Suppression, Synchronization and Chaotification, Springer, 2009, 7.（本人完成第六章的编写）发明专利 1. 马铁东、郭栋、浮洁、奚泉、赵飞亚，一种分数阶混沌保密通信系统，首选专利号：2014100564856，授权日：2017.03.01 2. 赵春晖、崔冰、齐滨、冯驰、马铁东，一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法，申请号：2015104004398，申请日：2015.07.09

研究领域

研究方向 1. 不连续控制（间歇控制、脉冲控制）及其应用不连续控制系统包含了多种右端不连续系统，如切换系统、脉冲控制系统、滑模控制系统、继电反馈系统、间歇控制系统等混杂控制系统。其中，间歇控制与脉冲控制仅需在有限时间段或脉冲时刻施加控制，大大降低了状态信息的传递，有利于提高网络控制系统鲁棒性和可靠性。 2. 混沌系统控制与同步及其在保密通信中的应用混沌运动是一种确定性的非线性运动,它运动轨迹非常复杂但又不完全随机,在实际的系统中可以观察到混沌运动的存在。当混沌现象对电气和电子等系统产生危害时,需要对它进行控制。同时,混沌信号具有遍历性、非周期、连续宽带频谱、似噪声的特性,特别适合于保密通信和图像加密领域。混沌运动的动力学特性也可用来描述和量化许多复杂现象。混沌系统和混沌现象的复杂性和奇异性以及广阔的潜在应用价值,使得混沌控制和应用的研究具有挑战性。 3. 基于多智能体系统理论的分布式协调控制自然界中存在很多生物群集的现象，如鱼类的群游、鸟类的蜂拥、蚂蚁的聚集、萤火虫的同步等。这些单个个体共同完成任务而组成的群体称为多智能体系统，其目的在于使功能独立的单个智能体通过相互通信，协商、协调和协作，共同完成复杂的控制人物或解决复杂的问题。多智能体系统典型应用领域包括：机器人协同、飞行器编队及微网分布式协调控制等方向。 4. 分数阶系统控制与应用由于分数阶微积分能够积累函数在一定范围内的整体信息，称为系统的记忆性，使得分数阶微积分在物理、化学和工程中的应用领域己经越来越活跃。很多学者发现，在很多方面运用分数阶微积分模型可更加准确地描述实际系统的动态响应，用分数阶动力学方程去描述许多系统也会比传统的整数阶动力学方程更适合，同时能提高人们对于动态系统的设计、表征及控制的能力，比如在具有粘弹性物质的道路如沙地、草地或泥巧道路上行驶的车辆，或者在有颗粒状物质如雨、雪和沙尘影响的环境中高速行驶的飞行器，及在含有较多微生物的湖泊中运行的船只等。特别是在物理、医学等方面的复杂动态系统中，应用分数阶微积分方程进行建模要比整数阶系统描述更加准确，因为分数阶系统还可以描述动态系统自身的属性特征，并且分数阶的控制器增加了可调参数，有更大的参数调节范围，可以连续地改变系统自身的参数属性，故分数阶的控制效果也远远好于整数阶的控制器。

近期论文

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期刊论文 [38] T.D. Ma, Z.L. Zhang, B. Cui, Variable impulsive consensus of nonlinear multi-agent systems, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2019, 31: 1-18. [37] T.D. Ma, Z.L. Zhang, B. Cui, Adaptive consensus of multi-agent systems via odd impulsive control, Neurocomputing, 2018, 321: 139-145. [36] T.D. Ma, T.T. Yu, B. Cui, Adaptive synchronization of multi-agent systems via variable impulsive control, Journal of the Franklin Institute, 2018, 355(15): 7490-7508. [35] K. Zhao, Y.D. Song, T.D. Ma, L. He, Prescribed performance control of uncertain euler-lagrange systems subject to full-state constraints, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2018, 29(8): 3478-3489. [34] T.D. Ma, T. Li, B. Cui, Adaptive impulsive consensus of multi-agent systems, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2018, 28(6): 2031-2046. [33] T.D. Ma, T. Li, B. Cui, Coordination of fractional-order nonlinear multi-agent systems via distributed impulsive control, International Journal of Systems Science, 2018, 49(1): 1-14. [32] B. Cui, C.H. Zhao, T.D. Ma, C. Feng, Leaderless and leader-following consensus of multi-agent chaotic systems with unknown time delays and switching topologies, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, 2017, 24: 115–131. [31] B. Cui, C.H. Zhao, T.D. Ma, C. Feng, Distributed adaptive neural network control for a class of heterogeneous nonlinear multi-agent systems subject to actuation failures, International Journal of Systems Science, 2017, 48(3): 559-570. [30] L.P. Wang, D.W. Gong, B.B. Zhang, T.D. Ma, Novel pinning control strategy for coupled neural networks with communication column graphs, Neurocomputing, 2016, 193: 260-267. [29] F.L. Lewis, B. Cui, T.D. Ma, Y.D. Song, C.H. 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