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专题征稿|Control Engineering Practice:智能交通系统的高级监管、维护和优化

日期: 来源:爱思唯尔Elsevier收集编辑:爱思唯尔Elsevier


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专题介绍


近年来,全球对智能交通系统(Intelligent Transportation Systems, ITS)的需求稳步增长。针对实际应用中存在的交通拥堵、道路安全、基础设施高效利用、故障诊断、健康管理等关键问题,ITS在监督、维护和优化(Supervision, Maintenance, and Optimization, SMO)等先进技术上取得了蓬勃发展。受益于新兴的人工智能和数据挖掘技术,先进的SMO技术保证了ITS的安全性、可持续性和有效性。然而,随着智能交通终端设备的快速增长,SMO技术在ITS应用场景中难以保证高弹性和高效率,目前面临的挑战性难题包括以下三个方面:首先,ITS的多模态多源感知数据导致信息融合和特征提取困难;其次,时变非线性的ITS导致现有SMO技术效率低下,难以满足实际需求;最后,运行环境、运营条件的变化导致ITS具有不确定性,难以保证SMO技术的有效性和效率。


本专题重点关注来自学术界和工业界SMO方法的先进设计,以及它们在ITS中的应用。我们欢迎高质量的原创研究和实际应用,涵盖智能交通系统的监督、维护和优化的潜在应用相关的广泛主题。


关键词:智能交通系统性能评估和优化;智能交通系统在线监测和故障诊断;智能交通系统容错控制和性能恢复;智能交通系统全生命周期管理和剩余寿命预测;智能交通系统故障识别和预测;基于计算机视觉的SMO方法设计;智能交通系统的故障模拟和注入;智能交通系统的可解释SMO方法设计;智能交通系统异质和混合SMO方法设计;


专题截稿日期:2023年7月1日


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客座编辑



刘志刚 教授

同济大学,西南交通大学 中国 (IEEE Fellow)

刘志刚教授于2003年在西南交通大学获得电力系统与自动化专业的博士学位。他目前是成都西南交通大学电气工程学院的全职教授,上海同济大学的客座教授。刘志刚教授撰写了三本专著,并发表了200多篇期刊和会议文章。他的研究兴趣包括电力机车和牵引网的电气关系,高速铁路弓网系统的检测和评估。刘志刚教授是IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement的副主编,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsIEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、IEEE Transactions on Vehicular Technology IEEE Access的副编辑。他分别在2019年、2020年和2021年获得了IEEE TIM的杰出副编辑奖,并在2018年获得了IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement的杰出审稿人奖。曾获国家科技进步奖二等奖、四川省青年科技奖、中国铁道学会特等奖、教育部科技进步奖二等奖、四川省高等教育教学成果一等奖、全国百篇优秀博士论文提名奖、中国电力优秀科技工作者奖、茅以升铁路科技奖、詹天佑专项基金奖。


陈宏田 博士

阿尔伯塔大学 加拿大

陈宏田于2019年在南京航空航天大学自动化工程学院获得博士学位,随后加入加拿大阿尔伯塔大学化学与材料工程系从事博士后研究。他的研究兴趣包括过程监测和故障诊断、数据挖掘和分析、机器学习和量子计算,以及它们在高速列车、新能源系统和工业过程中的应用。陈宏田博士是2019年中华人民共和国工业和信息化部创新奖特等奖获得者,2020年江苏省优秀博士论文奖,2020年中国自动化学会优秀博士论文奖。陈宏田博士是多个国际期刊的编辑与客座编委,如IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,IEEE Transactions on Artificial Intelligence和 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。他还曾担任第五届国际机器人、控制和自动化工程会议等国际会议的组织主席和程序主席。


Alfredo Núñez Vicencio 教授

代尔夫特理工大学 荷兰

Alfredo Núñez Vicencio 教授目前是荷兰代尔夫特理工大学工程结构系铁路工程科智能铁路基础设施的副教授。Alfredo博士于2010年在智利大学获得电气工程博士学位,曾在代尔夫特系统和控制中心担任博士后研究员,并在斯洛文尼亚、意大利、西班牙、智利、哥伦比亚、中国和美国的大学担任访问学者。Alfredo博士在智能交通系统领域发表了一百多篇国际期刊和会议论文,包括智能铁路基础设施、铁路工程、计算智能(神经网络、模糊逻辑和进化计算)、结构健康监测、工程结构维护、铁路系统控制、交通基础设施的资产管理、大数据和优化。Alfredo博士的研究得到了荷兰研究理事会、荷兰铁路基础设施管理机构(ProRail)和其他各种来源的资助,包括NeTIRail-INFRA和In2Track3等欧洲项目,努涅斯博士是这些项目的任务负责人,负责开发路边、车上和基于人群的铁路测量技术,以及铁路轨道模拟、监测和维护。Alfredo博士是IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems的副编辑,以及Applied Soft Computing的编辑委员会成员。他曾是《Wear》期刊两期专题的客座编辑,以及其他期刊的客座编辑。


吕宜生 教授

中国科学院 中国

吕宜生教授于2010年在中国北京中国科学院自动化研究所获得控制理论与控制工程专业博士学位。2014年至2015年,他在美国伊利诺伊州埃文斯顿的西北大学做访问学者。他于2010年加入复杂系统管理与控制国家重点实验室。吕博士的研究兴趣包括交通领域的深度学习和机器学习、人工智能、自动驾驶、平行交通系统、交通数据分析和交通控制。他撰写和与人合著了22项专利,以及110多篇期刊/会议论文。他获得了2015年IEEE ITS杰出应用奖。他获得了6个期刊/会议最佳论文奖(包括IEEE T-ITS George N. Saridis最佳交易论文奖)。目前是IEEE Transactions on Intelligent Transportation SystemsIEEE Intelligent Transportation Systems Magazine 的副编辑,并担任Acta Automatica Sinica的编辑委员会成员,还是IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems关于人工智能技术赋予智能交通系统的特刊和IEEE Transactions on Computational Social Systems关于用视觉和社会智能增强城市大脑的特刊的客座编辑。


Lingxi Li 教授

印第安纳大学-普渡大学印第安纳波里斯联合分校 美国

Lingxi Li 于2000年在中国北京清华大学获得自动化学士学位,2003年在中国北京中国科学院自动化研究所获得控制理论与控制工程硕士学位,2008年在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得电子与计算机工程博士学位。自2008年8月以来,他一直在印第安纳大学-普渡大学(IUPUI)工作,目前是电子和计算机工程的全职教授。李博士目前的研究重点是复杂系统的建模、分析、控制和优化,互联和自动驾驶汽车,智能交通系统,主动安全系统,离散事件动态系统,以及人机互动。他撰写/合作撰写了一本书籍和120多篇研究文章,发表在参考期刊和会议上,并获得两项美国专利。李博士获得了许多奖项,包括四个最佳论文奖、杰出研究贡献奖、杰出应用奖、杰出编辑服务奖和大学研究/教学奖。他目前担任或曾经担任IEEE Transactions on Intelligent Transportation SystemsIEEE Transactions on Intelligent VehiclesIEEE Transactions on Computational Social SystemsIEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Journal of Intelligent and Connected V ehiclesChinese Journal of Intelligent Science and Technology等的副编辑。他是IEEE智能交通系统协会的副主席,并担任国际会议的程序主席,如IEEE国际车辆电子与安全会议和IEEE国际智能交通系统会议。李博士是IEEE和CAA的高级会员,也是SAE和AAAS的会员。


Control Engineering Practice是由国际自动控制联合会 (IFAC) 主办的老牌控制类期刊,主张仿真和试验相结合。目前已有许多知名大学研究人员和企业相关人士发表相关论文,欢迎大家积极投稿。



关于期刊


Control Engineering Practice (CEP)(Impact Factor 4.057 · CiteScore 7.8) 是由国际自动控制联合会 (IFAC) 主办,主要发表基于自动控制理论和技术,应用在航天、通信、生物工程、交通、采矿及工业制造等领域且有重大贡献的文章,并期望包含实验验证。CEP是一本面向应用的期刊,因此发表文章应提供相关的应用信息,强调在实际工业应用背景下的相关性并提供应用实例。如果只使用了数值进行模拟验证,则有必要证明该模拟模型代表了真实应用的可行性,并将新技术与现有方法获得的结果进行比较和对照。


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ISSN:0967-0661

CiteScore:7.8

影响因子:4.057

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