陆承达 (教授（特聘）)

个人简历

        陆承达，男，湖北咸宁人，现为中国地质大学（武汉）自动化学院教授、博士生导师，未来技术学院未来智能技术研究所所长，湖北省人才计划、地大青年拔尖人才入选者，中国地质大学（武汉）第三届青年科技工作者协会委员。2012年6月获武汉科技大学电子信息工程专业学士学位，2015年6月获中国地质大学（武汉）信息与通信工程专业硕士学位，2019年10月获澳大利亚斯威本科技大学（Swinburne University of Technology）电力与电子工程专业博士学位。博士毕业后，入职中国地质大学（武汉）自动化学院，任副教授；2022年10月受聘未来技术学院未来智能技术研究所所长，2023年11月任教授。

       主要从事时滞系统控制、鲁棒控制、智能系统等方面的研究，主持国家自然科学基金面上项目和青年项目、湖北省自然科学基金项目、武汉市知识创新专项曙光计划项目、校企合作项目以及中国地质大学（武汉）杰出人才培育基金项目，以骨干成员参与国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金重点项目、湖北省技术创新专项重大项目等国家和省部级重要项目；发表重要期刊论文32篇，其中以第一或通讯作者在IEEE和IFAC系列刊物发表高水平论文11篇，1篇论文入选《Control Engineering Practice》亮点论文（Feature Paper），获《煤田地质与勘探》2023年第9期专刊优秀作者、2021年度中国地质调查局期刊百篇优秀论文奖、第13届中日信息技术与控制应用国际学术研讨会青年学者奖、《仪器仪表学报》2015年度优秀论文奖；合作出版专著1部。

       主讲模式识别与机器学习、智能系统技术实践等本科生课程，获2022年校优秀班主任、校优秀本科毕设指导教师，主持研究生联合培养基地建设项目1项，获第9届湖北省教学成果二等奖（排名第4）；担任中国智能地质装备技术发展论坛秘书长（第6届）、组织委员会委员（第7届），第6届IEEE工业信息物理系统国际会议出版委员会主席，2018年澳大利亚与新西兰控制会议、中日信息技术与控制应用国际学术研讨会、中国控制会议等会议分会场主席；是《International Journal of Coal Science & Technology》科学编辑，《煤田地质与勘探》、《数字海洋与水下攻防》期刊青年编委。

主持科研项目：

1. 国家自然科学基金面上项目，受随钻测量限制和耦合振动影响的煤矿井下定向钻孔轨迹跟踪控制，2024.01-2027.12，主持

2. 国家自然科学基金青年项目，地质钻进过程钻柱振动的多维度融合模型与自适应协调抑制，2021.01-2023.12，主持

3. 湖北省自然科学基金青年项目，考虑轴向—扭转耦合作用的钻柱振动模型与主动抑制，2020.03-2022.03，主持

4. 武汉市知识创新专项曙光计划项目，深部地质钻探的钻头—岩石作用分析与钻柱振动抑制，2022.06-2024.06，主持

5. 企业技术开发项目，碎软煤层钻冲护一体化回转钻进智能决策与操作参数优化，2022.11-2023.04，主持

6. 企业技术开发项目，碎软煤层定向钻进轨迹跟踪优化控制，2023.05-2024.05，主持

主要学术论文：

[1] C. Lu, M. Wu, L. Chen, and W. Cao, ``An event-triggered approach to torsional vibration control of drill-string system using measurement-while-drilling data,'' Control Engineering Practice, vol. 106, pp. 104668, 2021. （入选CEP亮点论文Feature Paper）

[2] C. Lu, Z. He, L. Chen, Q. Li, and M. Wu, ``Suppressing coupled axial-torsional vibration of drill-string system considering regenerative cutting induced delay and actuator saturation,'' IEEE Transactions on Industrial Electronics,  vol. 70, no. 11, pp. 11608-11617, 2022.

[3] C. Lu, M. Wu, and Y. He, ``Stubborn state estimation for delayed neural networks using saturating output errors,'' IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 31, no. 6, pp. 1982-1994, 2020.

[4] C. Lu, X.-M. Zhang, M. Wu, Q.-L. Han, and Y. He, ``Energy-to-peak state estimation for static neural networks with interval time-varying delays,'' IEEE Transactions on Cybernetics, vol. 48, no. 10, pp. 2823-2835, 2018.

[5] C. Lu, X.-M. Zhang, M. Wu, Q.-L. Han, and Y. He, ``Receding horizon synchronization of delayed neural networks using a novel inequality on quadratic polynomial functions'', IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 51, no. 10, pp. 6085-6095, 2021.

[6] C. Lu, M. Wu, X. Chen, W. Cao, C. Gan, and J. She, ``Torsional vibration control of drill-string systems with time-varying measurement delays,'' Information Sciences, vol. 467, pp. 528-548, 2018.

[7] H. Fan, C. Lu*, X. Lai, S. Du, W. Yu, and M. Wu, ``Adaptive monitoring for geological drilling process using neighborhood preserving embedding and Jensen-Shannon divergence,'' Control Engineering Practice, vol. 134, pp. 105476, 2023.

[8] Y. Zhou, C. Lu*, M. Zhang, X. Chen, M. Wu, and W. Cao, ``A novel rate of penetration model based on support vector regression and modified bat algorithm,'' IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, no. 5, pp. 6659-6668, 2023.

[9] H. Huang, C. Lu*, S. Ma, and M. Wu, ``Analysis of coupled axial-torsional drill-string vibration based on fuzzy bit-rock interaction model considering bit balling condition,'' IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 19, no. 9, pp. 9833-9842, 2023.

[10] A. Yang, C. Lu*, W. Yu, J. Hu, Y. Nakanishi, and M. Wu, ``Data augmentation considering distribution discrepancy for fault diagnosis of drilling process with limited samples,'' IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 70, no. 11, pp. 11774-11783, 2022.

[11] Y. Wang, T. Yan, W.-A. Zhang, M. Wu, and C. Lu*, ``Learning-enabled output-feedback-MPC-based synchronization tracking control of multi-axis motion systems,'' IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 70, no. 7, pp. 7216-7224, 2023.

[12] H. Fan, X. Lai, S. Du, W. Yu, C. Lu*, and M. Wu, ``Distributed monitoring with integrated probability PCA and mRMR for drilling processes,'' IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 3516213, 2021.

[13] 陆承达, 甘超, 陈略峰, 陈鑫, 曹卫华, 吴敏. 地质钻进过程智能控制研究进展与发展前景[J]. 煤田地质与勘探, 2023, 51 (9): 31-43.

著作：

[1] 吴敏，曹卫华，陈鑫，陈略峰，陆承达，甘超，复杂地质钻进过程智能控制，科学出版社，2022.

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