師者簡介
吳昭景，煙臺大學數學與信息科學學院教授，運籌學與控制論學科帶頭人，運籌學與控制論碩士生導師。IEEE學會系統控制分會會員，中國自動化學會信息物理系統控制與決策專業委員會委員，第28、29、30屆國際控制會議CCDC國際程序委員會委員。先后為本科生講授《數學分析》《實變函數》《泛函分析》《數理統計》等課程，為研究生講授《線性系統》《最優控制》《非線性系統理論》《隨機控制》《自適應控制》等課程。培養碩士研究生15名，7位考取博士。主要從事隨機系統的穩定性分析和非線性控制理論及其在機械、電力系統中的應用研究。在控制論期刊《IEEE Trans.Auto.Control》和《Automatica》上發表論文19篇(長文4篇)，出版學術專著1部。主持國家自然科學基金面上項目3項。2012年度《IEEE Trans. Auto.Control》雜志杰出評審人；獲IEEE ICCSS2016最佳論文獎；獲山東省自然科學獎二等獎(首位)，獲教育部自然科學二等獎(第二位)；入選享受國務院特殊津貼專家工程和山東省有突出貢獻中青年專家工程。
“用大力有余，入細心愈研。”數學與信息科學學院吳昭景老師苦苦鉆研數十載，在從這峰攀向那峰的追逐中，探尋生命的廣度與深度。近日，煙臺市電視臺《煙臺故事》欄目對吳昭景老師進行了專訪，在故事中吳昭景說：“是控制論重塑了我的人生”。
長和短
吳昭景今年49歲，自幼不善言辭的他，卻對數字很敏感，對數學有著濃厚的興趣。用他自己的話說，這叫“有長就有短，有短就有長。”家長不認字，小時候家里所有涉及到數學的問題，就由他來解決。包括干建筑的父親在工作上的很多賬目，都由他來算。
高考前，一直被班主任看好的吳昭景卻因為連續幾天的失眠發揮失常，考入濟寧一所專科學校。專科學歷在數學方面本身缺的就多，而數學這個工具差了，很多工作就做不來。一方面為了工作，一方面因為一直以來對數學的熱愛，吳昭景不斷努力加強自己的數學功底。2000年，吳昭景考取了曲阜師范大學運籌學與控制論專業碩士， 2005年又獲得東北大學控制理論與控制工程專業博士學位。博士畢業，吳昭景來到煙臺大學，開始了他立德樹人、培英育華的教學科研之旅。
控制論和“三國演義”
他希望自己的研究成果不僅僅是理論，還要能夠運用到實際，因此選擇了繼續控制論的研究。吳昭景形象地介紹說：“控制論與系統論、信息論是20世紀科學技術的三種橫斷科學，是現代科學技術沿縱向細化和橫向交叉兩個不同趨勢發展所形成的‘三國演義’。真是‘天下大勢，合久必分，分久必合’。比如，手機是一種加工信號的裝置，這個有機的裝置就是系統，信號中傳遞的就是信息，智能加工信號的方式就是控制。”
數學的魅力之于吳昭景，便是專精于一域不斷攻克一個又一個難題。吳昭景說：“數學的魅力在于難，不難沒意思。學了，解決了，就會覺得沒意思，然后又要找難一點的、更難一點的。因此，學數學就要不停地學，學的東西會越來越多。”吳昭景就這樣一直不斷向前，在對控制論的探索中，體會個中深度和廣度。最初，他主要從事非線性系統的隨機控制的理論研究，而在學習了一系列系統理論與控制理論的課程基礎之上，要做隨機系統的穩定性分析就要學習隨機微分方程，學習隨機微分方程必須先學隨機過程，學隨機過程必須學習概率論，學習概率論必學測度論。
最近10年，吳昭景的所有課程使用的都是自編教材，都是他學習諸多課程的切實心得。吳昭景說：“我把自學測度論、概率論、隨機過程、隨機微分方程和隨機穩定性論的心得體會編入了《隨機引論》的研究生教材中，然后給研究生開設《隨機控制》，最近又增添了《線性系統理論》和《最優控制》課程。同時我也給本科生上《實變函數》《泛函分析》課程。”吳昭景介紹，《實變函數》《泛函分析》是兩門有深度的本科數學專業課。
“第二種方案”和隨機小增益定理
比起學習和教學，對吳昭景來說，更大的挑戰來自于對控制論的科學研究。2003-2005年讀博，吳昭景接觸到著名的“小增益定理”的研究。吳昭景介紹：“基于美國學者Jiang Zhongping的非線性小增益定理，我們提出了隨機的非線性小增益定理。當時有兩種方案，一種是范數型的，另一種是Lyapunov(李雅普諾夫)函數型的。第一種方案較為保守，但當時的研究能力也只能用第一種方案。結果投出后，一審就在頂級期刊《Automatica》按長文暫時錄用，小修后于2007年發表。”事后，吳昭景得知負責處理該論文的副主編曾發郵件給當時也研究隨機小增益定理的中科院張繼峰研究員，咨詢吳昭景等人的成果是否是獨立完成的。吳昭景說：“張繼峰，這位非常有良知的學者，回復說我們和他們的研究方法與思路都是各自獨立的。他們的成果投在了國內的一個期刊。現在看來，他們的成果一點也不比我們的差。”
吳昭景一直考慮用“第二種方案”來研究隨機小增益定理。他遇到的第一個困難是如何處理Lyapunov函數的切換問題。為此，他暫停了小增益定理的思考，開始了對切換方法的研究，并于2009-2013年間，先后在《Automatica》和《IEEE Trans. Auto.Control》上發表了3篇隨機切換的論文。切換導致了函數不光滑，如何處理不光滑的Lyapunov函數成為了第二個困難。接下來，吳昭景選擇考慮隨機耗散性理論和隨機Barbalat引理的研究，結果在2011年和2012年在頂級期刊《IEEE Trans. Auto.Control》上發表2篇論文。
2012年以后，吳昭景又繼續了“第二種方案”的研究，利用此前多篇論文的技巧，終于解決了這個問題，結果在2016年以長文形式發表在《IEEE Trans. Auto.Control》上。
一二三和道生萬物
在隨機穩定性純理論研究的同時，吳昭景意識到了在應用轉化方面的不足。他再度鼓起勇氣，于2012年開始了機械系統的研究，由此開始了分析力學的自學，從控制和數學向物理上轉向。吳昭景說：“學習物理，對我而言確實有挑戰，主要是曾經不多的物理知識也已經20多年了，幾乎忘光了。我首先要熟悉經典的牛頓力學，然后才是抽象的拉格朗日力學和哈密頓力學。”克服心理和智力的雙重挑戰，吳昭景終于搞清楚機械系統的隨機控制問題，提出隨機的向量反推技術。
2016年, 吳昭景開始思考機械系統控制算法的執行器問題。 控制方法是計算機運行的結果，計算機不能直接驅動機械系統，首先要驅動電機，再由電機帶動機械系統，這樣又開始了下一個征程：電路系統的自學， 但這又必須先搞明白電磁學。 通過不懈努力，吳昭景又將向量反推技術用于機電系統的控制。
隨后，下一個挑戰又開始了，電腦中的電流是5v左右的極弱電流，自然不能直接驅動電機，這中間還需要由半導體組成的放大器。因此，吳昭景又開始了電力電子學的自學，現在已掌握了脈沖寬度調節器的原理。吳昭景說：“脈沖就是(0，1)序列，通過換向可以變為(-1，0，1)，數字信號通過電壓傳遞與放大。我從其中真正體會到了‘一生二，二生三，三生萬物’的奇妙。”
新舊動能轉換和專家力量
經過多年的學科交叉學習和軟件的自學，吳昭景的研究項目已經可以完成虛擬現實的機器人控制，這離最終的成果轉化已經接近了臨界狀態。吳昭景說：“至今為止，拉格朗日方程能夠統一海、陸、空機械與電力的各種機電設備；我們的向量反推控制方法，又與拉格朗日系統形成了絕配。我們發現向量反推技術可以統一現有的非線性控制的很多研究方法：反饋線性化、滑模控制、無源性控制，都可以用我們的方法把它們演化出來。”
吳昭景和他的團隊聚焦國家科技創新發展的內在需求，適應山東省發展新一代信息技術和實現新舊動能的總體布局，融入煙臺市人工智能、虛擬現實等前沿產業的具體規劃。吳昭景表示：“從理論成果易于實際轉化的實用角度，我們將研究機器人系統的隨機建模、數字化控制與虛擬現實仿真問題，這將有利于加快新舊動能轉換，助推地方經濟社會高質量發展。”
春日萬物興，天朗尚飛騰。風和日暖節令恰好，讓我們跟隨吳昭景老師的步伐，為追求奮進，為夢想拼搏。
本報記者
