姜享利，男，汉族，2014年6月加入中国共产党，哈尔滨工程大学控制科学与工程专业毕业，研究生学历，工学博士学位，新加坡南洋理工大学Research Fellow。入选国家级青年人才托举工程，主要研究方向为海洋智能无人系统自主控制与集群协同。现为哈尔滨工程大学副教授，硕士生导师。

主要研究内容包括海洋智能无人系统轨迹跟踪控制、编队控制、合围控制等，提出了网络环境下基于特征值耦合的模型建立方法、离散数据传输下基于人工时滞的模型变换方法、水动力学参数摄动下基于非脆弱控制的系统综合方法、无领导框架下基于正交状态空间分解的编队控制方法等，研究成果发表在《IEEE TMECH》、《IEEE TCYB》、《IEEE TCNS》、《IEEE TNSE》等期刊。获批新时代龙江优秀博士学位论文重点项目，主持和参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、民船专项等多项科研项目。担任电气与电子工程师协会IEEE会员、中国造船工程学会会员、中国人工智能学会会员、中国仿真学会会员，控制工程领域国际期刊《Front Control Eng》编委。获得省部级科技进步一等奖1项、技术发明二等奖1项。

联系方式

邮箱：acheuedu@163.com

邮编：150001

通讯/办公地址：哈尔滨市南岗区南通大街145号

教育经历

2022.10-2023.10 新加坡南洋理工大学，电气与电子工程专业，博士后
2017.09-2022.03 哈尔滨工程大学，控制科学与工程专业 (硕博连读)，获工学博士学位

2012.09-2016.06 哈尔滨工程大学，测控技术与仪器专业 (国防生班)，获工学学士学位

工作经历

2023.06-至今 哈尔滨工程大学，智能科学与工程学院，硕士生导师
2022.06-至今 哈尔滨工程大学，智能科学与工程学院，副教授

研究方向

主要研究方向为海洋智能无人系统自主控制与集群协同，研究内容包括轨迹跟踪、编队控制、合围控制等，研究成果发表在《IEEE TMECH》、《IEEE TCYB》、《IEEE TCNS》、《IEEE TNSE》等期刊。

[1] 第一作者. Dissipative Leaderless Formation via Nonfragile Memory Sampled-Data Control for Unmanned Surface Vehicles With Switching Topologies. IEEE/ASME Trans Mechatronics, 2025.

[2] 第一作者. Reachable Set Estimation of Multiagent Systems: An Approximate Consensus Perspective. IEEE Trans Control Netw Syst, 2024.

[3] 第一作者. Event-Triggered Practical Formation Control of Leaderless Unmanned Surface Vehicles With Environmental Disturbances. IEEE Trans Circuits Syst II Exp Briefs, 2024.

[4] 第一作者. Dissipativity-Based Consensus Tracking of Singular Multiagent Systems With Switching Topologies and Communication Delays. IEEE Trans Cybern, 2022.

[5] 第一作者. Nonfragile Formation Seeking of Unmanned Surface Vehicles: A Sliding Mode Control Approach. IEEE Trans Netw Sci Eng, 2022.

承担项目

主持国家自然科学基金项目

招生信息

指导硕士学科：控制科学与工程、电子信息

本科生授课课程

面向对象的编程技术

研究生授课课程

鲁棒控制技术

大系统控制理论

控制科学与工程学科前沿

邮箱 : 07c52e79f9042ec70bb17726b682b5daa5ec2a391debc0641116fe4e60689e8fca3eb2caa22b68ca80d7fc6d4f59fef5057971cdee18e5214666cd0902aa5cb28fc6d9951ee95aaeed63004c2b65280b9fff889beae21cf53ea2ee981f1419d442dc9ab0a34208da62bcf9afe36b11131ada0f7e01301c4194c8d8ed1b213663

邮编 : 0140c3c745f0b66683baf49818a5ead5297d9f9d6faaaeb15e014e9188359b9bc4d213d852078a66bf4187ea218a92ded489d2594a3ef824114ce6c059f640dc9612dc48ec6e0507aa9ce622f02e7fe3f14cab3e70cc48e40d92ada1c8935503f45c0ed01eb82c1d763df8daa2a60bed1c7678be753de94521a29672ae3f857f

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