慕东东，男，博士，副教授，研究生导师。俄亥俄大学联合培养，交通运输工程流动站博士后，国家自然科学基金函评专家，大连市五星紧缺人才，大连市高层次人才，辽宁省智库人才。

个人简介:

依托辽宁大连无人船科技成果中试示范基地、辽宁省智能船舶技术与系统重点实验室和海上无人系统技术创新团队，聚焦岛礁海域、深远海域和全天候海域，长期从事无人系统的多维感知、自主控制、协同博弈和流体分析等关键技术的前沿研究及应用探索。近年来，作为项目负责人主持了国家自然科学基金、海军装备部XXX子课题、中国博士后基金和辽宁省科自然科学基金等10余项，以第一/通讯作者发表SCI/EI学术论文60余篇，申请国家发明专利8项，指导硕士毕业生7人，在读硕博11人。

通讯地址：辽宁省大连市bat365在线平台官网船电楼B415

电子邮箱：ddmu@dlmu.edu.cn

工作经历：

2023.05~2023.11 交通运输部 借调

2020.12~2024.07 交通运输工程流动站博士后

2020.08~至今 bat365在线平台官网 bat365在线平台官网

讲授课程：

[1]传感器原理与技术，本科生

[2]可编程逻辑器件设计基础，本科生

[3]海洋无人系统智能自主控制，研究生

[4]控制工程行业前沿，研究生

研究方向：

[1]无人海洋航行器智能控制

[2]无人系统协同博弈技术

[3]无人系统多维感知技术

[4]航行环境流体动力学分析

[5]智能绿色节能技术

[6]智能工业控制技术

通用技术：编程（Python/C/C++/C#/Verilog HDL）、硬件（FPGA/STM32）、工业控制（PLC/组态/自组网）等。

学生培养：

以学生意愿及爱好为基础，如想读博深造，则侧重理论研究与论文撰写培养；如想就业工作，则侧重工程实践与动手能力培养。

学生荣誉：指导研究生获得“国家奖学金”、“辽宁省优秀毕业生”、“bat365在线平台官网优秀毕业生”和“科技竞赛一等奖”等荣誉。

主持项目：

[1]国家自然科学基金，基于波浪感知的无人船岛礁海域循迹动态性能约束控制。

[2]海军装备部XXX子课题，XXXXX研究。

[3]中国博士后基金，基于波浪反演的无人船路径跟踪分层抗干扰机理及方法。

[4]辽宁省科自然科学基金，高海况下无人船路径跟踪抗干扰策略研究。

[5]上海船舶运输科学研究所有限公司，船舶智能航行测试场景研究。

[6]bat365在线平台官网研究生教育教学改革项目资助，控制工程行业前沿。

[7]教育部产学研项目，基于海洋智能装备的测控专业师资培训。

[8]辽宁省科协科技创新智库委托研究，绿色低碳背景下推动供热产业数字化、智慧化转型对策研究。

[9]辽宁2024年决策咨询和新型智库委托研究，关于我省持续推动节能降耗、供热和灵活性“三改联动”的对策研究。

[10]中央高校基本科研业务费项目，共主持三项。

[11]大连洁净能源集团，智慧供热平台研发，1600万，第二负责人。

学术兼职：

[1]担任AUTOMATICA, IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN CYBERNETICS-SYSTEMS, IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS, ISA TRANSACTIONS, NONLINEAR DYNAMICS, OCEAN ENGINEERING等SCI期刊审稿专家。

[2]担任Electronics客座编辑，主持Special Issue "Autonomous Navigation of Unmanned Maritime Vehicles"

[3]担任Journal of Marine Science and Engineering客座编辑，主持Special Issue "Unmanned Marine Vehicles: Perception，Planning，Control and Swarm"

[4]担任Sensors客座编辑，主持Special Issue "Intelligent Sensing and Control Technology for Unmanned Vehicles"

学术论文（仅列10篇）：

最新研究成果见“Google Scholar”

https://scholar.google.com.hk/citations?hl=zh-CN&user=O8XN6zsAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

[1] Mu D, et al. Trajectory tracking control of unmanned surface vehicle based on optimized barrier Lyapunov function under real ocean wave modeling [J]. Journal of the Franklin Institute, 2024: 107182.

[2] Mu D, et al. Global path planning for Unmanned Surface Vehicles in complex maritime environments considering environmental interference[J]. Ocean Engineering, 2024, 310: 118580.

[3] Mu D, et al. Research on path following control of unmanned ship based on fast wave inversion disturbance compensation and preset performance[J]. Ocean Engineering, 2024, 304: 117864.

[4] Mu D, et al. Disturbance rejection control of adaptive integral LOS unmanned ship path following based on fast wave inversion[J]. Applied Ocean Research, 2024, 144: 103907.

[5] Mu D, et al. Time-varying encounter angle trajectory tracking control of unmanned surface vehicle based on wave modeling[J]. ISA transactions, 2023, 142: 409-419.

[6] Mu D, et al. State constrained control strategy for unmanned surface vehicle trajectory tracking based on improved barrier Lyapunov function[J]. Ocean Engineering, 2023, 277: 114276.

[7] Mu D, et al. State constrained path following of underactuated unmanned surface vehicles subjected to dynamic unknowns and environmental disturbances[J]. Journal of Marine Science and Technology, 2023: 1-15.

[8] Mu D, et al. Ship dynamic positioning output feedback control with position constraint considering thruster system dynamics[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2023, 11(1): 94.

[9] Mu D, et al. State-unknown single parameter learning adaptive output feedback control for ship dynamic positioning[J]. Ocean Engineering, 2022, 266: 112811.

[10] Mu D, et al. Single-parameter-learning-based robust adaptive control of dynamic positioning ships considering thruster system dynamics in the input saturation state[J]. Nonlinear Dynamics, 2022, 110(1): 395-412.