预测和健康管理(PHM)，智能系统，系统和控制
张斌博士的研究涉及这三个相互关联的领域，这些领域是设计具有自我态势感知和自适应能力的智能系统的关键，以满足不断增长的不同层次的需求:性能(通过先进的设计和控制)，智能(通过适应，学习，合作和融合)，以及可靠性/生存性(通过故障检测和隔离，故障预测，容错和重构)。这三个领域通过理论、设计和实现的混合集成在一起。
满足这些需求的常规解决方案通常以被动和特别的方式设计。例如，该工作可能基于有限的先验知识和最坏情况设计一个具有固定结构和参数的控制器，以保证所需的性能。相反，主动方法能够监视系统健康状况、环境和用户行为的变化，并相应地适应这些变化。这些方法因其独特的特点和解决方案而受到越来越多的关注。
张博士的研究致力于设计积极的方法来实现上述智能智能系统。他目前的工作包括两个方面:
- 使用基于物理的模型和数据驱动技术，以及包括模式识别和机器学习在内的计算智能技术进行诊断和预后;
- 使用自适应、学习、优化和智能分析和控制方法的非线性系统的容错和健康管理。
这些技术不仅最大限度地提高了系统的安全性、可靠性、可用性和生存能力，而且还大大降低了后勤和维护成本。当考虑大规模复杂系统时，需要特别注意环境和人在环，以及分布式和合作的健康监测。我的研究成果的应用领域将是结构健康监测、无人/有人驾驶车辆、配电系统、多智能体系统和网络化系统。
安全关键网络-物理-人系统(CPHS)
王博士对CPHS的研究包括自动化和人机交互，以确保在安全关键环境下的高水平性能。虽然已经开发了许多方法来处理物理或网络故障，但没有系统的方法可以同时处理网络和物理故障。该研究的网络物理方面侧重于具有容错、降低复杂性的软件架构的弹性控制，以增强系统的安全性和可靠性。人工操作人员作为自动化系统的监督管理人员，提供更高水平的安全性和效率。人为因素带来的挑战之一是如何向操作人员展示自动化的实际状态，以便他们能够对故障做出适当的控制决策。这就需要设计系统接口，为操作员提供高水平的被控制系统和自动化本身的情况感知。为了集成这些方面，我们开发了RSimplex体系结构，它集成了人类和自主的网络物理技术，并弥补彼此的弱点，以达到安全与效率的水平，超越了无人帮助的人类或单独行动的自动化的限制。
无人驾驶汽车网络的可靠协调
王博士的研究同时集中在控制无人机(UAV)网络的困难;这是因为存在物理、通信和计算约束，以及不同类型的不确定性。通信和计算资源的限制可能会带来严重的网络效应，如任务抖动、延迟和丢包。建模错误、外生扰动和潜在的物理故障会增加系统内部的不确定性。所有这些因素都降低了系统的可预测性。因此，真实的系统行为可能与理想模型相差甚远，从而违反了系统的物理约束。因此，问题是如何在不可预测和非结构化的环境中，以有限的资源确保无人机网络可靠、可预测和安全运行。王博士的项目旨在找到可靠和经济有效的方法来管理这些系统。