姓名：赵军
职称：学术教授
职务：院长助理
学历/学位：研究生/博士
导师资格：博导、硕导
通信地址：山东省青岛市黄岛区前湾港路579号
电子邮箱：skdzhaojun@sdust.edu.cn
办公电话：0532-58090581、15020082048
招生专业：机械工程、车辆工程、交通运输、交通运输工程
博士招生方向：1)复杂机电系统建模与控制；2）自适应动态规划理论研究及应用；3）动力电池热失控预警/燃料电池故障诊断
硕士招生方向：1）动力电池/燃料电池在线参数/状态估计；2）混合动力商用车智能节能控制；3）自适应人工智能方向：强化学习、混合交通系统智能控制、智能网联自动驾驶车辆控制
【个人简介】
赵军2021年博士毕业于昆明理工大学，同年以博士后身份入职山东科技大学。2023年留校任教，现为山东科技大学学术教授、博士生导师，山东省氢电复合动力系统控制与安全重点实验室常务副主任，入选“山东省青年托举人才工程”、“山东省高等学校青创科技支持计划”等。长期从事人工智能驱动的智能决策与最优控制研究，在强化学习/自适应动态规划鲁棒控制、数据驱动学习输出反馈控制及其在氢电复合动力系统、人形机器人中的应用等方向取得系列成果。以第一/通讯作者发表SCI论文30余篇，其中IEEE Trans.系列13篇（含IEEE TNNLS等人工智能权威期刊）；他引1000余次，3篇入选ESI全球前1%高被引论文（1篇为前0.1%热点论文）；授权发明专利8项。主持国家自然科学基金、山东省重点研发计划等省部级及以上项目8项。获2022年中国冶金教育学会优秀博士论文、2025年山东省科技进步二等奖、2025年青岛市科技进步二等奖等。
【主持科研项目】
1．山东省科学技术协会：山东省青年科技人才托举工程，2024.01-2025.12，5万元，主持
2．国家自然科学基金面上项目：“基于数据驱动学习的不确定性混合交通流自适应鲁棒调控研究”，2027.1-2030.12, 50万元，主持
3．国家自然科学基金青年C类项目：“基于自适应动态规划的不确定性系统鲁棒输出反馈控制研究”，2023.1-2025.12, 30万元，主持
4．山东省重点研发计划（竞争性创新平台）：“基于场景感知的氢电复合动力商用车智能高效控制及应用”，2025.7-2028.7, 300万元，主持
5．山东省重点研发计划（重大科技创新工程）课题：“人形机器人关键部件开发及双足机器人整机集成与应用”，2026.7-2029.6, 73.8万元，主持
6．山东省高等学校青创科技支持计划：“新能源系统控制与优化创新团队”，2024.1-2026.12, 15万元，主持
7．山东省自然科学基金项目：“基于自适应动态规划的机器人系统鲁棒控制研究”，2023.1-2025.12，15万元，主持
8．山东省技术创新引导计划(科技成果转移转化补助〈鲁渝科技协作〉)-“鲁渝智慧海关口岸精矿智能检定平台建设与应用”，2024.1-2025.12，20万元，主持
9．青岛市科技计划-课题：“面向大规模定制的具身智能机器人柔性装配关键技术研发及示范应用”，2026.01-2027.12，80万元，主持
10．青岛博士后创新项目：“基于自适应强化学习的机器人系统鲁棒最优控制研究及应用”，2024.9-2026.9，10万元，主持
【研究成果】
代表性论文
[1] Jun Zhao, Zhangu Wang, Yongfeng Lv, Congzhi Liu, and Ziliang Zhao, Robust Optimal Prescribed Performance Control of Adaptive Cruise Control Systems with Unknown Dynamics, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26(4):4757-4769, 2025.
[2] Jun Zhao, Bingyi Jia, and Ziliang Zhao, Model-Free H∞ Prescribed Performance Control of Adaptive Cruise Control Systems Via Policy Learning, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 26(9): 14099 - 14109, 2025.
[3] Jun Zhao, Shurun Song, Congzhi Liu, Bingyi Jia, Zhenguo Lu. Robust Optimal Control of Connected Vehicles in Mixed Traffic System: An Online Adaptive Nonlinear Q-Learning Approach, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 10.1109/TITS. 2026.3703068.
[4] Jun Zhao, Zhangu Wang, Yongfeng Lv, Jing Na, Congzhi Liu, Ziliang Zhao. Data-Driven Learning for H∞ Control of Adaptive Cruise Control Systems, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 73(12):18348-18362, 2024.
[5] Jun Zhao, Yongfeng Lv, Ziliang Zhao, Zhangu Wang, Adaptive Optimal Tracking Control of Servo Mechanisms via Generalised Policy Learning, IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 73: 1-11, no. 3002311, 2024.
[6] Jun Zhao, Qiang Sun, Bingyi Jia, Robotic Systems Tracking Error Measurement: A Data-Driven Output Feedback Control Method, IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement,75: 3514412, 2026.
[7] Jun Zhao, Yongfeng Lv, Zhangu Wang, Ziliang Zhao. Adaptive Q-Learning Based Model-Free H∞ Control of Continuous-Time Nonlinear Systems: Theory and Application, IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 9(2):1143-1152, 2025.
[8] Jun Zhao, Yongfeng Lv, Ziliang Zhao. Adaptive Learning Based Output-Feedback Optimal Control of CT Two-Player Zero-Sum Games, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 69(3): 1437-1441, 2022.
[9] Haoyi Yu, Jun Zhao*, Ziliang Zhao, Peiyu Zhang. Early Thermal Runaway Warning in Solid-State Batteries: A Dual-Sensing Fusion Framework, IEEE Transactions on Transportation Electrification, Doi: 10.1109/TTE.2026.3690512.
[10] Bingyi Jia, Jun Zhao*, Zhongshuo Zhao, Zhiwen Wang, Qingliang Zeng, Haiqing Li, Optimal Pressure Tracking Control for Nonzero Equilibrium Hydraulic Support System Via Adaptive Dynamic Programming, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 10.1109/TII.2026. 3701788.
代表性专利
[1] 赵军；张培钰；赵子亮；于昊艺. 一种基于电-磁双模态融合的固态电池热失控预警方法及系统, CN 202610031244.9（中国发明，已授权）
[2] 赵军； 孙强； 赵子亮；杜晓燕；宋抒润. 用于人形机器人的输出反馈鲁棒控制方法、系统及设备, CN 202511246697.5 （中国发明，已授权）
[3] 赵军；赵子亮；朱庆林；郭斌. 一种伺服系统的跟踪控制方法及系统， CN 202310436394.4 （中国发明，已授权）
[4] 赵军；赵子亮；朱庆林；郭斌. 一种电池热管理系统, CN 202311841571.3（中国发明，已授权）
[5] 赵军；宋抒润； 赵子亮；王广；于良峰. 基于在线自适应学习的自适应巡航控制方法、设备及介质, CN202510273705.9（中国发明，已授权）
【教学工作】
本科生授课
《控制工程基础》、《运筹学》
研究生授课
《交通系统优化算法》、《现代控制工程》、《最优化理论与方法》
【获奖与荣誉】
中国冶金教育学会优秀博士论文，2023
山东省科技进步二等奖，2025
青岛市科技进步二等奖，2025
山东省循环经济科学技术奖科技进步一等奖，2023
