《Automatica》期刊是与《IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL》（简称IEEE TAC）期刊齐名的控制与自动化领域的顶级期刊之一，具有很高的学术水平和广泛的影响力‌。该期刊由国际自动控制联合会（IFAC）主办，创刊于1963年，多年来一直紧跟领域发展，成为推动该领域趋势的领先出版物。

广发体育“数学方法与智能控制理论”团队首次在该顶级期刊发表学术成果“Data-driven based iterative observers design and off-line fault estimation for Markov jump systems,Automatica,2025,173:112109”。该学术成果是由科研团队负责人黄胜绢（S.-J.Huang）教授及其指导的研究生李世鸿（S.-H.Li）合作完成。该学术成果主要针对一类具有马尔可夫跳变的控制系统，通过系统的离散采样输出数据，结合线性插值拟合方法构建了一种基于数据驱动的迭代观测器，实现了对系统的状态和故障的准确估计，从而完成对系统的远程故障诊断。同时，该学术成果提出了一种积分序列收敛性理论，确保逼近残差在一定条件下是收敛的，突破了传统故障估计方法只能确保逼近残差范数有界的局限，在确保系统安全性和可靠性方面有着重要的理论和应用价值。

该学术成果也是科研团队继2018年首次于控制与自动化领域另一顶级期刊《IEEE TAC》发表学术成果“Convergent fault estimation for linear systems with faults and disturbances,IEEE Trans.Automat.Control,2018,63(3):888-893”（该成果由黄胜绢教授、张大庆教授、郭良栋教授和武力兵教授合作完成，在故障诊断与容错控制领域首次提出了迭代估计均值收敛性理论）之后的又一篇力作，成果中所涉及的方法、技术和理论值得控制方向的广大科研学者参考和借鉴。