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彭开香
2023-05-06 11:13
  • 彭开香
  • 彭开香 - 教授 博导-北京科技大学-自动化学院-个人资料

近期热点

资料介绍

个人简历


工作履历
1995年8月-2000年6月,北京科技大学科研处,实习研究员
2000年7月-2005年6月,北京科技大学信息工程学院自动控制研究所,助理研究员
2005年7月-2010年12月,北京科技大学信息工程学院自动控制研究所,副教授
2009年4月-2011年3月,清华大学自动化系,博士后
2011年1月-2013年8月,北京科技大学自动化学院自动控制研究所,副教授
2013年9月至今,北京科技大学自动化学院控制科学与工程系,教授/博士生导师
教育背景
1991年9月-1995年7月,北京科技大学自动化信息工程学院工业自动化专业学习,获工学学士学位;
1999年9月-2002年3月,北京科技大学信息工程学院控制理论与控制工程专业学习,获工学硕士学位;
2002年9月-2007年6月,北京科技大学信息工程学院控制理论与控制工程专业学习,获工学博士学位

研究领域


复杂工业系统的故障诊断与一体化控制
大型工业过程的随机控制理论与应用
大数据及其工业应用"专利:一种基于CPU+DSP的轧辊偏心信号控制系统及其方法(CN200910086169.2)
代表性项目
1)国家自然科学基金项目:质量相关的多工况动态间歇过程建模及故障诊断方法研究,2015.1~2018.12,负责人,项目批准号:61473033
2)北京市自然科学基金项目:数据驱动的多工况非高斯复杂间歇过程的故障诊断,2014.1~2016.6,负责人,项目批准号:4142035
3)国家自然科学基金项目:质量相关的复杂动态过程故障诊断与预测理论及应用,2011.1~2013.12,负责人,项目批准号:61074085
4)中国铁路通信信号股份有限公司通号国际委托项目:铁路信号安全控制系统开发,2014.4~2015.3,负责人,项目批准号:2014-106
5)中冶赛迪委托项目:热轧质量包与模型开发,2013.7~2014.12,负责人,项目批准号:2013-605
6)鞍钢集团委托项目:面向热轧薄带钢生产的润滑轧制模型与窜辊模型系统开发,2013.1~2015.6,负责人,项目批准号:2012-097
7)中铝集团委托项目:中铝洛阳铜业有限公司铜板带厂AGC系统,2012.1~2012.12,负责人,项目批准号:2012-027
8)中科院电工所委托项目:高性能VME控制软件平台开发,2012.1~2013.12,负责人,项目批准号:2011-839
9)中冶南方委托项目:基于VME总线的中冶南方高性能控制器HPC合作开发,2010.10~2011.12,负责人,项目批准号:2010-719
10)上海宝信委托项目:基于VME总线的宝信PLC产品,2010.6~2012.5,负责人,项目批准号:2010-329
11)上海宝信委托项目:制造业能源管理系统工程技术研究,2011.1~2011.12,负责人,项目批准号:2010-557
12)中冶京诚委托项目:电机温度巡检与通信系统开发,2010.3~2011.12,负责人,项目批准号:2010-131
13)鞍钢集团委托项目:鞍凌1700热连轧机控制系统软件合作开发, 2009.1~2011.12,负责人,项目批准号:2009-066
14)美国MASIC委托项目:热连轧机计算机控制系统集成开发,2009.11~2011.12,负责人,项目批准号:2009-564
15)中冶京诚委托项目:基础自动化系统调试与仿真平台的开发,2008.5~2009.12,负责人,项目批准号:2008-183
16)中信泰富委托项目:江阴兴澄三期转炉模型系统的开发,2008.5~2010.12,负责人,项目批准号:2008-236"

近期论文


代表性论著
代表性论著
代表性论著
1.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; You, Bo; Dong, Jie. Quality-related prediction and monitoring of multi-mode processes using multiple PLS with application to an industrial hot strip mill [J]. Neurocomputing, 2015 (Online).
2.Dong, Jie; Zhang, Kai; Huang, Ya; Li, Gang; Peng, Kaixiang*. Adaptive total PLS based quality-relevant process monitoring with application to the Tennessee Eastman process [J].Neurocomputing, 2015, 154: 77-85.
3。Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; Dong, Jie; You, Bo. Quality-relevant fault detection and diagnosis for hot strip mill process with multi-specification and multi-batch measurements [J].Journal of the Franklin Institute, 2015, 352(3): 987-1006.
4.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; You, Bo; Dong, Jie.Quality-relevant fault monitoring based on efficient projection to latent structures with application to hot strip mill process [J]. IET Control Theory and Applications, 2015, 9(7): 1135-1145.
5.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; He, Xiao; Li, Gang; Yang, Xu.New kernel independent and principal components analysis-based process monitoring approach with application to hot strip mill process [J].IET Control Theory and Applications,2014, 8(16): 1723-1731.
6.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; Dong, Jie; Yang, Xu.A new data-driven process monitoring scheme for key performance indictors with application to hot strip mill process [J].Journal of the Franklin Institute, 2014, 351(9): 4555-4569.
7.Peng, Kaixiang; Zhong, Hao*; Zhao, Liang; Xue, Kai; Ji, Yidao. Strip shape modeling and its setup strategy in hot strip mill process [J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2014, 72(5-8): 589-605.
8.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; Li, Gang; Zhou, Donghua. Contribution rate plot for nonlinear quality-related fault diagnosis with application to the hot strip mill process [J]. Control Engineering Practice, 2013, 21(4): 360-369.
9.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; Li, Gang. Quality-related process monitoring based on total kernel PLS model and its industrial application [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013, Article ID 707953,DOI:10.1155/2013/707953.
10.Dong, Jie; Liu, Sen; Peng, Kaixiang*. Formation Control of Multirobot Based on I/O Feedback Linearization and Potential Function [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2014, Article ID 874543, DOI: 10.1155/2014/874543.
11.Ding, S. X.*; Yin, Shen; Peng, Kaixiang; Hao, Haiyang; Shen, Bo. A novel scheme for key performance indicator prediction and diagnosis with application to an industrial hot strip mill [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2013, 9(4): 2239-2247.
12.He, Xiao; Hu, Yanyan; Peng, Kaixiang*. Intermittent fault detection for uncertain networked systems [J]. Mathematical Problems in Engineering, 2013, Article ID 282168, DOI: 10.1155/2013/282168.
13.Peng, Kaixiang. Calculation and analysis of temperature distribution in hot rolling strip [J]. Telkomnika-Indonesian Journal of Electrical Engineering, 2013, 11(7): 3945-3956.
14.Peng, Kaixiang; Zhang, Kai*; Li, Gang. On-line contribution rate based fault diagnosis for nonlinear industrial processes [J]. 自动化学报, 2014, 40(3): 423-430.
15.彭开香; 李钢; 张凯. 基于动态全潜结构投影的带钢热连轧厚度质量监控[J]. 控制理论与应用,2012, 29(11): 1446-1451.
16.Peng, Kaixiang; Zhong, Hao; Zhao, Liang. The strategy of shape setup model and the obtaining of several key parameters in hot strip mill process [C]. 2013 International Conference on Material Engineering, Chemistry and Environment, MECE 2013, 2013, 723-728.
17.Li, Gang; Peng, Kaixiang; Ma, Jie; Zhou, Donghua. A new usage of reconstruction based contributions for quality-related fault diagnosis [C]. Control and Decision Conference (CCDC), 2013 25th Chinese, 2013, 4297-4302.
18.Yin, Shen; Wei, Zuolong; Gao, Huijun; Peng, Kaixiang. Data-driven quality related prediction and monitoring [C]. IECON 2012 - 38th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 2012 , 3874-3879.
19.孙一康,童朝南,彭开香. 冷轧生产自动化技术(第2版).冶金工业出版社. 2015.4.
中国自动化学会技术过程故障诊断与安全性专业委员会委员;中国人工智能学会智

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