董潔（教授）檢視原始碼討論檢視歷史
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董潔，那邊，北京科技大學順德創新學院教授。
人物簡歷
教育背景
1991年9月-1995年8月在北京科技大學自動化系學習，獲學士學位
1995年9月-1997年7月在北京科技大學自動化系學習，獲碩士學位
2002年9月-2007年7月在北京科技大學自動化系學習，獲博士學位
工作履歷
1997年7月-1999年7月北京科技大學自動化系助教
1999年7月-2004年7月北京科技大學自動化系講師
2004年7月-2011年1月北京科技大學自動化系副教授
2004年7月-2004年12月英國曼徹斯特大學訪問學者
2011年2月-2018年6月北京科技大學控制科學與工程系 副教授
2018年6月至今北京科技大學控制科學與工程系教授
研究方向
過程監控與優化
複雜系統建模與智能控制
學術成果
[1] Jie Dong, Yaqi Wang, Kaixiang Peng*. A novel fault detection method based on the extraction of slow features for dynamic nonstationary processes[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3500611.
[2] Jie Dong, Chi Zhang, Kaixiang Peng*. A new multimode process monitoring method based on a hierarchical Dirichlet process-Hidden semi-Markov model with application to the hot steel strip mill process[J]. Control Engineering Practice, 2021, 110:104767.
[3] Daye Li, Jie Dong*, Kaixiang Peng. A novel adaptive STFT-SFA based fault detection method for nonstationary processes[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, doi:10.1109/JSEN.2023.3264994.
[4] Kai Zhang, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel dynamic non-Gaussian approach for quality-related fault diagnosis with application to the hot strip mill process[J]. Journal of the Franklin Institute, 2017, 354(2): 702-721.
[5] Jie Dong, Keren Cao, Kaixiang Peng*. Hierarchical causal graph-based fault root cause diagnosis and propagation path identification for complex industrial process monitoring[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, doi: 10.1109/TIM.2023. 3268464.
[6] 董潔，孫瑞琪，彭開香*. 自動編碼器與典型相關分析方法聯合驅動的工業過程質量監測[J]. 控制理論與應用, 2019, 36(9): 1493-1500.
[7] 董潔, 張偉, 彭開香*, 馬亮. 一種面向工業過程的質量異常檢測與故障量化評估方法[J]. 自動化學報, 2022, 48(10): 2406-2415.
[8] 董潔, 游培航, 彭開香*. 基於動態內部主元分析和隱馬爾科夫模型的動態過程故障檢測與分類方法[J]. 控制理論與應用, 2020, 37(10): 2073-2080.
[9] Jie Dong, Yingze Tian, Kaixiang Peng*. Local multi-model integrated soft sensor based on just-in-time learning for mechanical properties of hot strip mill process[J]. Journal of Iron and Steel Research International, 2021, 28: 830-841.
[10] Jie Dong, Chi Zhang, Kaixiang Peng*. A novel industrial process monitoring method based on improved local tangent space alignment algorithm[J]. Neurocomputing, 2020, 405: 114-125.
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科研項目
[1] 國家自然科學基金面上項目，時空協同的軋鋼過程全流程質量異常監測與綜合診斷方法研究，2023.1-2026.12，負責人
[2] 國家自然科學基金面上項目，聯合數據驅動的軋鋼過程質量相關故障診斷方法及其應用，2018.1-2021.12，負責人
[3] 國家自然科學基金聯合基金重點項目，軋制過程全流程質量異常診斷與多工序協調優化控制研究，2022.1-2025.12，主要參加人
[4] 中央高校基本科研業務費，軋鋼工業過程異常工況診斷關鍵技術研究，2019.11-2021.10，負責人
[5] 廠協項目，鞍山分公司熱軋部1580線一二級控制系統軟件技術支持，負責人
[6] 國家其它部委，賽馬制—2021年工業互聯網創新發展工程—基於工業互聯網平台的新型潛在失效模式及後果分析系統(FMEA)，參加人
[7] 國家重點研發計劃重點專項，大規模定製下鋁/銅板帶材生產流程智能化工藝模型庫，2017.12-2021.06，主要參加人
[8] 軍委裝備發展部領域基金項目，基於測控數據的平台健康預測技術，2018.12-2020.11，主要參加人
[9] 中央高校基本科研業務費，基於性能的複雜工程系統的故障診斷與容錯控制技術，2017.11-2018.11，負責人[1]