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清华大学自动化系导师教师师资介绍简介-周东华

本站小编 Free考研考试/2020-04-16




周东华 教授(1997) 博士生导师(1999--)
曾任浙江大学博士后(1991-1992),清华大学自动化系主任(2008--2015)。
目前任山东科技大学副校长,清华大学教授(双聘)。

Email:zdh@tsinghua.edu.cn

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教育背景

分别于1985, 1988, 1990年在上海交通大学获工学学士,硕士,博士学位。

工作履历

曾任北京理工大学副研究员(1993-1994)
德国杜伊斯堡大学洪堡(1994-1996)
耶鲁大学访问(1991-1992)


研究领域

动态系统故障诊断与容错控制,可靠性预测与剩余寿命估计等。


研究概况

已出版学术著作5部,发表SCI 收录论文150余篇。


奖励与荣誉

曾获中国青年科技奖、国家科学基金。为教育部,国家自然科学基金会优秀创新群体学术带头人、重大项目首席负责人,国家“”百千万工程领军人才。曾获国家自然科学二等奖、国家科技进步二等奖、国家级优秀教学成果二等奖各1次。


学术成果

主要论著
[1]周东华, 陈茂银, 徐正国. 可靠性预测与最优维护技术. 中国科学技术大学出版社, 2013
[2]周东华,李钢,李元. 数据驱动的工业过程故障诊断技术:基于主元分析与偏最小二乘的方法. 科学出版社, 2011
[3]文成林,周东华. 多尺度估计理论及其应用. 清华大学出版社,2002
[4]周东华. 非线性系统的自适应控制导论. 清华大学出版社,2002
[5]周东华,叶银忠. 现代故障诊断与容错控制. 清华大学出版社,2000
[6]周东华, 孙优贤. 控制系统的故障检测与诊断技术. 清华大学出版社,1994
[7]D. H. Zhou, G. Li , S. J. Qin, Total projection to latent structures for process monitoring, AIChE J, 2010,56(1): 168-178
[8]Y. Y. Hu, Z. S. Duan, D. H. Zhou, Estimation fusion with general asynchronous multi-rate sensors, IEEE Trans. on AES, 2010, 46(4): 2090-2102
[9]G. Li, S. J. Qin D. H. Zhou, Geometric properties of partial least squares for process monitoring, Automatica, 2010, 46(1): 204-210
[10]H. D. Fan, C. H. Hu, M. Y. Chen, and D. H. Zhou ,Cooperative predictive maintenance of repairable systems with dependent failure modes and resource constraint, IEEE Trans. on Reliability, 2011, 60(1):144-157
[11]G. Li, C. F. Alcala, S. J. Qin, and D. H. Zhou, Generalized reconstruction based contributions for output-relevant fault diagnosis with application to the Tennessee Eastman process. IEEE Trans. on CST, 2011, 19(5): 1114-1127
[12]X. S. Si, W.B. Wang, C. H. Hu and D. H. Zhou, Remaining useful life estimation-a review on the statistical data driven approaches, EJOR, 2011, 213(1), 1-14.
[13]D. H. Zhou, X. He, Z. D. Wang, G. P. Liu, and Y. D. Ji, Leakage fault diagnosis for an Internet-based three-tank system: an experimental study, IEEE Trans. on CST, 2012, 20(4): 857-870
[14]X. S. Si, W. B. Wang, C. H. Hu, D. H. Zhou, G. P. Michael , Remaining useful life estimation based on a nonlinear diffusion degradation process, IEEE Trans. on Reliability, 2012, 61(1): 50-67
[15]X. F. Lu, M. Y. Chen, M. Liu and D. H. Zhou. Optimal imperfect periodic preventive maintenance for systems in the time-varying environment, IEEE Trans. on Reliability, 2012, 61(2): 426-439
[16]M. H. We, M. Y. Chen, and D. H. Zhou, Multi-sensor information based remaining useful life prediction with anticipated performance, IEEE Trans. on Reliability ,2013, 62(1):183-198
[17]X. S. Si, W. B. Wang, M. Y. Chen, C. H. Hu, D. H. Zhou, A degradation path-dependent approach for remaining useful life estimation with an exact yet closed-form solution, EJOR, 2013, 226:53-66
[18]X.S. Si, M.Y. Chen, W. B. Wang, C. H. Hu, D.H. Zhou, Specifying measurement errors for required lifetime estimation performance, EJOR , 2013,231: 631-644
[19]X. S. Si, W. B. Wang, C. H. Hu, D. H. Zhou, Estimating remaining useful life with three-source variability in degradation modeling, IEEE Trans. on Reliability,2014, 63(1): 167-190
[20]Y. Liu, X. He, Z. D. Wang, D. H. Zhou, Optimal filtering for networked systems with stochastic sensor gain degradation, Automatica, 2014, 50:1521-1525.
[21]X. S. Si, D. H. Zhou, A generalized result for degradation model based reliability estimation, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014, 11(2): 632-637
[22] Y. Liu, Z.D. Wang, X. He and D. H. Zhou, Filtering and fault detection for nonlinear systems with polynomial approximation, Automatica, 2015, 54:348-359.
[23] Q.Y. Liu, Wang Z.D., He X., Zhou D.H., Event-based recursive distributed filtering over wireless sensor networks, IEEE Transactions on Automatic Control, 2015, 60(9): 2470-2475.
[24] Q.Y. Liu,Z.D. Wang, D. H. Zhou, Event-based distributed filtering with stochastic measurement fading, IEEE Trans. on Industrial Informatics, 2015, 11(6): 1643-1652.
[25] Y. Liu, Z.D. Wang, X. He and D. H. Zhou, Minimum-variance recursive filtering over sensor networks with stochastic sensor gain degradation: algorithms and performance analysis, IEEE Trans. on Control of Network Systems,2016, 3(3): 265-274.
[26] Z.H. Pang, G.P. Liu, D.H. Zhou, et al. Data-based predictive control for networked nonlinear systems with network-Induced delay and packet dropout . IEEE Trans. on Industrial Electronics, 2016, 63, (2): 1249-1259.
[27] J. Shang, M.Y. Chen, H.Q. Ji, D. H. Zhou, Recursive transformed component statistical analysis for incipient fault detection, Automatica, 80 (2017) 313–327.


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