马亮
单 位：自动化学院
职 称：讲师
所在梯队：工业过程先进控制与故障诊断
通信地址： 北京市海淀区学院路30号北京科技大学自动化学院
邮 编：100083
办公地点：机电信息楼802
电子邮件：liangma@ustb.edu.cn, mlypplover@sina.com


教育背景
工作履历
研究方向
代表性论著
代表性项目
成果、荣誉

2005年9月-2009年6月，华北理工大学自动化专业学习，获工学学士学位
2009年9月-2012年3月，华北理工大学控制理论与控制工程专业学习，获工学硕士学位
2015年9月-2019年6月，北京科技大学控制科学与工程专业学习，获工学博士学位

2012年3月-2015年6月，华北理工大学轻工学院，自动化专业讲师
2018年9月-2019年3月，德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制与复杂系统研究所，访问

工业过程质量监测与追溯
工业过程分布式监测与智能诊断


[1] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel hierarchical detection and isolation framework for quality-related multiple faults in large-scale processes, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, DOI: 10.1109/TIE.2019.**.
[2] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. Hierarchical monitoring and root cause diagnosis framework for key performance indicator-related multiple faults in process industries, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(4): 2091-2100.
[3] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel robust semisupervised classification framework for quality-related coupling faults in manufacturing industries, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, DOI: 10.1109/TII.2019.**.
[4] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A practical propagation path identification scheme for quality-related faults based on nonlinear dynamic latent variable model and partitioned Bayesian network, Journal of the Franklin Institute, 2018, 355: 7570-7594. [5] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. Root cause diagnosis of quality-related faults in industrial multimode processes using robust Gaussian mixture model and transfer entropy, Neurocomputing, 2018: 285: 60-73.
[6] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel key performance indicator oriented hierarchical monitoring and propagation path identification framework for complex industrial processes, ISA Transactions, 2019, DOI: 10.1016/j.isatra.2019.06.004.
[7] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel data-based quality-related fault diagnosis scheme for fault detection and root cause diagnosis with application to hot strip mill process, Control Engineering Practice, 2017, 67: 43-51.
[8] 彭开香, 马亮*, 张凯. 复杂工业过程质量相关的故障检测与诊断技术综述. 自动化学报, 2017, 43(3): 349-365.



[1] 国家重点研发计划资助项目，基于工业大数据的铝/铜板带材智能化工艺控制技术（2017YFB**），2017/01-2021/12，参与人
[2] 国家自然科学基金面上项目，面向系统层级多工况下带钢热轧全流程质量监测与故障诊断方法研究（**），2019/01-2022/12，参与人
[3] 国家自然科学基金面上项目，联合数据驱动的轧钢过程质量相关故障诊断方法及其应用（**），2018/01-2021/12，参与人
[4] 鞍山钢铁股份有限公司委托项目，基于VME总线技术的带钢热连轧控制系统及质量控制关键技术开发（2018-124），2018/03-2021/02，参与人

2018年，博士研究生国家奖学金
2018年，研究生十佳学术之星提名奖
2019年，北京地区高等学校优秀毕业生