研究方向：智能建模，分布参数系统，绿色制造
导师类别：硕士生导师
硕士招生学院：机电工程学院
办公室：工学二号馆628
电子邮箱：xukangkang@gdut.edu.cn


1. 个人简介
徐康康，博士，特聘副教授，硕士生导师。2017年12月毕业于中南大学机电工程学院获得机械工程博士学位。长期从事复杂过程建模、分布热过程建模与控制、温度场管理、绿色制造等相关研究。现已在IEEE Transactions on Industrial Informatics (TII), IEEE Transactions on Industrial Electronics (TIE), IEEE Transactions on SMCA, Journal of Cleaner Production等国际权威刊物上发表论文20余篇，申请发明专利50余项，授权软件著作权1项。担任TII, TIE, SMCA, IEEE/ASME Transactions on Mechatronic等国际学术期刊的特约审稿人。
2. 教育背景与工作经历
教育背景：
2012/09-2017/12, 中南大学，机电工程学院，博士，导师：李涵雄
2008/09-2012/06, 中南大学，机电工程学院，学士


工作经历：
2018/05-至今，广东工业大学，机电工程学院，教师


3. 科研项目
[1] 国家自然科学基金青年项目，**，面向陶瓷辊道窑炉烧成过程的智能时空建模和控制，2020/01-2022/12，21万，在研，主持。
[2] 佛山市南海区科技局项目，柔性电路板缺陷检测机器视觉公共技术服务平台，40万，在研，主持。
[3] 广东省自然科学基金面上项目，针对电池热管理的多尺度智能时空建模与监控，10万，在研，主持。
[4] 广东工业大学“青年****”科研启动经费，2018.5-2023.5，10万，在研，主持。
[5] 国家自然科学基金面上项目，基于稀疏谱的复杂产品多领域多物理场高效仿真优化方法，2020/01-2023/12，60万，在研，参与。
[6] 中国工程院咨询研究项目，广东省高端制造卡脖子问题研究，10万，在研，参与。
[7] 广东工业大学产业研究院项目，科技成果评价研究与标准编写，39万，在研，参与。


4. 近年代表性论文
[1] K. K. Xu, H. D. Yang, C. J. Zhu, L. K. Hu, “Finite gaussian mixture model based multi-modeling for nonlinear distributed parameter systems,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(3), 1754-1763, 2020. (SCI，中科院一区)
[2] K. K. Xu, H. D. Yang, C. J. Zhu, “A novel extreme learning machine-based hammerstein-wiener model for complex nonlinear industrial processes,” Neurocomputing, 358, 246-254, 2019. (SCI，中科院二区)
[3] K. K. Xu, H.-X. Li, H. D. Yang, “Kernel-based random vector functional-link network for fast learning of spatiotemporal dynamic processes,” IEEE Transactions on Systems Man & Cybernetics: Systems, 49(5), 1016-1026, 2019. (SCI，中科院二区)
[4] K. K. Xu, H.-X. Li, H. D. Yang, “Local properties embedding based nonlinear spatiotemporal modeling for Lithium-ion battery thermal process,” IEEE Transactions on Industrial Electronics, 65(12), 9767- 9776, 2018. (SCI，中科院一区)
[5] K. K. Xu, H.-X. Li, Z. Liu, “ISOMAP based spatiotemporal modeling for lithium-ion battery thermal process,” IEEE Transaction on Industrial Informatics, 14(2), 569-577, 2018. (SCI，中科院一区)
[6] K. K. Xu, H.-X. Li, H. D. Yang, “Dual least squares support vector machines based spatiotemporal modeling for nonlinear distributed thermal processes,” Journal of Process Control, 2017, 54, 81-89. (SCI，中科院三区)
[7] W. J. Shen, K. K. Xu, L. M. Deng, S. P. Zhang, “A Karhunen-Loeve Galerkin Online Modeling Approach for the Thermal Dynamics of Li-Ion Batteries,” IEEE Access, vol. 8, pp. 187893-187901, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.**. (SCI，中科院二区)
[8] L. K. Hu, H. Zheng, L. J. Shu, S. Jia, W. Cai, K. K. Xu^*, “An investigation into the method of energy monitoring and reduction for machining systems,” Journal of Manufacturing Systems, 57, 390-399, 2020. (SCI，中科院二区)
[9] X. Jin, H. D. Yang, K. K. Xu^*, C. J. Zhu, “Dual extreme learning machines based spatiotemporal modeling for nonlinear distributed thermal processes,” International Journal of Computational Methods, 18(1), 2021. (SCI，中科院四区)
[10] L. K. Hu, W. P. Liu, K. K. Xu, T. Peng, H. D. Yang, R. Z. Tang, “Turning part design for joint optimisation of machining and transportation energy consumption,” Journal of Cleaner Production, DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.05.297, 2019. (SCI，中科院一区)
[11] Y. L. Wang, H. D. Yang, K. K. Xu, “Thermal performance combined with cooling system parameters study for a roller kiln based on energy-exergy analysis," Energies, 13(15), 1-25, 2020. (SCI，中科院三区)
[12] L. K. Hu, W. Cai, L. J. Shu, K. K. Xu, H. Zheng, S. Jia, “Energy optimisation for end face turning with variable material removal rate considering the spindle speed changes,” International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology, https://doi.org/10.1007/s40684-020-00210-w, 2020.(SCI，中科院二区)
[13] X. Y. Shan, B. C. Wang, K. K. Xu, H.-X. Li, “Surrogate model based structure optimization of jetting system,” IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology, 10(3), 494-501, 2020. (SCI，中科院四区)
[14] Y. J. Fan, K. K. Xu, H. Wu, Y. Zheng, B. Tao, “Spatiotemporal modeling for nonlinear distributed thermal processes based on KL Decomposition, MLP and LSTM network,” IEEE Access, DOI: 10.1109/ACCESS.2020.**, 2020. (SCI，中科院二区)
[15] W. J. Huang, Y. H. Li, K. K. Xu, “The general probabilistic fuzzy set for modeling and its application in EMG robots,” Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 1-14, 2019. (SCI，中科院四区)
[16] K. K. Xu, H.-X. Li, “An adaptive spatiotemporal modeling method for curing thermal process,” IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 3296-3301.
[17] 杨海东，陈强，徐康康*，基于kriging模型的蓄热室性能参数优化[J]，工程热物理学报，2020。(EI)
[18] 杨海东，陈强，徐康康，朱成就，基于数值模拟的马蹄焰玻璃窑蓄热室热效率研究[J]，化工学报,70(12):4608-4616, 2019. (中文核心)
[19] 徐运扬，徐康康，原子力显微镜中微悬臂梁分布参数系统的Hammerstein模型[J]，控制理论与应用，2015，32(3):304-311。 (EI)
[20] 张兴宇，徐康康，王鑫，基于ELM的芯片固化炉炉温建模方法[J]，制造业自动化，2015，37(5):144-147。
[21] 徐运扬，徐康康，沈平，“AFM压电陶瓷驱动器类Hammerstein建模与参数辨识”， 传感技术学报，2015(1)，23-27。


5. 发明专利
[1] 徐康康，杨海东。 一种基于K-RVFL的固化热过程时空建模方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：20**。
[2] 徐康康， 杨海东。 一种基于ISOMAP的锂电池热工艺时空建模方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：20**。
[3] 徐康康，杨海东。基于双重最小二乘支持向量机的固化热过程时空建模方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：20**。
[4] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，郭久俊。 一种基于邻域传播聚类的能耗数据清洗方法.发明专利, 实质审查,申请号：CN8.3。
[5] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，杨桥。 一种考虑能效的模具结构参数多目标优化方法. 发明专利, 实质审查,申请号：CN6.6。
[6] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就. 基于人工免疫算法优化支持向量回归的能耗异常检测方法. 发明专利，实质审查, 申请号：CN2.9。
[7] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。 基于双尺度流形学习的锂离子电池热过程时空建模方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：CN4.X。
[8] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。集成超限学习机和Hammerstein-Wiener的复杂非线性系统建模方法. 发明专利, 实质审查,申请号：CN2.8。
[9] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。基于敏感性分析及改进阴性选择法的能耗异常定位方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：CN6.5。
[10] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。基于模拟退火改进克隆选择算法的能耗异常检测方法. 发明专利, 实质审查, 申请号：CN8.X。
[11] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。一种基于有限高斯混合模型的多模型时空建模方法. 发明专利, 实质审查,申请号：CN4.7。
[12] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。一种基于降阶模型的锂离子电池在线温度分布观测器设计方法. 发明专利, 在审。
[13] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就。一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法. 发明专利, 在审。
[14] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，丘绍雄，胡罗克。一种基于进化神经网络的马蹄焰玻璃窑炉的热效率预测方法. 发明专利, 在审。
[15] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，龙时雨，胡罗克。一种基于改进粒子群的陶瓷辊道窑建模与约束优化方法. 发明专利, 在审, 申请号：CN 60。
[16] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，邹振弘，胡罗克。一种基于自适应主元分析的辊道窑能耗异常检测方法. 发明专利, 在审。
[17] 徐康康，杨海东，印四华，朱成就，邹振弘，胡罗克。一种基于动态主元分析的辊道窑能耗异常检测方法. 发明专利, 在审。


6. 通信地址
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