中国地质大学(武汉)导师教师师资介绍简介-胡文凯

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本站小编 Free考研考试/2021-07-31

教授博士生导师硕士生导师
性别：男
毕业院校：加拿大阿尔伯塔大学
学历：博士研究生
学位：博士
在职信息：在职
所在单位：自动化学院
入职时间：2018-10-12
职务：智能系统研究所副所长
学科：控制科学与工程自动化
办公地点：信息楼802
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个人简历胡文凯，男，1987年出生，中国地质大学（武汉）自动化学院教授、博士生导师，智能系统研究所副所长。2016年获得加拿大阿尔伯塔大学电气与计算机专业（控制系统方向）博士学位，之后分别在加拿大阿尔伯塔大学任博士后研究员、副研究员、访问教授。研究方向为复杂工业系统数据挖掘及智能监控，主要涉及机器学习的工业应用、工业事件数据模式挖掘、智能感知与决策、故障根源分析与诊断、智能报警监控系统优化设计、过程工业控制与优化等。
近年来主持国家自然科学基金青年项目1项、湖北省自然科学基金项目1项、中国地质大学“地大****”人才启动经费项目1项，参与湖北省创新群体项目1项、加拿大自然与工程研究基金项目2项。在国内外知名学术期刊与会议上发表论文50余篇，其中IEEE TIE、IEEE TII、IEEE TCST、Control Engineering Practice等产业电子和过程控制领域顶级国际期刊论文20余篇。入选湖北省人才计划，曾获第30届CPCC张钟俊院士优秀论文奖、阿尔伯塔大学博士后学术差旅奖等。
担任国际期刊Entropy客座编辑、国际期刊Frontiers in Chemical Engineering编委；担任IEEE TIE等十余个国际期刊、IEEE 决策与控制会议（CDC）等十余个国际会议的审稿人；担任2021年神经计算与先进应用国际会议（NCAA2021）PC和控制与神经计算主题征稿主席、NCAA2020控制与神经计算主题征稿主席、中国控制会议（CCC 2020）分会Co-Chair；在国际自动控制联合会2020世界大会（IFAC 2020 World Congress）、2019年加拿大电气与计算机工程年会（CCECE 2019）、2019年日本仪器与控制工程年会（SICE 2019）上，组织智能报警监控相关专题研讨会3场。

欢迎优秀学生加入本课题组攻读硕士、博士学位（联系邮箱：wenkaihu@cug.edu.cn），从事复杂工业系统数据挖掘、智能监控及过程控制等方向的研究，具体研究方向包括：
1)工业数据挖掘与智能决策:机器学习及其工业应用、工业事件数据模式挖掘、关联规则挖掘、因果关系分析、过程知识挖掘与工作流模型构建
2)复杂工业系统智能监控:智能感知与软测量建模、多源数据融合的故障根源分析、报警泛滥分析及抑制、工业报警系统优化设计、工况识别与状态检测、机械装备故障诊断与寿命预测
3)过程控制及优化:模型预测控制、系统辨识、控制参数整定、智能地质钻进控制与监测、钢铁冶金过程控制与优化、发电系统控制与优化

教育经历：
2016，加拿大阿尔伯塔大学，电气与计算机（控制系统方向），博士
2012，武汉大学，控制理论与控制工程，硕士
2010，武汉大学，自动化，学士

工作经历：
2018.10至今，中国地质大学（武汉），自动化学院，教授
2016.9~2018.9，加拿大阿尔伯塔大学，电气与计算机系，博士后研究员
2013.9~2016.9，加拿大阿尔伯塔大学，电气与计算机系，研究助理

研究项目：
[1] 基于多源数据融合的工业报警泛滥分析与抑制方法，国家自然科学基金青年项目，26万，2020-2022，主持
[2] 面向工业报警事件混合数据的报警响应智能决策模型与数据挖掘，湖北省自然科学基金青年项目，5万元，2019-2020，主持
[3] 大规模复杂工业系统智能监控与大数据分析研究，中国地质大学人才引进项目，200万，2018-2023，主持
[4]地质钻探智能化技术及应用，湖北省自然科学基金创新群体项目，2020-2023，参与
[5] 面向复杂工业系统的高效监控报警系统设计与先进监控管理方法研究，加拿大自然与工程研究基金(NSERC)，2017-2022，参与
[6] 面向复杂工业系统的过程异常监控与管理策略研究，加拿大自然与工程研究基金(NSERC)，2013-2016，参与

讲授课程：
本科生课程：制造过程大数据技术（1.5学分，24学时，自动化菁英班）
本科生课程：过程控制及检测仪表（3学分，48学时）
博士生课程：过程控制技术及应用（1.5学分，24学时）
自动化专业生产实习（2周）

代表性论文：
[1]B. Zhou, W. Hu*, & T. Chen, “Pattern extraction from industrial alarm flood sequences by a modified CloFAST algorithm,” IEEE Trans. Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2021.**, 2021.
[2] B. Zhou, W. Hu*, K. Brown, & T. Chen, “Generalized pattern matching of industrial alarm flood sequences via word processing and sequence alignment,” IEEE Trans. Industrial Electronics, DOI: 10.1109/TIE.2020.**, 2020.
[3] L. Bi, W. Cao, W. Hu, & M. Wu, “An intelligent alignment method based on granular multi-swarm particle swarm optimization and its application to microwave cavity filters,” IEEE Trans. Industrial Electronics, DOI: 10.1109/TIE.2020.**, 2020.
[4] Y. Li, W. Cao, W. Hu, & M. Wu, “Abnormality detection for drilling processes based on Jensen-Shannon divergence and adaptive alarm limits,” IEEE Trans. Industrial Informatics, DOI: 10.1109/TII.2020.**, 2020.
[5] C. Guo, W. Hu, & F. Yang, D Huang, “Deep learning technique for process fault detection and diagnosis in the presence of incomplete data,” Chinese Journal of Chemical Engineering, vol. 28, no. 9, pp. 2358-2367, Sep. 2020.
[6]B. Zhou, W. Hu*, and T. Chen, “A new method for alarm monitoring of equipment start-up operations with applications to pumps,”Industrial & Engineering Chemistry Research, vol. 58, no. 26, pp. 11251-11260, Jul. 2019.
[7]W. Hu*, A. W. Al-Dabbagh, T. Chen, and S. L. Shah, “Design of visualization plots of industrial alarm and event data for enhanced alarm management,”Control Engineering Practice, vol. 79, pp. 50-64, Oct. 2018.
[8] W. Al-Dabbagh, W. Hu, S. Lai, T. Chen, and S. L. Shah, “Toward the advancement of decision support tools for industrial facilities: addressing operation metrics, visualization plots, and alarm floods,”IEEE Trans. Automation Science and Engineering, vol. 15, no. 4, pp. 1883 - 1896, Oct. 2018.
[9] W. Hu*, T. Chen, and S. L. Shah, “Detection of frequent alarm patterns in industrial alarm floods using itemset mining methods,”IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 65, no. 9, pp. 7290-7300, Sep. 2018.
[10] W. Hu*, S. L. Shah, and T. Chen, “Framework for a smart data analytics platform towards process monitoring and alarm management,”Computers & Chemical Engineering, vol. 114, pp. 225-244, Jun. 2018.
[11] W. Hu*, T. Chen, and S. L. Shah, “Discovering association rules of mode-dependent alarms from alarm and event logs,”IEEE Trans. Control Systems Technology, vol. 26, no. 3, pp. 971-983, May 2018.
[12] C. Guo,W. Hu, S. Lai, F. Yang, and T. Chen, “An accelerated alignment method for analyzing time sequences of industrial alarm floods,”Journal of Process Control, vol. 57, pp. 102-115, Sep. 2017.
[13] W. Hu, J. Wang*, T. Chen, and S. L. Shah, “Cause-effect analysis of industrial alarm variables using modified transfer entropies,”Control Engineering Practice, vol. 64, pp. 205-214, Jul. 2017.
[14] W. Hu, J. Wang*, and T. Chen, “A local alignment approach to similarity analysis of industrial alarm flood sequences,”Control Engineering Practice, vol. 55, pp. 13-25, Oct. 2016.
[15] W. Hu, J. Wang*, and T. Chen, “A new method to detect and quantify correlated alarms with occurrence delays,”Computers & Chemical Engineering, vol. 80, pp. 189-198, Sep. 2015.

工业报警监控研讨会：
1）第21届IFAC世界大会（IFAC 2020 WC）会前专题研讨会“Data Analytics and Machine Learning for Industrial Alarm Monitoring”
（IFAC 2020 WC官网介绍链接；研讨会报告及视频链接）
2) SICE Annual Conference 2019会前专题研讨会“Advanced Alarm Management and Design for Complex Industrial Facilities”
3) CCECE 2019会前专题研讨会“Advanced Alarm Management Techniques”

联系方式 [1]邮编：

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[4]办公室电话：

[5]移动电话：

[6]邮箱：

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