姓 名 代伟 性 别 男
出生年月 1984年3月 籍贯 安阳
民 族 汉族 政治面貌 中共党员
最后学历 博士研究生毕业 最后学位 工学博士
技术职称 教授 导师类别 博、硕导
行政职务 副主任 Email weidai@cumt.edu.cn
工作单位 信控学院 邮政编码 221116
通讯地址 信控学院
单位电话 **
个人主页 https://www.cumt.weidai.cn


个人简介
代伟，江苏省优秀青年基金获得者，教育部自然学科二等奖完成人，入选中国矿业大学“高端人才计划”，IEEE会员，中国自动化学会(CAA)会员，中国计算机学会(CCF)，中国指挥与控制学会(CICC)会员，CAA过程控制专委会委员，CAA大数据专委会委员，CAA智能制造系统专委会委员、CAA自适应动态规划与强化学习专业委员会委员，CAA环境感知与保护自动化专业委员会，CICC集群智能与协同控制专业委员会委员，校优秀青年骨干教师，校优秀创新团队“机器学习与数据挖掘”骨干成员。担任《中国矿业大学学报》、《工矿自动化》、《中国科技论文》等期刊中青年编委和编辑，IEEE TII、IEEE TIE、IEEE TNNLS、IEEE SJ、Inform. Sciences、自动化学报等多个国际期刊和国内控制理论权威期刊同行评审人。
长期从事智能与数据驱动的复杂工业过程建模、运行优化控制理论研究，主持国家自然科学基金2项（面上项目和青年项目），江苏省自然科学基金2项（优秀青年基金和青年基金），中国博士后自然科学基金2项(面上与特别资助项目)，辽宁省-SAPI 国家重点实验室联合基金项目1项，国家重点实验室开放课题1项，中国矿业大学重点项目培训项目1项，中国矿业大学人才项目若干，在研国家自然科学基金重大项目2项；曾参与国家973计划项目等10余项科研项目。围绕研究领域在IEEE TIE、IEEE TCST、IEEE TASE、IET CTA、自动化学报等国内外重要期刊与会议上发表论文50余篇，SCI论文30篇，专著1部，参编《中国大百科全书》第三版。申请/授权发明专利20项，软件版权17项。相关研究成果获国家教育部自然科学二等奖，CAA自然科学二等奖，山东省煤炭工业协会科技奖二等奖，江苏省煤炭学会煤炭科学技术进步奖二等奖，中国过程控制会议优秀论文提名奖。

获奖、荣誉称号
科研获奖
1. 2020年， 江苏省优秀青年基金获得者
2. 2020年，中国矿业大学“高端人才计划”优秀青年****
3. 2017年，中国矿业大学“优秀青年骨干教师”
4. 2020年，国家教育部自然科学二等奖
5. 2019年，中国自动化学会自然科学二等奖
6. 2019年，江苏省科学技术奖三等奖
7. 2019年，中国自动化学会自然科学奖二等奖
8. 2018年，江苏省煤炭学会煤炭科学技术进步二等
9. 2016年，山东省煤炭工业协会科学技术二等奖
10. 2019年，《工矿自动化》年度优秀论文
11. 2020年，徐州市自然科学优秀学术论文三等奖
教学获奖
1. 2016年，中国矿业大学教案比赛特等奖
2. 2020年，中国矿业大学教育教学成果一等奖

社会、学会及学术兼职
1. 中国自动化学会会员
2. 中国计算机学会会员
3. 中国指挥与控制学会会员
4. 美国电气和电子工程师协会会员
5. 中国自动化学会过程控制专业委员会委员
6. 中国自动化学会大数据专业委员会委员
7. 中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会委员
8. 中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会
9. 中国自动化学会智能制造系统专委会委员
10. 中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会委员
11. 中国自动化学会青年工作委员会委员
12. 《中国矿业大学学报》中青年编委
13. 《工矿自动化》青年编委
14. 《中国科技论文》组稿编辑 2018-2019

研究领域
智能与数据驱动的复杂工业过程建模、运行优化控制理论，随机神经网络与学习系统、增量联邦学习、工业大数据分析等研究

科研项目
1. 辽宁省自然科学基金项目，面向工业过程多运行指标的分布式协同软测量建模方法及应用，2020-KF-21-10，2020/05/01-2022/04/30，20万元，主持
2. 江苏省优秀青年基金项目，复杂工业系统自学习运行优化控制及应用，BK**，2020/7-2023/6，50万元，主持.
3. 国家自然科学基金面上项目，**，多模态多时间尺度工业过程自学习运行优化控制方法及应用，2020/1-2023/12，63万元，主持.
4. 国家自然科学基金青年项目，**，动态环境下磨矿全流程数据驱动运行优化控制，2017/1-2019/12，21万元，主持.
5. 江苏省自然科学基金青年项目，BK**，面向提质增效的磨矿分级过程数据驱动闭环优化设定控制研究，2016/7-2019/6，20万元，主持.
6. 中国博士后科学基金特别资助项目，2018T110571，动态环境下工业过程数据驱动的运行优化控制研究，2018/5-2019/12，15万元，主持.
7. 国博士后科学基金面上项目，2015M581885，湿式磨矿运行指标的数据驱动优化控制方法及技术研究，2015/12-2017/12，5万元，主持.
8. 国家重点实验室开放课题项目，PAL-N201706，数据驱动的重介质选煤过程运行优化控制，2017/1-2019/12，6万元，主持.
9. 中央高校基本科研业务费重大项目培育专项，基于自适应宽度增量学习与并行策略的工业过程软测量方法，2019/8/1-2022/7/31，30万，主持.
10. 国家自然科学基金重大项目子课题，**，基于大数据和知识的高速列车信息控制系统故障建模理论与方法，2015/01-2019/12，248万元，参加.
11. 国家自然科学基金重大项目子课题，**，大型高炉高性能运行控制方法及实现技术，2013/01-2017/12，380万元，参加.
12. 国家科技支撑计划项目，2012BAF19C01，选矿过程全流程先进控制技术，2012/01-2014/12，1000万元，已结题，参加.
13. 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目子课题，2009CB320601，复杂生产制造全流程一体化控制系统整体控制策略与运行控制方法，2009/01-2013/12，698万元，已结题，参加.
14. 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目子课题，2009CB320604，具有安全性、协同性、易用性的一体化控制系统的若干技术基础与半实物仿真实验平台的研究，2009/01-2013/12，395万元，已结题，参加

发表论文
英文代表作
Wei Dai*, Lingzhi Zhang, Jun Fu,Tianyou Chai, Xiaoping Ma, Dual-Rate Adaptive Optimal Tracking Control for Dense Medium Separation Process Using Neural Networks. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020.
Wei Dai*, Depeng Li, Ping Zhou, Tianyou Chai. Stochastic configuration networks with block increments for data modeling in process industries. Information Sciences, 2019, 484: 367-386. WOS:022
Wei Dai, Lingzhi Zhang, Jun Fu*, Tianyou Chai, Xiaoping Ma. Model-data-based switching adaptive control for dense medium separation in coal beneficiation. Control Engineering Practice. 2020, 98, 1-12,.
Wei Dai*, Tianyou Chai, Simon X. Yang. Data-Driven Optimization Control for Safety Operation of Hematite Grinding Process. IEEE Transaction on Industrial Electronics. 2015, 62(5): 2930-2941. (SCI, IF 7.05)
Wei Dai, Qiang Liu*, Tianyou Chai. Particle size estimate of grinding processes using random vector functional link networks with improved robustness. Neurocomputing. 2015, 169: 361-372. (SCI, IF 3.241)
Wei Dai*, Ping Zhou, Dayong Zhao, Shaowen Lu, Tiayou Chai. Hardware-in-the-loop simulation platform for supervisory control of mineral grinding process. Powder Technology, 2016, 288, 422-434. (SCI, IF 3.23) WOS: 046
Wei Dai*, Depeng Li, Qixin Chen, Tianyou Chai. Data Driven Particle Size Estimation of Grinding Processes using stochastic configuration network with Robust Technique. Journal of Central South University, 2019, 26: 43-62. (SCI, IF: 0.761) WOS: 004
Wei Dai*, Jincheng Hu, Yuhu Cheng, Xuesong Wang, Tianyou Chai. RVFLN-based online adaptive semi-supervised learning algorithm with application to product quality estimation of industrial processes. Journal of Central South University, 2019, 26(12): 3338-3350. (SCI, IF: 0.761). WOS: 011
Qianjin Wang, Wei Dai*, Xiaoping Ma, Zhigen Shang. Driving amount based stochastic configuration network for industrial process modeling. Neurocomputing, 2020, 10.1016/j.neucom.2020.02.029. (SCI)
Shuai Hou, Xinyuan Zhang, Wei Dai*, Xiaolin Han, Fuan Hua. Multi-model and soft-transition based height soft sensor in air cushion furnace. Sensors, 2020, accepted. (SCI)
Ping Zhou, Wei Dai, Tianyou Chai. Multivariable Disturbance observer based advanced feedback control design and its application to a grinding circuit. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2014, 22(4): 1474-1485. (SCI, IF 4.883)
Shaowen Lu, Ping Zhou, Tianyou Chai, Wei Dai. Modeling and simulation of whole ball mill grinding plant for integrated control. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering. 2014, 11(4): 1004-101. (SCI, IF 3.667)
Yajun Zhang, Yao Jia, Tianyou Chai, Dianhui Wang, Wei Dai, Jun Fu. Data-Driven PID Controller and Its Application to Pulp Neutralization Process. IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2018, 26(3): 828-841.
Yongxiao Tian, Huaicheng Yan, Wei Dai, Shiming Chen, Xisheng Zhan. Observed-Based Asynchronous Control of Linear Semi-Markov Jump Systems With Time-Varying Mode Emission Probabilities. IEEE Transactions on Circuits and Systems II, 2019, accepted.
中文代表作
代伟*, 陆文捷, 付俊, 马小平. 工业过程多速率分层运行优化控制, 自动化学报, 2019, 45(10): 1946-1959. (EI) Accession number: 20**5
代伟*, 李德鹏, 杨春雨, 马小平. 一种随机配置网络的模型与数据混合并行学习方法.自动化学报, 2019, 录用. (EI)
代伟*, 柴天佑. 数据驱动的复杂磨矿分级过程运行优化控制方法, 自动化学报, 2014, 40(9): 2005-2014. (EI)
代伟*，张凌智，褚菲，马小平. 重介质选煤过程模型与数据混合驱动的自适应运行反馈控制. 控制理论与应用, 2020, 37(2): 283-294. (EI)
代伟*, 王献伟, 路兴隆, 柴天佑. 基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化, 控制理论与应用，2019，36(1): 53- 64. 已录用 (EI) Accession number:20**6
代伟*，李创业，杨春雨，马小平. 基于低差异序列与快速扩展随机树融合算法的机械臂路径规划方法及应用研究. 控制理论与应用，2021, DOI: 10.7641/CTA.2021.00637(EI)
代伟*, 赵杰, 杨春雨, 马小平. 基于双目视觉深度感知的带式输送机煤量检测方法. 煤炭学报, 2017, 42( S2) : 547-555. (EI) Accession number:20**1
王光辉，彭勇，代伟*，董良，马小平. 基于灵敏度分析与增强捕食-食饵优化的重介质选煤过程动态模型. 2021, DOI:10.13225/j.cnki.jccs.2020.1800(EI)
王前进, 代伟, 杨春雨, 马小平. 煤矿主通风机切换系统建模与分析. 煤炭学报, 2018, 43(S2): 606-614. (EI)
周平, 代伟, 柴天佑. 竖炉焙烧过程运行优化控制系统的开发及实验研究. 控制理论与应用. 2012, 29(12): 1565-1572. (EI)
杨春雨, 许一鸣, 代伟, 周林娜. 柔性机械臂的双时间尺度组合控制. 控制理论与应用, 2019, 36(4): 659-665. (EI)

出版专著和教材
1. 数据驱动赤铁矿磨矿过程运行优化控制, 中国矿业大学出版社, 2017. (独著)
2. 《中国大百科全书》第三版.（参编）

科研创新
专利：
代伟，柴天佑，丁进良，岳恒，秦岩，周平，卢绍文，磨矿过程运行控制实验系统及方法，2015.06.17，中国，ZL2.0
代伟，赵杰，杨春雨，王献伟，陈其鑫，雷汝海，王军，一种基于双目立体视觉深度感知的矿用带式输送机煤量检测方法，2020-10-16，中国，ZL3.9
代伟，胡金成，李德鹏，夏振兴，褚菲，杨瑞哲，王雪松，程玉虎，马小平，一种磨矿粒度的在线鲁棒正则软测量模型的建立方法，申请受理，2018-06-26，中国，ZL8.x
代伟，黄罡，夏振兴，李德鹏，张凌智，胡金成，褚菲，杨春雨，基于Unity3D的重介质选煤虚拟仿真系统及方法，2020-12-25，中国，ZL7.7.
代伟，夏振兴，杨瑞哲，张凌智，胡金成，张政煊，常俊林，马小平，桌面级六自由度机械臂快速控制原型实验系统，申请受理，2018-09-27，中国，2.4
代伟，李德鹏，裴诗雨，南静，赵大勇，杨春雨，马小平，一种基于块增量随机配置网络的工业过程软测量建模方法，申请受理，2018-11-13，中国，6.6
代伟，李德鹏，马磊，杨春雨，马小平，面向工业大数据的并行学习软测量建模方法，2019-9-24, 中国, 5.6
柴天佑，代伟，丁进良，岳恒，秦岩，刘长鑫，一种强磁选别过程运行控制方法，2014.08.20，中国，ZL9.0
代伟，南静，杨春雨，巩敦卫，张政煊、宁传峰，动态更新输出权值的随机配置网络的行为模态识别方法，申请受理，2020-09-30，中国，4.3
代伟、裴诗雨、董良、刘毅、王光辉、张政煊、杨春雨，一种正交增量的随机配置网络建模方法，申请受理，2020-09-30，中国，8.5
代伟，王聪，张道明，彭勇、夏振兴，杨春雨，缪燕子，一种基于低偏差随机配置网络的气动调节阀故障诊断方法，申请受理，2020-09-30，中国，4.7
代伟，李创业，缪燕子，马小平，一种融合低差异序列与RRT算法的机械臂路径规划方法，申请受理，2020-11-09，中国，5.3
杨春雨，李恒，周林娜，代伟，车志远，一种双电机驱动带式输送机能耗模型的参数辨识方法，2017-12-22，中国，8.2，
周林娜，陈黎明，蒿纪星，杨春雨，代伟，沈乐萍，赵建国，汪芸，王众，刘金浩，一种气动调节阀智能故障诊断系统的控制方法，2018-07-23，中国，ZL2.1
杨春雨，车志远，周林娜，代伟，卢铁，刘金浩，赵建国，基于复合非线性反馈积分滑模的同步电机控制方法及系统，2020-02-02，中国，ZL7.1

教学活动
先后主讲本科生课程《自动化软件工具》、《PLC原理及应用》、《过程控制》、《智能机器人导论》、《计算机控制》等课程，主讲研究生课程《复杂工业过程一体化控制》、《机器人技术基础》、《工业过程智能建模与控制》等课程，是《过程控制》与《智能机器人导论》的课程负责人。

指导学生情况
指导学生获创新创业计划项目国家级1项，省级1项目，校级3项，获江苏省研究生培养创新工程项目1项，“江苏省大学生机器人大赛”三等奖1项，指导研究生获国家奖学金3人次，合作指导博士研究生发表SCI论文10余篇。

我的团队
中国矿业大学优秀创新团队“机器学习与数据挖掘”团队骨干成员