周晓君

教授 博士生导师 硕士生导师

入职时间:2014-12-23

所在单位:自动化学院

学历:博士研究生毕业

办公地点:中南大学校本部民主楼316

性别:男

联系方式:+86-13787052648

学位:博士学位

在职信息:在职

毕业院校:澳大利亚联邦大学

学科:控制科学与工程
人工智能

流程工业智能制造

发布时间:2022-01-22

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  1. 流程工业过程建模与优化控制



   [1] 柴天佑, 丁进良, 王宏, 等. 复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法[J]. 自动化学报, 2008, 34(5): 505-515.

   [2] 柴天佑. 生产制造全流程优化控制对控制与优化理论方法的挑战[J]. 自动化学报, 2009 (6): 641-649.

   [3] 桂卫华, 阳春华, 李勇刚, 等. 基于数据驱动的铜闪速熔炼过程操作模式优化及应用[J]. 自动化学报, 2009, 35(6): 717-724.

   [4] 柴天佑, 刘德荣. 基于数据的控制, 决策, 调度与故障诊断[J]. 自动化学报, 2009 (6): I0002-I0003.

   [5] 柴天佑. 复杂工业过程运行优化与反馈控制[J]. 自动化学报, 2013, 39(11): 1744-1757.

   [6] 桂卫华, 阳春华, 徐德刚, 等. 基于机器视觉的矿物浮选过程监控技术研究进展[J]. 自动化学报, 2013, 39(11): 1879-1888.

   [7] 桂卫华, 阳春华, 陈晓方, 等. 有色冶金过程建模与优化的若干问题及挑战[J]. 自动化学报, 2013, 39(3): 197-207.

   [8] 柴天佑. 自动化科学与技术发展方向[J]. 自动化学报, 2018, 44(11): 1923-1930.

   [9] 刘强, 卓洁, 郎自强, 等. 数据驱动的工业过程运行监控与自优化研究展望[J]. 自动化学报, 2018, 44(11): 1944-1956.

   [10] 杨涛, 柴天佑. 分布式协同优化的研究现状与展望[J]. 中国科学: 技术科学, 2020,50(11): 1414-1425.




  

  2.  工业智能

  [1] 桂卫华, 王成红, 谢永芳, 等. 流程工业实现跨越式发展的必由之路[J]. 中国科学基金, 2015, 5: 337-342.

  [2] 桂卫华, 陈晓方, 阳春华, 等. 知识自动化及工业应用[J]. 中国科学: 信息科学, 2016, 46(8): 1016-1034.

  [3]  钱锋, 杜文莉, 钟伟民, 等. 石油和化工行业智能优化制造若干问题及挑战[J]. 自动化学报, 2017, 43(6): 893-901.

  [4]  钱锋, 桂卫华. 人工智能助力制造业优化升级[J]. 中国科学基金, 2018, 3: 257-261.

  [5]  吴飞, 阳春华, 兰旭光, 等. 人工智能的回顾与展望[J]. 中国科学基金, 2018, 32(3): 243-250.

  [6]  丁进良, 杨翠娥, 陈远东, 等. 复杂工业过程智能优化决策系统的现状与展望[J]. 自动化学报, 2018, 44(11): 1931-1943.

  [7] 柴天佑, 丁进良. 流程工业智能优化制造[J]. 中国工程科学, 2018, 20(4): 51-58.

  [8]  柴天佑. 工业人工智能发展方向[J]. 自动化学报, 2020, 46(10): 2005-2012.

  [9]  柴天佑, 刘强, 丁进良, 等. 工业互联网驱动的流程工业智能优化制造新模式研究展望[J]. 中国科学: 技术科学, 2022, 52(1): 14-25. 

  [10] 钱锋, 钟伟民, 杜文莉. 流程工业智能优化制造的基础理论与关键技术[J]. Engineering, 3 (2017) : 154–160.

  [11] 杨涛, 易新蕾, 卢绍文, 等. 工业人工智能驱动的流程工业智能制造[J]. Engineering 2020, 7(9): 1224‒1230.


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