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周东华教授

基本信息与联系方式

通信地址:青岛市黄岛区前湾港路579号山东科技大学电气与自动化工程学院

邮政编码:266590

联系电话:0532-86058103                      

EMAIL:zdh@mail.tsinghua.edu.cn


教育背景

1981年9月至1990年12在上海交通大学自动控制系控制理论与控制工程专业学习,获工学学士、硕士、博士学位


工作履历

2015年5月至今  清华大学自动化系双聘教授 山东科技大学副校长

2008年7月至2015年5月  清华大学自动化系教授,系主任

2007年4月至2008年6月  清华大学自动化系教授,系副主任

2005年4月至2007年4月  清华大学自动化系过程控制工程研究所教授,所长

2002年1月至2005年4月  清华大学自动化系过程控制工程研究所教授,副所长

2001年7月至2002年1月  美国耶鲁大学电气工程系高级访问学者

1997年7月至2001年7月  清华大学自动化系过程控制工程研究所教授,副所长

1996年12月至1997年6月  清华大学自动化系过程控制工程研究所副教授

1994年9月至1996年10月  德国杜伊斯堡大学电气工程系洪堡学者

1993年1月至1994年9月  北京理工大学自动控制系副研究员

1991年2月至1992年12月  浙江大学工业控制技术研究所博士后


学术兼职

2015年11月至今  在 IET 任 Fellow

2013年12月至今  在中国自动化学会担任副理事长

2013年5月至今  在教育部高等学校“自动化类专业教学指导委员会”担任主任

2011年1月至今  在《自动化学报》担任副主编

2009年3月至今  在“控制科学与工程”第六届国务院学科评议组担任成员

2009年1月至今  在J. of Process Control担任编委

2008年5月至今  在《控制理论与应用》担任编委

2007年5月至今  在中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会担任主任

2000年7月至今  在IFAC SAFEPROCESS 技术委员会担任委员

1999年9月至今  在美国IEEE担任Senior member


研究领域

[1] 动态系统的故障诊断与容错控制

[2] 可靠性预测与预测维护技术


科研项目

[1] 2015年1月至2019年12国家自然科学基金重大项目 高速列车信息控制系统实时故障诊断理论与应用验证(负责人)

[2] 2013年1月至2017年12国家自然科学基金重大国际合作项目 旋翼无人机群安全编队飞行中的若干关键理论问题研究(负责人)


奖励与荣誉

2016年  入选国家万人计划“百千万工程领军人才”(不分等级)

2014年  获教育部颁发的国家级优秀教学成果二等奖(第一完成人)

2012年  获国务院颁发的国家自然科学二等奖(第一完成人)

2008年  获得教育部颁发的长江学者特聘教授(不分等级)

2008年  获得教育部颁发的自然科学奖二等奖(第一完成人)

2006年  获得人事部,科技部,财政部等七部委颁发的“新世纪百千万人才工程”国家级人选(不分等级)

2000年  获得国家自然科学基金委员会颁发的国家杰出青年科学基金(不分等级)

1998年  获得中央组织部,国家人事部,中国科协颁发的第六届中国青年科技奖(不分等级)


学术成果

学术著作:

[1] 周东华,陈茂银,徐正国. 可靠性预测与最优维护技术.中国科学技术大学出版社,2013

[2] 周东华,李钢,李元. 数据驱动的工业过程故障诊断技术:基于主元分析与偏最小二乘的方法. 科学出版社,2011

[3] 文成林,周东华. 多尺度估计理论及其应用. 清华大学出版社,2002

[4] 周东华. 非线性系统的自适应控制导论.清华大学出版社,2002

[5] 周东华,叶银忠. 现代故障诊断与容错控制. 清华大学出版社,2000

[6] 周东华,孙优贤. 控制系统的故障检测与诊断技术. 清华大学出版社,1994


在国际刊物发表论文 150余篇,包括:

[1] S. Yin, S. X. Ding, D. H. Zhou, Diagnosis and prognosisfor complicated industrial systems-Part I,IEEE Trans. on IndustrialElectronics, 2016, 63(4):2501-2505.

[2] H. Q. Ji, X. He, D. H. Zhou, Reconstruction-based contribution for fault diagnosis: an invalidationcase, J. of Process Control, 2016, 40: 24-34.

[3] L. M. Wang, X. He, D. H. Zhou, Average dwell time-based optimal iterative learning control for multi-phase batch processes, J. of Process Control, 2016,40:1-12.

[4] Y. Liu, Z. D. Wang, X. He and D. H. Zhou, Filtering and fault detection for nonlinear systemswith polynomial approximation, Automatica, 2015, 54:348-359.

[5] X. S. Si, W. B. Wang, C. H. Hu, D. H. Zhou, Estimating remaining useful life with three-source variability in degradation modeling, IEEE Trans. on Reliability, 2014, 63(1):167-190

[6] Y. Liu, X. He, Z. D. Wang, D. H. Zhou, Optimal filtering for networked systems withstochastic sensor gain degradation, Automatica, 2014, 50:1521-1525.

[7] X. S. Si, D. H. Zhou, A generalized result for degradation model based reliabilityestimation, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2014,11(2):632-637

[8] M. H. Wei, M. Y. Chen, and D. H. Zhou, Multi-sensor information based remaining usefullife prediction with anticipated performance, IEEE Trans. on Reliability, 2013,62(1):183-198

[9] X. S. Si, W. B. Wang, M. Y. Chen, C. H. Hu, D. H. Zhou, A degradation path-dependentapproach for remaining useful life estimation with an exact yet closed-formsolution, EJOR, 2013, 226:53-66

[10] X. S. Si, M. Y. Chen, W. B. Wang, C. H. Hu, D. H. Zhou, Specifying measurement errors forrequired lifetime estimation performance, EJOR, 2013, 231:631-644

[11] D. H. Zhou, X. He, Z. D. Wang, G. P. Liu, and Y. D. Ji, Leakage fault diagnosis for anInternet-based three-tank system: an experimental study, IEEE Trans. on CST, 2012, 20(4):857-870

[12] X. S. Si, W. B. Wang, C. H. Hu, D. H. Zhou, G. P. Michael, Remaining useful lifeestimation based on a nonlinear diffusion degradation process, IEEE Trans. on Reliability, 2012, 61(1):50-67

[13] X. F. Lu, M. Y. Chen, M. Liu and D. H. Zhou, Optimal imperfect periodic preventivemaintenance for systems in the time-varying environment, IEEE Trans. on Reliability, 2012, 61(2):426-439

[14] H. D. Fan, C. H. Hu, M. Y. Chen and D. H. Zhou, Cooperative predictive maintenance ofrepairable systems with dependent failure modes and resource constraint, IEEE Trans. on Reliability, 2011, 60(1):144-157