新利18彩票 自动化研究所成立于1997年3月，旨在面向工业过程智能制造发展趋势和重大关键技术需求，以复杂工业生产过程中数据驱动建模、智能检测、先进控制、工业互联网与集成管控等科学与技术问题开展研究，并进行科技成果转化，推进现代工业生产和管理的智慧化水平。

学术成果：研究所成员近年来共承担国家自然科学基金9项（其中含国防“973”项目子课题项目1项，面上项目2项，青年项目6项），省部级项目4项（其中含江苏省六大人才高峰项目1项、江苏省自然科学基金项目面上项目1项、江苏省自然科学基金青年基金项目2项），产学研横向课题30余项。发表学术论文150余篇(其中高水平SCI论文40余篇)，申请发明专利10余项，参编专著2部。

合作交流：研究中心国内外合作与交流十分活跃，与美国南加州大学、加州大学戴维斯分校、英国萨里大学、南安普敦大学，国内浙江大学、山东科技大学等国家和地区的许多知名高校和自动化研究机构建立了良好的合作关系。

团队负责人、所长：李丽娟(博士、教授、博导)邮箱：ljli@njtech.edu.cn

副所长：杨世品(博士、副教授)邮箱：spyang@njtech.edu.cn

团队成员：王晓荣、张印强、丁松、杨道业、李丽伟、董静、刘丹、秦雯、张贺

研究所具体研究方向介绍如下：

1.大系统动态分解与分布式建模理论

2.生物甲烷制备过程微宏观机理协同建模

3.数据驱动的预测控制系统设计与性能评估技术

4.大数据驱动的生产工况趋势预测与操作优化技术

5.工业智能传感与检测技术

6.事件触发的多智能体协同控制

7.图像处理和计算机视觉

8.工业过程信息集成与先进控制技术

代表性科研项目：

1.国防“973”项目子课题：海底声学影像数据信息挖掘方法研究；

2.国家自然科学基金面上项目：引入层间耦合关系表达的双层结构预测控制系统性能评估与深度诊断

3.国家自然科学基金面上项目：生物甲烷制备过程微宏观机理协同建模及多重约束P系统参数优化

4.国家自然科学基金青年项目：复杂大化工过程的分布式广义预测控制研究

5.国家自然科学基金青年项目：基于P系统优化算法的生物甲烷产气过程建模研究

6.国家自然科学基金青年项目：双阵列电容传感器气固两相流多参数在线测量方法研究

7.国家自然科学基金青年项目：邻模态依赖的Markov跳变大系统分散控制研究

8.国家自然科学基金青年项目：基于稀疏解析模型和低秩约束的分布式字典学习方法研究

9.国家自然科学基金青年项目：基于事件触发的多智能体系统分布式最优安全控制

10.江苏省六大人才高峰计划项目：大规模化工过程节能增效分布式优化控制技术研究

11.江苏省自然科学基金面上项目：基于评估指标优化的预测控制系统性能提升策略

12.江苏省自然科学基金面上项目：基于仿射传播聚类的支持向量机多模型建模算法研究与应用

13.江苏省自然科学基金青年基金：基于稀疏解析模型的分布式字典学习方法研究

14.江苏省高校“青蓝工程”优秀青年骨干教师项目：微宏观机理协同建模及模型参数最优估计

代表性论文：

[1]Lijuan Li, Jianquan Song, Xiaoxiao Zhang, Jing Ye, Shipin Yang. Model deficiency diagnosis and improvement via model residual assessment inMPC.Industrial & Engineering Chemistry Research，2017,56：12151-12162（SCI 1区, IF: 1.749）

[2]Lijuan Li, Luheng Lu, Zhen Huang, Xingyu Chen, Shipin Yang*. A model mismatch assessment method of MPC by decussation. ISA Transaction, 2020, 106:51-60. (SCI 2区, TOP, IF: 4.305)

[3]Lijuan Li*, Zhenxu Tang, Shu Zhang, Shipin Yang, Xingyu Chen, Zhengfeng gong. Global Coordinated Distributed Predictive Control Algorithm Based on System Dynamic Decomposition Index. IEEE Access, 2019, 7:156386-156399.（SCI, 2区, IF:3.745）

[4]Lijuan Li*, Tingting Dong, Shu Zhang, Xiaoxiao Zhang, Shipin Yang. Time-delay identification in dynamic processes with disturbance via correlation analysis. Control Engineering Practice, 2017, 62: 92–101.（SCI, 2区, IF:3.193）

[5]Shipin Yang, Nelson Max, Shengdong Xie, Lijuan Li*, Tingting Zhao. Photovoltaic cell model parameter optimization using micro-charge field effect P systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2021, 104:104374. (SCI 2区, IF: 4.201).

[6]Shipin Yang, Ning Wang*. A P systems based hybrid optimization algorithm for parameter estimation of FCCU reactor-regenerator model. Chemical Engineering Journal. 2012, 211-212:508-518. (SCI 1区, TOP, IF:10.652).

[7]Shipin Yang*, Ryad Chellali, Xiaohua Lu, Lijuan Li, Cuimei Bo. P Modeling and optimization for proton exchange membrane fuel cell stack using aging and challenging P systems based optimization algorithm. Energy, 2016, 109:569-577. (SCI 1区, TOP, IF:6.082)

[8]Shipin Yang, Ning Wang*. A novel P systems based optimization algorithm for parameter estimation of proton exchange membrane fuel cell model. International Journal of Hydrogen Energy. 2012, 37(10):8465-8476, (SCI 2区, TOP, IF: 4.939).

[9]Jing Dong*, Wenwu Wang, Wei Dai, Mark D. Plumbley, Zi-Fa Han, and Jonathon Chambers, "Analysis SimCO algorithms for sparse analysis model based dictionary learning", IEEE Transactions on Signal Processing, Jan., 2016, 64(2): 417-431. (SCI 1区, IF: 5.028)

[10]Jing Dong*, Zifa Han, Yuxin Zhao, Wenwu Wang, Ales Prochazka, and Jonathon Chambers, “Sparse analysis model based multiplicative noise removal with enhanced regularization”, Signal Processing, 2017, 137: 160-176. (SCI 1区, IF: 4.384)

[11]Jing Dong*, Yuxin Zhao, Chang Liu, Zi-Fa Han, and Chi-Sing Leung, “Orthogonal least squares based center selection for fault-tolerant RBF networks”,Neurocomputing, Apr., 2019, 339: 217-231. (SCI 1区, IF: 4.438)

[12]Jing Dong*, Zhichao Xue, Jian Guan, Zifa Han, and Wenwu Wang, “Low rank matrix completion using truncated nuclear norm and sparse regularizer”,Signal Processing: Image Communication, 2018, 68:76-87. (SCI 2区, IF: 2.279).

[13]Dan Liu, Guanghong Yang, "A Dynamic Event-Triggered Control Approach to Leader-Following Consensus for Linear Multiagent Systems", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 51(10), 6271-6279, 2021.

[14]Dan Liu, Guanghong Yang, and M. J. Er, "Event-Triggered Control for T–S Fuzzy Systems Under Asynchronous Network Communications", IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 28(2), 390-399, 2020.

[15]Dan Liu, Guanghong Yang,, "Dynamic event-triggered control for linear time-invariant systems with L2-gain performance", International Journal of Robust and Nonlinear Control, 29(2), 507-518, 2019.

[16]He Zhang, Qian Ma, Junwei Lu, Yuming Chu, Yongmin Li. Synchronization Control of Neutral-Type Neural Networks With Sampled-Data Via Adaptive Event-Triggered Communication Scheme. Journal of the Franklin Institute, https://doi.org/10.1016/j.jfranklin.2021.01.005, 2021. (IF: 4.036,1区)

[17]He Zhang, Shengyuan Xu. Finite-Time Almost Sure Stability of a Markov Jump Fuzzy System With Delayed Inputs. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, DOI: 10.1109/TFUZZ.2021.3067797, 2021. (IF: 9.518, 1区, TOP)