高学金

职称职务:工学博士,教授,博士生导师 电话:67391881

E-mail:gaoxuejin@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号北京工业大学

研究方向

1.基于统计学习与机器学习的复杂工业过程故障监测理论与应用研究;

2.先进人工智能技术与控制理论在中央空调系统与城市轨道交通关键设备故障诊断与健康管理中的应用;

3.模型与数据驱动的非线性系统智能建模与智能故障诊断理论与应用研究;

4.基于数字孪生技术的地铁环控系统故障诊断研究。

个人简介

高学金,男,模式识别与智能系统专业,工学博士,教授,博士生导师,北京市中青年骨干教师。

学术兼职

兼任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委员等。

课程教学

本科生教学:《计算机网络与应用》

研究生教学:《软测量与虚拟仪器原理》

科研项目

1.基于数据驱动的生物发酵过程质量监测与预测方法研究,国家自然科学基金。

2.基于多元统计方法的间歇过程监控与故障诊断研究,国家自然科学基金。

3.微生物发酵过程的自组织建模与优化控制,国家自然科学基金。

4.基于数字孪生复合模型的地铁环控冷水机组设备健康管理,北京市自然科学基金。

5.基于KPLS的生物发酵过程质量监测与预测算法研究,北京市自然科学基金。

6.基于核熵投影的多模态间歇过程质量控制及故障预测方法研究,北京市自然科学基金。

7.氨基酸智能制造现场感知与优化控制关键技术,山东省重点研发计划项目。

8.氨基酸全产业链绿色设计平台建设项目,工信部绿色制造系统集成项目。

9.环保节能电气设备智能制造新模式,工信部智能制造新模式项目。

10.“工业传动故障模式识别系统”的研发工作,西门子(中国)有限公司。

荣誉和获奖

获得省部级科技进步一等奖2项、三等奖1项,北京市高等教育教学成果奖一等奖1项。

主要论文论著

1.出版专著3部;

2.发表学术论文100余篇;

3.获得国家发明专利30余项、实用新型专利3项;

4.获得国家软件著作权20余项;

5.出版教材《过程控制系统》1部。

学校地址:北京市朝阳区平乐园100号
邮政编码:100124

  • 北京工业大学
    研究生招生

  • 北京工业大学
    研究生教育

Copyright © 北京工业大学研究生院版权所有