控制工程 领域 田学民 导师信息

田学民，教授，博士生导师

自动化系

通信地址：青岛市黄岛区长江西路66号信息与控制工程学院， 邮编：266580

联系电话：0532-86983467    Fax:  0532-86981335

Email: tianxm@upc.edu.cn  

教育背景

1982年毕业华东石油学院仪表自动化专业；1994年获石油大学（北京）硕士学位；2001年-2002年在美国加州大学（Santa Barbara）高级访问学者。

工作背景

1982年至今在石油大学工作，1993年晋升为副教授，1998年晋升为教授，2003年被聘为博士生导师。

历任：1997年6月至2001年4月任自动化系主任，2001年5月至2013年4月任信息与控制工程学院院长。

学术兼职

中国自动化学会过程控制专业委员会 常务委员；

中国自动化学会故障诊断与安全性专业委员会 委员；

山东省自动化学会副理事长。

研究方向

[1]  控制理论与控制工程

       主要研究流程工业过程建模与动态模拟技术，预测控制、智能控制及非线性控制等先进控制与优化技术。      

[2]  模式识别与智能系统

       主要研究生产过程的智能监控、故障诊断与软测量技术，先进控制系统的性能监控与诊断技术。      

…

研究项目

[1]  国家自然科学基金面上项目：基于数据驱动的抽油机井实时故障诊断方法研究（项目号：61273160， 2013-2016，项目负责人）

[2]  国家自然科学基金青年基金项目：基于局部信息熵的多牌号聚丙烯过程故障诊断方法研究（项目号：61403418, 2015-2017，项目主要成员）

[3]  山东省自然科学基金面上项目：有杆抽油系统井下故障实时诊断方法研究（项目号：ZR2011FM014， 2011-2014项目负责人）

[4]  山东省优秀中青年科学家科研奖励基金：基于鲁棒核典型变量分析的催化裂化过程故障诊断与预测方法研究（项目号：BS2012ZZ011， 2012-2015，项目主要成员）

[5]  中国博士后科学基金：两段提升管催化裂解多产丙烯过程先进控制方法（项目号：2013M541964， 2013-2014，项目主要成员）

……

学术成果与获奖

[1].    2004年 基于分布式DCS的仿真培训系统开发，获山东省科技进步二等奖（排名第一）

[2].    Cai Lianfang, Tian Xuemin. A new fault detection method for non-Gaussian process based on robust independent component analysis [J]. Process Safety and Environmental Protection, 2014, 92(6): 645-658.(SCI，, IF: 2.551)

[3].    Shao Weiming, Tian Xuemin. Adaptive Soft Sensor for Quality Prediction of Chemical Processes Based on Selective Ensemble of Local Partial Least Squares Models[J]. Chemical Engineering Research & Design, 2015.   (SCI，IF: 2.348)

[4].    Deng Xiaogang, Tian Xuemin, Chen Sheng. Modified kernel principal component analysis based on local structure analysis and its application to nonlinear process fault diagnosis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2013, 127: 195-209.(SCI , IF: 2.321)

[5].    Shao Weiming, Tian Xuemin, Wang Ping, Deng Xiaogang, Sheng Chen. Online soft sensor design using local partial least squares models with adaptive process state partition[J], Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2015, 144:108-121  (SCI，IF: 2.321)

[6].    Tian Xuemin, Cai Lianfang, Chen Sheng. Noise-resistant joint diagonalization independent component analysis based process fault detection [J]. Neurocomputing, 2015, 149(Part B): 652-666.  (SCI，IF 2.083)

[7].    Zhang Yinxue，Tian Xuemin. An adaptive bilateral filter based framework for image denoising[J]. Neurocomputing, 2014, 140: 299-316. (SCI, IF:2.083)

[8].    Cai Lianfang, Tian Xuemin, Chen Sheng. A process monitoring method based on noisy independent component analysis [J]. Neurocomputing, 2014, 127: 231-246.(SCI ，IF:2.083)

[9].    Tian Xuemin, Chen Gongquan, Chen Sheng. A data-based approach for multivariate model predictive control performance monitoring [J]. Neurocomputing, 2011, 74(4): 588-597. (SCI IF:2.083)   

[10].              Tian Xuemin, Zhang Xiaoling, Deng Xiaogang, et al. Multiway kernel independent component analysis based on feature samples for batch process monitoring [J]. Neurocomputing, 2009, 72(7-9): 1584-1596. (SCI：, IF: 2.083)

[11].              Tian Xuemin, Wang Ping, Huang Dexian, Chen Sheng. Offset‐free multistep nonlinear model predictive control under plant-model mismatch[J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2014, 28(3-5):444–463. (SCI  IF:1.346)

[12].              Shi Ruiqin, Tian Xuemin, Zhao Xudong, et al. Stability and l1-Gain Analysis for Switched Delay Positive Systems with Stable and Unstable Subsystems[J]. Circuits, Systems, and Signal Processing, 2014: 1-14.      (SCI，IF:1.118)

[13].              Tian Xuemin, Cao Yuping, Chen Sheng. Process fault prognosis using a fuzzy-adaptive unscented Kalman predictor [J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2011, 25(9): 813-830. (SCI IF: 1.101) 

[14].              Cai Lianfang, Tian Xuemin. A new process monitoring method based on noisy time structure independent component analysis [J]. Chinese Journal of Chemical Engineering, 2015, 23(1):162–172.SCI， 1.098)

[15].              Cai Lianfang, Tian Xuemin, Ni Zhang. A kernel time structure independent component analysis method for nonlinear process monitoring [J]. Chinese Journal of Chemical Engineering, 2014.22:1243-1253 (SCI IF: 1.098)

[16].              Shao Weiming, Tian Xuemin, Wang Ping, Local Partial Least Squares Based Online Soft Sensing Method for Multi-output Processes with Adaptive Process States Division[J], Chinese Journal of Chemical Engineering, 2014, 22(7): 828-836 (SCI WOS:000340740200016, EI收录号: 20143518100336, IF: 1.098 )

[17].              Zhang Ni, Tian Xuemin, Cai Lianfang, Xiaogang Deng. Process fault detection based on dynamic kernel slow feature analysis [J]. Computers & Electrical Engineering, 2015, 41:9-17.(SCI WOS:000352173000002, EI收录号: 20151600763125, IF:0.817) 

[18].              Shao Weiming，Tian Xuemin，Ping Wang, Soft sensor development for nonlinear and time-varying processes based on supervised ensemble learning with improved process state partition[J], Asia-Pacific Journal of Chemical Engineering, 2015,10: 282–296 (IF: 0.789)

[19].              Sun Zhenhua, Tian Xuemin. SCADA in Oilfields [J]. Measurement & Control, 2010, 43(6): 176-178. (SCI WOS: 000281766100004, IF: 0.517)

[20].              Tian Xuemin, Li Chunming, Chen Sheng. Guaranteed Cost Control of Linear Uncertain Time-Delay Switched Singular Systems Based on an LMI Approach [J]. International Journal of Modelling, Identification and Control, 2012, 17(2): 109-115. (EI收录号: 20123715435092)

[21].              Tian Xuemin, Tu Ling, Yang Minghui, et al. Inferential control with the aid of modified QPLS-based soft sensor for an industrial FCCU fractionator [J]. International Journal of Modelling, Identification and Control, 2010, 11(1/2): 59-70. (EI收录号:20103913263374)

[22].              Sun Zhenhua, Tian Xuemin. A Novel Well Conditions Analysis Method through SFPI Algorithm [J]. WSEAS Transactions on Systems and Control, 2010, 5(6): 403-412. (EI收录号：20103113116970)

[23].              Wang Qiang, Tian Xuemin. Soft sensing based on Hilbert-Huang transform and wavelet support vector machine. Telkomnika, 2013, 11(7): 3704-3710. (EI收录号：20133116560243)

[24].              田学民, 史亚杰, 曹玉苹. 基于协方差指标预测的MPC实时性能监控. 自动化学报, 2013, 39(5): 658-663. （EI收录号：20132616449121）

[25].              田学民, 罗芝芬, 王平. 基于LQG基准的预测控制器经济敏感度分析及调节准则. 自动化学报, 2013, 39(10): 1735-1740. （EI收录号：20134817030756）

[26].              田学民, 蔡连芳. 一种基于KICA-GMM的过程故障检测方法[J]. 化工学报，2012，63(9): 2859-2863. (EI收录号: 20124215582444)

[27].              田学民, 王强, 邓晓刚. 一种引入动量项的小波神经网络软测量建模方法[J]. 化工学报, 2011, 62(8): 2238-2242. (EI收录号: 20113214224485)

[28].              尚林源, 田学民. 基于加权 L2-Hausdorff 子空间距离的 MPC 控制回路性能诊断[J]. 化工学报, 2014, 65(11): 4477-4483. （EI收录号：201448253972）

[29].              阮宏镁,田学民,王平.基于联合互信息的动态软测量方法[J],化工学报,2014,65(11):4497-4502 （EI收录号：201448253975）

[30].              张妮, 田学民, 蔡连芳.  基于RISOMAP的非线性过程故障检测方法. 化工学报, 2013, 64(6): 2125-2130. （EI收录号：20132716471240）

[31].              张汉元,田学民,邓晓刚. 基于SPA相似系数的故障识别方法[J]. 化工学报,2013, 64(12):4503-4508. （EI收录号：20140717330927）

[32].              尚林源,田学民,史亚杰. 基于模型预测残差闭环潜能指标的MPC控制器实时性能监控[J]. 化工学报,2013, 64(11):4121-4127. （EI收录号：20134917057866）

[33].              蔡连芳, 田学民, 张妮. 一种基于改进KICA的非高斯过程故障检测方法[J]. 化工学报, 2012, 63(9): 2864-2868. (EI收录号: 20124215582445)

[34].              邵伟明, 田学民, 王平. 基于递推PLS核算法的软测量在线学习方法[J]. 化工学报, 2012, 63(9): 2887-2891. (EI收录号: 20124215582449)

[35].              王强, 田学民. 基于KPCA-LSSVM的软测量建模方法[J]. 化工学报, 2011, 62(10): 2813-2817. (EI收录号: 20114214445110)

[36].              王平, 田学民, 黄德先. 基于全局正交配置的非线性预测控制算法[J]. 化工学报, 2011, 62(8): 2200-2205. (EI收录号：20113214224478)

[37].              王平, 田华阁, 田学民, 等. 一种基于增量式SVR学习的在线自适应建模方法[J]. 化工学报, 2010, 61(8): 2040-2045. (EI收录号:20103413174751)

[38].              张银雪, 田学民, 邓晓刚. 基于改进人工蜂群算法的盲源分离方法[J]. 电子学报, 2012, 40(10): 2026-2030. (EI收录号: 20130115868925)

[39].              王平, 田学民. 基于高斯伪谱法的分区联立动态优化策略[J]. 控制与决策, 2011, 26(11): 1749-1752. (EI收录号: 20114914584552)

[40].              王平, 田学民. 一种改进的CVP方法及其在动态优化中的应用[J]. 控制与决策, 2009, 24(11): 1757-1760. (EI收录号：20084011616017)

[41].              曹玉苹, 田学民. 基于SVM和Kalman预测的非线性系统故障预报[J]. 控制与决策, 2009, 24(3): 477-480. (EI收录号: 20091612040500)

[42].              张银雪, 田学民. 基于改进PSO-ICA的地震信号去噪方法[J]. 石油地球物理勘探, 2012, 47(1): 56-62. (EI收录号: 20121114853402)

[43].              蔡连芳, 田学民, 张妮. 基于时序结构KICA和OCSVM的过程故障检测方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2012, 52(9): 1205-1209. (EI收录号: 20125115822466)

[44].              王平, 田学民, 黄德先. 双环管聚丙烯反应过程牌号切换优化控制策略[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2012, 52(9): 1236-1243.( EI收录号: 20125115822471)

[45].              范峰辉，田学民，尚林源. 基于多步预报误差的带约束MPC控制器性能评价方法[J] 上海交通大学学报,2015.(已录用)

[46].              蔡连芳,田学民,张妮. 基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法[J]. 上海交通大学学报,2014,48(7):971-976. (EI收录号: 201436062284)

[47].              张妮, 田学民. 基于等距离映射的非线性动态故障检测方法[J]. 上海交通大学学报, 2011, 45(8): 1202-1206. (EI收录号: 20113914375215)

……

指导研究生

到目前为止已经指导博士研究生15名，硕士研究生77名。指导的研究生曾获得高水平的论文与成果，其中：

1、6名研究生获得国家奖学金资助；

2、1人获得2014年中国过程控制优秀论文奖（国内过程控制最高奖励）；

3、6名研究生的论文获得中国石油大学优秀论文奖。