◎研究方向 故障检测、诊断与预测，软测量建模 统计分析方法、机器学习方法、深度学习方法 ◎教育经历 2004.9 – 2010.12，中国石油大学（华东），控制理论与控制工程，博士，导师：田学民； 2000.9 – 2004.7，石油大学（华东），自动化，学士。 ◎工作经历 2020.1-至今，中国石油大学（华东），副教授； 2011.7–2019.12，中国石油大学（华东），讲师。 ◎主讲课程 电工电子学、电工电子学实习、模拟电子技术、电子技术课程设计、 ◎指导研究生及博士后 2019级：赵英淇 2020级：李林峰 2021级：吕良伟 2022级：唐小广、李鹏航、程瑞康 2023级：刘欣宇、张卓文 2024级：安贞顺、王洁 ◎承担项目 山东省自然科学基金面上项目，面向深度预测性特征解析的化工过程可解释性故障诊断研究,参与。 山东省自然科学基金面上项目,内部热耦合精馏过程的机理与数据联合建模及控制研究,参与。 山东省自然科学基金面上项目,先验知识辅助下数据驱动的石化过程微小故障诊断方法,参与。 中石油重大科技合作项目，地球物理智能信息处理与解释，参与。 山东省自然科学基金青年项目，基于过程数据和质量数据双层挖掘的TMP过程故障诊断方法研究，主持。 国家自然科学基金青年项目，基于局部信息熵的多牌号聚丙烯过程故障诊断方法研究，参与。 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目，基于多空间典型变量分析的聚丙烯过程监控方法研究，主持。 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，参与。 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，参与。 山东省优秀中青年科学家科研奖励基金项目，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，主持。 山东省自然科学基金联合项目，复杂石化生产过程故障诊断与预报技术研究，参与。
◎论文 Cao Yuping, Li Penghang, Deng Xiaogang. Chemical process fault diagnosis based on bi-level dynamic IndRNN[J]. Chemical Engineering Science, 2025, 307: 121335. (SCI二区) Cao Yuping, Tang Xiaoguang, Deng Xiaogang, Wang Ping. Fault detection of complicated processes based on an enhanced transformer network with graph attention mechanism[J]. Process Safety and Environmental Protection, 2024, 186: 783-797. (SCI二区) LYU Liangwei, Cao Yuping, Deng Xiaogang, Wang Ping. A weak fire detection method based on YOLOv5 and PCA[C]. Proceedings of the 14th Asian Control Conference, 2024: 59-64. (EI) Cao Yuping, Cheng Ruikang, Deng Xiaogang, Wang Ping. Chemical process fault detection and trend analysis based on KESN[J]. Canadian Journal of Chemical Engineering, 2024, 102 (12): 4317-4332. (SCI四区) 李林峰,曹玉苹,李哲,等. 基于曲波变换-联合双边滤波的二维地震数据随机噪声去除方法研究[J]. 石油物探, 2023, 62(4):633-644. 曹玉苹,吕良伟,邓晓刚,等.蓄电池电路火焰检测实验平台设计[J].电气电子教学学报, 2023, 45(5):201-204. 赵英淇，曹玉苹，邓晓刚. 基于互信息和典型变量分析的故障诊断方法. [C] 第33届中国控制与决策会议论文集，2021：448-453. Cao Yuping, Yu Lei, Deng Xiaogang, Zhang Xiaoling. Variable sub-region canonical variate analysis for dynamic process monitoring[J]. IEEE Access, 2020, 8(1): 37775-37789. （SCI三区 ） 曹玉苹,卢霄,田学民,邓晓刚. 基于核典型RF 的过程故障诊断 [J]. 控制工程, 2019,26(04):746-751. Cao Y, Hu Y, Deng X, et al. Quality-relevant Batch Process Fault Detection Using a Multiway Multi-subspace CVA Method[J]. IEEE Access, 2017，5(1): 23256-23265. （SCI三区） 曹玉苹, 卢霄, 田学民,等. 基于动态单类随机森林的非线性过程监控方法[J]. 化工学报, 2017, 68(4):1459-1465. (EI) Lu X, Cao Y, Tian X, et al. A dynamic nonlinear process fault diagnosis method using Canonical rotation forest[C]. Proceedings of the 35th Chinese Control Conference, 2016, 6515-6520. (EI) 曹玉苹, 黄琳哲, 田学民. 一种基于DIOCVA 的过程监控方法[J]. 自动化学报, 2015, 41(12): 2036-2044 （EI） Huang Linzhe, Cao Yuping, Tian Xuemin, et al. A Nonlinear Quality-relevant Process Monitoring Method with Kernel Input-output Canonical Variate Analysis[C]. IFAC-PapersOnLine, 2015, 48(8): 611-616. (EI) Cao Yuping, Tian Xuemin, Deng Xiaogang. A Nonlinear Process Fault Prognosis Method Based on Sigma Points[C]. Proceedings of the 25th China Process Control Conference, 2014, August 8-10, Dalian, China. 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四区） 曹玉苹, 田学民. 基于信息散度的过程故障检测与诊断[J]. 浙江大学学报(工学版), 2010, 44 (7):1315-1320. (EI) 曹玉苹, 田学民. 基于Unscented卡尔曼滤波新息的多变量序贯概率比检验故障检测方法[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2010, 34(3):165-169. (EI) 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) Cao Yuping, Tian Xuemin. An Adaptive UKF Algorithm for Process Fault Prognostics[C]. Proceedings of the Second International Conference on Intelligent Computation Technology and Automation, China, Changsha, 2009, 2:487-490. (EI) 田学民, 曹玉苹. 统计过程控制的研究现状及展望[J]. 中国石油大学学报(自然科学版), 2008, 32(5):175-180. (EI) 曹玉苹, 田学民. 基于典型变量分析状态残差的故障检测方法[J]. 控制工程, 2007, 14(S3):74-76. 曹玉苹, 田学民. 一种基于CVA的子空间辨识方法研究[C]. 第17届中国过程控制会议论文集, 2006, 104-106.
◎专利 曹玉苹，邓晓刚，黄琳哲. 一种面向质量的非线性动态过程监控方法, ZL201810394768.X, 2021 曹玉苹,田学民,邓晓刚. 一种基于模糊自适应预测的动态过程故障预报方法,ZL201410060800.2,2016.
|
