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- 师资力量
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- 基本教学信息
- 本科教学信息
- PLC控制技术 24/8 学时
- 教学项目及获奖
- 1. 指导学生参加教育部2021年第十五届“西门子杯”中国智能制造挑战赛，荣获-全国初赛-华北三赛区-智能制造工程设计与应用类赛项:离散行业运动控制方向(二等奖）；
2. 曾指导的学位论文《冷轧带材板形控制系统模型优化及仿真软件开发》被评为燕山大学 2019/2020 学年度优秀硕士学位论文； - 研究生教学信息
- 学科及研究方向
- 1.[硕士]机械设计及理论(080203)，研究方向： 1、轧制过程的自动化及智能化控制。2、人工智能及数据挖掘技术在轧制过程控制中的应用研究。
2.[博士]机械设计及理论(080203)，研究方向： 1、金属轧制过程的自动化及智能化控制。2、人工智能及数据挖掘技术在轧制过程控制中的应用研究。
3.[硕士]智能装备(0802Z4)，研究方向： 1、轧制过程的自动化及智能化控制。2、人工智能及数据挖掘技术在轧制过程控制中的应用研究。 - 研究生招生信息
- 硕士生招生：
2025年课题组计划招生3-5名：
学硕：机械设计及理论
专硕：机械工程
☑培养目标:
强调学生在本领域的理论基础和研究方法的掌握，培养具备扎实的理论基础和独立科研能力的高层次人才；
突出对学生创新思维和解决实际问题能力的培养，注重培养学生的创新意识和跨学科研究能力，以应对复杂学术和社会问题；
结合学科特点，加强学生在实践中的应用能力，通过产学研结合，提升学生将理论应用于实际问题的能力；
鼓励学生根据兴趣和特长进行个性化发展，支持学生根据个人兴趣和职业规划选择研究方向！
☑招生目标：
诚挚欢迎勤奋笃实、成绩斐然的你，加入我们这个充满活力与机遇的大家庭，携手共赴梦想之约！！
☑招生方向：
（1）基于数据驱动与智能算法的轧制过程优化与控制研究
背景意义：本研究聚焦于轧制过程的自动化与智能化控制，深度融合数据挖掘技术、机器学习及人工智能算法，构建多维度、多尺度的轧制过程智能控制系统。通过大数据分析与深度学习模型，实现对轧制工艺参数的精准预测与动态优化，突破传统控制方法的局限性。
研究内容涵盖：
智能感知与数据融合：基于工业物联网技术，实现轧制过程多源异构数据的实时采集与智能融合。
智能建模与优化：利用深度学习、强化学习等先进算法，构建轧制过程的高精度预测模型与优化策略。
自适应控制与决策：开发基于人工智能的自适应控制算法，实现轧制过程的实时动态调控与智能化决策。
工业应用与验证：结合智能制造需求，推动研究成果在工业场景中的落地应用，提升轧制效率、产品质量与资源利用率。
（2）基于医工融合的多模态诊疗一体化智能研究
背景意义：本研究以慢性心衰为核心，深度融合医学与工程学的前沿技术，构建基于多模态数据的证候宏微观诊疗一体化智能模式。通过整合生物医学大数据、人工智能算法及先进传感技术，实现慢性心衰证候的精准识别、动态监测与个性化治疗。
研究内容涵盖：
多模态数据融合与智能分析：结合多层次生物医学数据，利用深度学习与机器学习算法，构建慢性心衰证候的智能诊断模型。
智能诊疗设备与系统开发：基于医工结合理念，开发可穿戴设备、智能传感系统及远程诊疗平台，实现慢性心衰的实时监测与动态干预。
个性化治疗与疗效评估：结合人工智能与精准医学技术，制定个性化治疗方案，并通过多维度疗效评估体系优化治疗策略。
应用场景：
1、基于数据驱动与智能算法的轧制过程优化与控制研究
本项目瞄准钢铁工业重大技术需求，紧跟智能制造国家战略，针对薄带钢冷连轧生产中板形、板厚质量超差及生产线稳定运行难题，通过数据驱动融合工艺机理构建边缘过程数字孪生模型，并以其核心形成完整的高速过程信息物理系统，解决薄带钢冷连轧生产的尺寸精度控制与高速稳定性控制难题。
相关成果申请发明专利3-4项，发表高水平论文46篇；培养研究生5-8人；建设具有国际领先水平的冷连轧过程控制数字孪生及信息物理系统实验平台和成果转化平台，提升中心自主创新能力及行业和社会影响力。项目研究成果可以提高冷连轧过程的板形、板厚指标，降低质量切损占比、质量异议占比及停机占比。通过提高冷连轧生产效率和产品质量。项目利用数据驱动和人工技能技术对钢铁行业中亟待解决的关键技术问题开展联合攻关，提高生产效率和产品成材率，以更小的消耗和排放实现更高的产出价值。在“双碳”目标的大背景下，“绿色+智能”制造已成为制造业转型升级的大趋势。项目研究成果可以为相关技术领域提供理论参考，形成以点带面的局面，助推制造行业向绿色化和智能化方向转型升级，进而实现良好的社会效益。
2、基于医工融合的多模态诊疗一体化智能研究
围绕河北省重大高发疾病心力衰竭，针对临床证候诊断评价难以客观化、量化与标准化，证候实验体系不完善两个关键科学问题，采用医工结合研究策略，借助燕山大学先进的大数据与人工智能技术，依托首个中医证候全国重点实验室(牵头单位广州中医药大学)，交叉合作，联合攻关。在“三因学说”指导下的心衰病证结合动物模型以及病-证-症三维药效评价体系基础上，结合前期建立的78380例心衰患者数据库，采用数据驱动方式建立证候宏-微观指标组合诊断模型，搭建慢性心衰证侯临床与基础相互映射的数字化平台，研发高通量动物证候四诊信息采集装备;构建高度拟合临床、可推广可重复的慢性心衰病证结合动物模型:采用组合神经网络和智能优化算法，构建药效评价黑箱模型，进而优化突出证候特色的“病-证-症”三维中药药效规范化评价体系，为中医证候指导下的疾病新分类体系构建、证候实验体系完善提供技术储备与研究范式。
☑培养过程
执行团队导师研讨会例会制度，为学生提供一线指导，带研究生参加过行业调研和学术交流活动。
曾指导学生参加教育部2021年第十五届“西门子杯”中国智能制造挑战赛，荣获-全国初赛-华北三赛区-智能制造工程设计与应用类赛项:离散行业运动控制方向(二等奖）；
曾指导的学位论文《冷轧带材板形控制系统模型优化及仿真软件开发》被评为燕山大学 2019/2020 学年度优秀硕士学位论文； - 硕士教学信息
- 指导硕士研究生情况：
入学年 级别 姓名
2024 硕士 王屹立，张强，杨胜昔
2023 硕士 南佳兴，刘丽娜，郭志强，张一鸣
2022 硕士 张根豪，曲滋辰
2021 硕士 蒋世鹏，徐浩，付永才，任明铭
2020 硕士 闫朝鹏，唐照楠，邓金坤，李剑南
2019 硕士 金树仁，李湃
2018 硕士 段树威，颜廷强
2017 硕士 王海峰
2016 硕士 张智杰 - 博士教学信息
- 指导博士研究生情况：
入学年 级别 姓名
2024 博士 任寅迎 - 科研信息
- 在研项目信息
- 一、纵向课题
1. 数据和机理双驱的冷连轧质量-运行一体化控制信息物理系统，中央引导地方科技发展资金项目(246Z1601G)
2024.05-2026.04，主持。
2. 数据-机理融合驱动的冷连轧关键参数在线感知与多机架协调优化，河北省自然科学基金面上项目(E2024203016)
2024.01-2026.12，主持。
3. 面向非稳态冷连轧过程的板形串联混合建模与控制策略优化，国家自然科学基金面上项目(52074242),
2021.01-2024.12，主持。
4. 冷连轧非稳态耦合过程的板形在线感知与动态协调优化模型研究，科技部国家重点实验基础研究项目(2022RALKFKT001)，
2022.01-2024.12，主持。
5. 基于串联结构的非稳态冷连轧板形混合建模及控制策略研究，河北省自然科学基金-钢铁联合研究基金(E2020203068)，
2020.01-2023.08，主持。
6. 串联结构的非稳态冷连轧板形混合建模，省、市重点实验室开放课题(2020RALKFKT007)，
2020.05-2022.04，主持。
7. 冷轧—连续退火过程的带材联调策略及方法研究，国家重点实验室开放基金项目(2017RALKFKT010)，
2017.12-2020.06，主持。
8. 基于非对称弯辊——轧辊倾斜协同控制的带材单侧浪形控制策略研究，河北省自然科学基金-青年科学基金(E2014203177)，
2014.01-2017.05，主持。
9. 工作辊弯辊饱和状态下的冷轧板形动态替代控制策略研究，国家自然科学基金-青年科学基金(51304172)，
2014.01-2017.03，主持。
10. 基于医工结合的慢性心衰证候宏微观诊疗一体化模式研究，国家自然科学基金-青年科学基金(08833.00.16027)，
2024.10-至今，第二位。
二、横向课题
1. 冷连轧机板形控制系统开发，乌兹别克斯坦AMP公司，2023.11-2024.12，主持。 - 完成项目信息
- 一、纵向课题
国家级：
1. 工作辊弯辊饱和状态下的冷轧板形动态替代控制策略研究，国家自然科学基金青年基金项目（51304172），
2014.1-2016.12，主持。
省部级：
1. 基于非对称弯辊——轧辊倾斜协同控制的带材单侧浪形控制策略研究，河北省自然科学基金(E2014203177)，
2014.1-2016.12，主持。
2. 基于串联结构的非稳态冷连轧板形混合建模及控制策略研究，河北省自然科学基金高端钢铁联合基金(E2020203068)，
2020.01-2022.12，主持。
厅局级：
1. 基于动态替代机制的冷轧工作辊弯辊抗饱和控制研究，秦皇岛市科技支撑计划项目(201302A027)，
2013.7-2014.7，主持。
2. 基于非对称弯辊——轧辊倾斜协同控制的冷轧板形控制策略研究,国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心开放课题(4020448)，
2013.6-2016.6，主持。
3. 冷轧—连续退火过程的带材板形联调策略及方法研究，轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开放课题(2017RALKFKT010)，
2017.12-2019.12，主持。
4. 基于串联结构的非稳态冷连轧板形混合建模，轧制技术及连轧自动化国家重点实验室开放课题(2020RALKFKT007)，
2020.05-2022.04，主持。
二、横向课题
1. 冷连轧机组轧制规程多目标优化模型研究与开发，沙钢集团扬子江冷轧厂，2021.6-2022.5，主持。
2. 冷轧边部减薄模型与闭环控制研究与开发，鞍钢集团冷轧硅钢厂，2019.8-2021.8，主持。
3. 冷轧带钢斜纹机理及优化模型研究与开发，河钢集团唐钢冷轧厂，2019.8-2021.8，主持。
4. 非稳态阶段带钢单侧浪形控制研究与开发，迁安市九江线材有限责任公司，2020.10-2021.10，主持。
5. 冷轧板形目标曲线动态补偿设定模型研究与开发，河钢集团唐钢冷轧厂，2018.10-2020.10，主持。
6. 板形目标设定系统研究与开发，2017.1-2017.12，冠洲集团，主持。
7. 1450mm五机架冷连轧机板形控制系统研究与开发，2013.1-2013.12，思文科德薄板科技有限公司，主持。 - 专著、专利信息
- 一、专著
1. 王鹏飞，李旭，《冷轧板形控制理论与应用》，冶金工业出版社，2022.08，52万字。
2. 王鹏飞，李旭，刘丰，王葛，《PLC控制技术与程序设计》，冶金工业出版社，2022.05，36万字。
二、专利
1. 王鹏飞，李旭，彭秋明，蒋世鹏，王得位，邱天庆，高磊，李福平，李鑫磊，张殿华，
一种基于数字孪生模型的冷轧板形预设定控制方法，ZL202410641898.4，发明专利，授权日期：2024.07.26
2. 王鹏飞，李旭，金树仁，黄华贵，张欣，陈树宗，张宇峰，李晓华，韩月娇，丁敬国，张殿华，
一种归一式板形目标曲线的设置方法，ZL202210516672.2，发明专利，授权日期：2023.03.24
3. 王鹏飞, 张智杰, 李旭, 王海峰, 陈树宗, 刘宏民, 一种冷轧带材板形在线云图绘制方法, ZL201810839219.9,
发明专利，授权日期: 2022.11.04
4. 王鹏飞, 李旭, 李湃, 张欣, 陈树宗, 张殿华, 么玉林, 李文田, 基于遗传算法和罚函数法的板形机构
调节量优化方法, ZL202110024601.6, 发明专利, 授权日期: 2022.10.14
5. 王鹏飞，段树威，李湃，金树仁，一种冷轧带材在线板形目标曲线调整方法，ZL201911147773.1，发明专利，
授权日期：2022.06.07
6. 王鹏飞，李旭，金树仁，孙杰，黄华贵，孙静娜，华长春，李文田, 张殿华, 张昭, 张欣, 宋章峰，
一种轧辊横移位置误差的弯辊补偿方法，ZL202111451544.6，发明专利，授权日期：2022.07.29
7. 王鹏飞，段树威，李旭，王东城，杨利坡，刘宏民，一种基于内点惩罚函数法的边部减薄多点优化控制方法，
ZL202010018520.0，发明专利，授权日期：2022.02.11
8. 王鹏飞，颜廷强，金树仁，李湃，刘宏民，一种基于关联规则的板形曲线系数设定方法，ZL201911280481.5，发明专利，
授权日期：2021.11.16
9. 王鹏飞，段树威，李旭，王东城，杨利坡，刘宏民，一种基于D数理论的分段冷却控制方法及系统，ZL202010241742.9，
发明专利，授权日期：2021.02.19
10. 王鹏飞，段树威，李旭，李湃，金树仁，一种边部减薄滞后控制方法及系统，ZL202010945873.5，发明专利，
授权日期：2021.07.13
11. 王鹏飞，王海峰，颜廷强，李湃，段树威，刘宏民，一种板形调控功效系数实测数据处理方法，ZL201911077070.6，
发明专利，授权日期：2021.03.02
12. 王鹏飞，段树威，李湃，金树仁，冷轧带材板形在线立体监控方法，ZL201911037026.2，发明专利，
授权日期：2020.09.08
13. 王鹏飞，王海峰，段树威，颜廷强，张智杰，刘宏民，一种板形调控功效系数自学习方法及系统，ZL201910072159.7，
发明专利，授权日期：2020.04.07
14. 王鹏飞，王海峰，段树威，颜廷强，张智杰，刘宏民，一种冷轧板形闭环控制方法及系统，ZL201811310587.0，发明专利，
授权时间：2020.01.07.
15. 王鹏飞，彭艳，刘宏民，白振华，王东城，一种基于约束优化算法的冷轧机多变量板形控制方法，ZL201610231251.X，
发明专利，授权时间：2018.01.23. - 学术论文信息
- 1. Pengfei Wang, Jinkun Deng, Xu Li*, Changchun Hua, Lihong Su*, Guanyu Deng*.
A novel strategy based on machine learning of selective cooling control of work roll
for improvement of cold rolled strip flatness[J]. Journal of Intelligent Manufacturing,
2024, 35(7): 3559-3576.(SCI)
2. Jia Lu, Pengfei Wang*, Huagui Huang, Luhan Hao, Xu Li*, Qiuming Peng, Lihong Su, Guanyu Deng*.
Novel online prediction model for thermal convexity of work rolls during hot steel rolling
based on machine learning algorithms[J]. Expert Systems With Applications,2024,254:124384.(SCI)
3. Jia Lu, Luhan Hao, Pengfei Wang*, Huagui Huang, Xu Li*, Changchun Hua, Lihong Su, Guanyu Deng*.
Wear prediction model of hot rolling backup roll based on FEM + ML algorithm[J].
International Journal of Advanced Manufacturing Technology,2024,131(12):5923-5939.(SCI)
4. Pengfei Wang, Zhaonan Tang, Xu Li, Dianhua Zhang, Tingqiang Yan. Numerical simulation
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7. Pengfei Wang, Zhaopeng Yan, Xu Li, Dianhua Zhang, Shuwei Duan. Edge drop control of cold
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8. Pengfei Wang, Shuren Jin, Xu Li, Huagui huang, Haifeng Wang, Dianhua Zhang, Wentian Li, Yulin Yao.
Optimization and prediction model of flatness actuator efficiency in cold rolling process based on
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optimization model for flatness control of cold rolled strip[J].
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10. 王鹏飞, 张智杰, 李旭, 王海峰, 梁锦堂, 高磊. 冷轧带材板形在线云图监控系统研究与应用[J],
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11. Pengfei Wang, Zhijie Zhang, Jie Sun, Dianhua Zhang, Hongmin Liu, Xinliang Gao.
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12. Pengfei Wang,Yan Peng,Dongcheng Wang,Jie Sun,Dianhua Zhang,Hongmin Liu. Flatness Control Strategy
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Steel Research International, 2017,88(2): 252-261.(SCI)
13. Pengfei Wang, Dongmiao Qiao, Dianhua Zhang, Jie Sun, Hongmin Liu.Optimal multi-variable flatness
control for a cold rolling mill based on a box-constraint optimisation algorithm[J].
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14. 王鹏飞, 刘宏民, 彭艳, 王东城, 张殿华, 1450mm冷连轧机多变量最优板形闭环控制策略研究与应用[J],
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16. Pengfei Wang, Dianhua Zhang, Xu Li, Jiawei Liu, Junsheng Wang. Research and Application of
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Chinese journal of mechanical engineering, 2012, 25(1): 123-128. (SCI)
17. Pengfei Wang, Dianhua Zhang, Xu Li, Wenxue Zhang. Research and Application of Dynamic Substitution
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Steel Research International, 2011, 82(4): 379-387. (SCI)
18. 王鹏飞，张殿华，刘佳伟，王军生，俞小峰. 冷轧板形测量值计算模型的研究与应用[J].
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19. 王鹏飞，张殿华，刘佳伟，王军生，俞小峰. 冷轧板形目标曲线设定模型的研究与应用[J].钢铁，2010, 45(4): 50-55.
20. 王鹏飞，张殿华，刘佳伟，王军生. 变包角板形测量值计算模型[J].钢铁研究学报，2010，22(1): 57-60.
21. 王鹏飞，张殿华，刘佳伟，王军生，俞小峰. 1450冷连轧机板形控制系统分析与改进[J].中国冶金，2009，19(9): 31-35. - 科研获奖信息
- 1. 高精度冷连轧数字孪生与信息物理系统(CPS)关键技术研发及应用，冶金科学技术一等奖，2023.9，3/15
2. 基于TCS系统的冷轧多变量最优化技术研发与应用，河北冶金(钢铁)科学技术一等奖，2021.6，3/10
3. 面向高精度轧制的冷连轧机多变量优化控制技术创新与应用，河北冶金科学技术进步二等奖，2022.7，2/10
4. 冷热轧带钢卷取及开卷关键工艺模型与缺陷治理技术开发，国内领先，2016.3 - 社会信息
- 社会兼职信息
- 1. 《中国冶金》、《冶金自动化》等期刊青年编委
2. 国家自然科学基金项目通讯评审人
3. Journal of Intelligent Manufacturing，IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica (JAS)等期刊审稿人 - 荣誉称号
- 学习工作简历
- 学习经历：
2002.09-2006.07 东北大学(沈阳) 材料成型及控制工程 本科
2006.09-2008.07 东北大学(沈阳) 材料加工工程 硕士
2008.09-2012.01 东北大学(沈阳) 材料加工工程 博士
工作经历：
2012.09-2014.12 燕山大学 冶金机械系 讲师
2014.12-2019.11 燕山大学 冶金机械系 副教授
2019.11-2023.11 燕山大学 冶金机械系 副教授，博士生导师
2023.11至今 燕山大学 冶金机械系 教授，博士生导师
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