杨英华
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  • 博士生导师
  • 硕士生导师
  • 教师英文名称:Yang Yinghua
  • 教师拼音名称:yangyinghua
  • 电子邮箱:
  • 学历:博士研究生毕业
  • 办公地点:信息学馆446
  • 性别:
  • 联系方式:13840049278
  • 学位:博士
  • 在职信息:在职
  • 毕业院校:东北大学
  • 学科:控制理论与控制工程
  • 个人简介
  • 研究方向
  • 社会兼职
  • 教育经历
  • 工作经历
  • 团队成员
  • 其他联系方式

杨英华,男,1970年生, 1991年毕业于东北大学工业自动化仪表专业,获学士学位,2002年获得东北大学控制科学与工程学科博士学位。现任职东北大学信息科学与工程学院智能技术与应用研究所,教授。中国仪器仪表学会过程检测控制仪表学会、辽宁省仪表学会会员、辽宁省人工智能学会会员。

教授课程包括:《过程控制系统》、《智能控制理论与应用》、《智能制造系统理论与方法》教,获省部级教学成果一等奖1项,二等奖2项。

长期从事复杂工业过程智能建模与控制、服务智能制造的过程监测、故障诊断及智能运维技术、以及工业人工智能相关技术的应用研究工作。在国内外学术期刊和会议上发表学术论文70余篇。获省冶金建材行业科技技术进步一等奖1项,省自然科学学术成果二等奖1项,市自然科学学术成果一等奖1项。

先后参加国家973课题、“十三五”国家重点研发计划及省部级科研基金课题等科研项目14项,主持国家自然科学基金面上项目1项,承担企业技术革新课题40余项,发明专利3项,软著2项。代表性成果有:

①工业炉窑自动化智能化应用技术

工业炉窑是公认的具有大时滞、大惯性、耦合和非线性的被控对象,典型的高耗能设备,且数量众多。在保证控制质量的前提下,追求节能减排目标。创新技术解决了温度控制响应速度与稳定性和优化节能难题,并成功应用于110台(套)多种工业炉窑系统中:在国内最早实现了全自动蓄热式加热炉和1800℃高温隧道窑控制系统;研发的配料-回车线-隧道窑全自动智能制造系统已投运8年以上,车间核心设备达到无人化操作;热风炉系统实现全自动烧炉并节能5%;上述多项应用累计为企业带来了巨大经济效益。

②工业智能化服务技术

质量预测模型、过程监测与故障诊断是保障生产安全和产品质量稳定性的关键技术,是及早发现产品质量问题并实现预测型制造的基础。以流程工业数据驱动的质量预测模型、过程监测与故障诊断方法研究成果在棒线材直轧、铜板带加工等生产过程投入使用,并在搭建工业大数据平台基础上实现示范。


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