陈鑫

教授 研究生导师 博士生导师

基本信息

学位:工学博士学位
性别:男
出生日期:1977年06月16日
毕业院校:澳门大学
学历:博士研究生
在职信息:在职
所在单位:自动化学院
Email :


陈鑫,男,湖南长沙人,1977年生,教授,博士生导师,自动化学院副院长,IEEE会员。

1999年6月获中南工业大学工业自动化学士学位;2002年6月获中南大学控制理论与控制工程专业硕士学位;2007年8月获澳门大学科技学院攻读机电工程学博士学位。2007年9月回中南大学任信息科学与工程学院讲师;2009年任中南大学信息科学与工程学院副教授;2011年5月中南大学控制科学与工程博士后流动站出站;2013年通过遴选任博士生导师。2014年8月调任中国地质大学(武汉)自动化学院任教授,博士生导师。2018年12月-2019年6月以国家留学基金委高级研究员赴加拿大阿尔伯塔大学访学。目前是自动化学院“智能系统技术”实验室(信息楼717)负责人。

一直从事智能控制、过程控制、多机器人系统、智能装备相关领域的研究。以第一作者或通讯作者在相关领域发表论文86篇,其中SCI收录24篇,EI收录62篇;申请发明专利34项,已授权5项,完成湖南省科技成果鉴定1项,行业标准1项。

主要研究方向包括:

(1) 面向非建模环境的学习控制和多智能系统。

    1) 多层、分布式决策—控制架构

    2) 动态环境下分布式协同学习

    3) 基于双阶段学习的连续空间评价—执行自学习方法

    4) 基于参考行为模型的自适应动态规划方法

(2)智能系统技术和装备。

    1) 智能地质钻进装备

    2) 钢铁冶金过程智能建模与控制技术

    3) 高压环境带电作业机器人

    4) 音乐演奏机器人

在教学上,主要承担本科生《运动控制系统》、硕士研究生《机器学习与学习控制》、博士研究生《智能系统技术》等课程的教学。承担教育部自动化类教学指导委员会试点项目《面向制造业智能化和网络化发展需求的自动化专业课程体系改革与建设》,负责修订2017版自动化专业本科生培养方案;负责修订现行博士、硕士研究生培养方案。

目前任中国自动化学会控制理论专业委员会,中国自动化学会教育工作委员会,中国自动化学会青年工作委员会,中国人工智能学会智能空天系统专业委员会委员。

 

科学研究:

主要承担项目:

12019年国家自然科学基金面上项目基于虚拟个体行为逼近的多机器人自学习决策与协调控制一体化(61873248

22017年企事业单位委托科技项目变电设备带电检修自动化机械臂技术研究

32017年企事业单位委托科技项目国网湖北电科院110kV变压器抗短路能力校核

42017年湖北省科研项目面向高维感知和低先验知识的多机器人系统行为学习与控制

52014年国家自然科学基金面上项目基于双时间尺度优化的多机器人策略自适应与一致性(61473316

62010年国家自然科学基金面上项目基于合作策略自学习的多机器人系统智能协作模型(61074058;

72012年国家863主题项目任务课题高性能四足仿生机器人原型系统研究四足仿生机器人的状态感知与信息融合(2011AA040801;

82009年中国博士点基金(新教师)基于动态分层和状态预测自学习的多智能体协作模型(20090162120068;

92009年中国博士后科学基金特别资助(200902483;

102008年中国博士后科学基金一等资助(20080440177;

112010年中南大学升华育英计划资助;

122008年校企联合攻关项目CSP连铸结晶器液位智能优化控制系统。

 

主要参与项目:

12018年国家自然科学基金重点项目复杂地质钻进过程智能控制(61733016

22012年国家自科基金重大国际(地区)合作研究项目钢铁烧结绿色制造的碳效优化与先进控制理论和方法(61210011);

32012863重点项目课题典型流程工业制造过程碳效优化技术烧结炼铁过程碳效优化技术(2012AA040307);

42008863重点项目流程工业能效分析与运行优化系统的开发与应用铁前炉料制备过程优化运行系统开发与应用(2008AA042902);

52009863目标导向项目有效利用能源资源和减少二氧化硫排放的烧结过程控制系统及应用(2009AA04Z157);

62008年国家自然科学基金基于动态分层与自学习的多智能体自适应协作模型(60874042);

72018年湖北省科研重大项目复杂地质环境钻采装备关键技术开发与应用(2018AAA035

82015年湖北省创新群体科研项目复杂系统先进控制与智能自动化理论和方法(2015CFA010

92016年教育部人文社科研究一般项目扬琴音乐机器人智能识谱与演奏的关键技术研究(16YJAZH080

102012年湖南省自科基金委重点项目面向高端产品生产的轧钢过程数学模型及优化协调控制方法(12JJ8011)。

112018年中央其他部门社科专门项目高精度仿生双臂音乐机器人设计与开发(CUG180701

122018年企事业单位委托科技项目横向一般项目乐队机器人控制部分协议

132016年校级项目复杂地质钻进过程智能化技术与装备

142015年学校社科项目中国民族击弦乐器扬琴演奏机器人的关键技术研究

 

学术成果:

SCI收录论文:

1Chen X, Wang W, Cao W, et al. Gaussian-kernel-based adaptive critic design using two-phase value iteration[J]. Information Sciences, 2019, 482: 139-155.

2Chen X, Jiao W, Wu M, et al. EID‐Estimation‐Based Periodic Disturbance Rejection for Sintering Ignition Process with Input Time Delay[J]. Asian Journal of Control, 2018, 20(3): 1274-1287.

3Chen X, Cai W, Wu M, et al. A new approach for periodic disturbance rejection in input-time-delay systems[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2018, 40(8): 2589-2598.

4Chen X, Hu J, Wu M, et al. T–S Fuzzy Logic Based Modeling and Robust Control for Burning-Through Point in Sintering Process[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(12): 9378-9388.

5Chen X, Chen X.X, Wu M, et al. Modeling and optimization method featuring multiple operating modes for improving carbon efficiency of iron ore sintering process[J]. Control Engineering Practice, 2016, 54: 117-128.

6Chen X, Xie P, He Y, et al. Coordinated learning based on time-sharing tracking framework and Gaussian regression for continuous multi-agent systems[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2015, 41: 56-64.

7Chen X, Xie P, Xiong Y, et al. Two-phase iteration for value function approximation and hyperparameter optimization in gaussian-kernel-based adaptive critic design[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 2015.

8Chen X, Li Y. On convergence and parameter selection of an improved particle swarm optimization[J]. International Journal of Control, Automation, and Systems, 2008, 6(4): 559-570.

9Chen X, Li Y. Stability on adaptive NN formation control with variant formation patterns and interaction topologies[J]. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2008, 5(1): 8.

10Chen X, Li Y. A modified PSO structure resulting in high exploration ability with convergence guaranteed[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), 2007, 37(5): 1271-1289.

11Chen X, Li Y. Smooth formation navigation of multiple mobile robots for avoiding moving obstacles[J]. International Journal of Control, Automation, and Systems, 2006, 4(4): 466-479.

12Chen X, Li Y . Neural Network Training Using Stochastic PSO[J]. 2006.

13Chen X, Li Y. Cooperative transportation by multiple mobile manipulators using adaptive NN control[C]//The 2006 IEEE International Joint Conference on Neural Network Proceedings. IEEE, 2006: 4193-4200.

14Zhou K, Chen X*, Wu M, et al. A new hybrid modeling and optimization algorithm for improving carbon efficiency based on different time scales in sintering process[J]. Control Engineering Practice, 2019, 91: 104104.

15Wang W, Chen X*, Fu H, et al. Data-driven adaptive dynamic programming for partially observable nonzero-sum games via Q-learning method[J]. International Journal of Systems Science, 2019: 1-15.

16Wang W, Chen X*. Model-free optimal containment control of multi-agent systems based on actor-critic framework[J]. Neurocomputing, 2018, 314: 242-250.

17Chen XX, Chen X*, She J, et al. A hybrid time series prediction model based on recurrent neural network and double joint linear–nonlinear extreme learning network for prediction of carbon efficiency in iron ore sintering process[J]. Neurocomputing, 2017, 249: 128-139.

18Chen XX, Chen X*, She J, et al. Hybrid multistep modeling for calculation of carbon efficiency of iron ore sintering process based on yield prediction[J]. Neural Computing and Applications, 2017, 28(6): 1193-1207.

19Chen XX, Chen X*, She J, et al. A hybrid just-in-time soft sensor for carbon efficiency of iron ore sintering process based on feature extraction of cross-sectional frames at discharge end[J]. Journal of Process Control, 2017, 54: 14-24.

20Wang F, Chen X*, He Y, et al. Finite‐time consensus problem for second‐order multi‐agent systems under switching topologies[J]. Asian Journal of Control, 2017, 19(5): 1756-1766.

21Li Y, Chen X*. Modeling and simulation of swarms for collecting objects[J]. Robotica, 2006, 24(3): 315-324.

22Li Y, Chen X*. A new stochastic PSO technique for neural network training[C]//International Symposium on Neural Networks. Springer, Berlin, Heidelberg, 2006: 564-569.

23Li Y, Chen X*. Mobile robot navigation using particle swarm optimization and adaptive NN[C]//International Conference on Natural Computation. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005: 628-631.

24Li Y, Chen X*. Formation control for a multiple robotic system using adaptive neural network[C]//International Symposium on Neural Networks. Springer, Berlin, Heidelberg, 2005: 228-233.


[1] 2003.3-2007.8
澳门大学 | 机电工程学 | 研究生(博士)毕业 | 工学博士学位
[2] 2002.9-2003.2
中南大学 | 控制科学与工程 | 博士研究生
[3] 1999.9-2002.6
中南大学 | 控制理论与控制工程 | 研究生(硕士)毕业 | 工学硕士学位
[4] 1995.9-1999.6
中南工业大学(现中南大学) | 工业自动化 | 本科(学士) | 工学学士学位

[1] 2014.8-至今
 自动化学院 | 中国地质大学 | 副院长 
[2] 2009.10-2014.7
 信息科学与工程学院 | 中南大学 | 副教授 
[3] 2008.5-2011.5
 信息科学与工程学院 | 中南大学 
[4] 2007.9-2009.9
 信息科学与工程学院 | 中南大学 

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[1] 多智能体系统
[2] 机器人学
[3] 智能控制

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