范海鹏

个人简历

范海鹏，男，中共党员，甘肃兰州人。中国地质大学（武汉）自动化学院特任副教授，中国地质大学（武汉）地大学者-青年优秀人才计划入选者。2015年本科毕业于华北电力大学（保定）测控技术与仪器专业，获工学学士学位；2023毕业于中国地质大学（武汉）控制科学与工程专业，获工学博士学位。研究方向为智能监控、智能系统、过程控制，涉及大数据挖掘与解析及其在状态监测、性能评估方面的研究。

近年来，参与国家重点研发计划课题、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、湖北省技术创新专项重大项目、校企合作项目等5项，以第一作者发表学术论文7篇，包含IFAC系列期刊 CEP、JPC 和 IEEE 汇刊 IEEE-TIM、授权国家发明专利1项，登记软件著作权1件。曾获博士研究生国家奖学金、中国地质调查局“百篇优秀论文”奖等荣誉。

主要研究方向

复杂工业过程数据解析与智能监控、智能系统、过程控制

主要科研项目

[1]  中央高校基本科研业务费专项资金资助项目, 2023.09~2026.09, 主持

[2]  考虑地层不确定性和抑制钻柱振动的地质钻进过程鲁棒控制，国家自然科学基金面上项目, 2023.01~2026.12, 参与

主要学术论文

[1]    Haipeng Fan, Min Wu, Xuzhi Lai, Sheng Du, Wanke Yu and Chengda Lu. A decentralized operating performance assessment for geological drilling process via multi-block total projection to latent structures and Bayesian inference. Journal of Process Control, 117: 26-39, 2022.

[2]    Haipeng Fan, Xuzhi Lai, Sheng Du, Wanke Yu, Chengda Lu and Min Wu. Distributed monitoring with integrated probability PCA and mRMR for drilling processes. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, DOI: 10.1109/TIM.2022.3186081, 2022.

[3]    Haipeng Fan, Min Wu, Xuzhi Lai, Weihua Cao, Luefeng Chen, Chengda Lu, Sheng Du and Jinhua She. An operating performance assessment strategy with multiple modes based on least square support vector machines for drilling process. Computers & Industrial Engineering, DOI: 10.1016/j.cie.2021.107492, 2021.

[4]    Haipeng Fan, Chengda Lu, Xuzhi Lai, Sheng Du, Wanke Yu and Min Wu. Adaptive monitoring for geological drilling process using neighborhood preserving embedding and Jensen-Shannon divergence. Control Engineering Practice, DOI : 10.1016/j.conengprac.2023.105476, 2023.

[5]    范海鹏, 吴敏, 曹卫华, 赖旭芝, 陈略峰, 陆承达. 基于钻进状态监测的智能工况识别. 探矿工程（岩土钻掘工程）, 47 (4):106-113, 2020.

[6]    Haipeng Fan, Min Wu, Xuzhi Lai, Chengda Lu and Sheng Du, Process monitoring based on probabilistic principal component analysis for drilling process, The 47th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2021), Toronto, Canada, 2021.

[7]    Haipeng Fan, Xuzhi Lai and Min Wu. D-S data fusion and efficiency evaluation for drilling process. Proceedings of the 37th Chinese Control Conference (CCC2018), Wuhan, China, Jul. 25-27, 6219-6222, 2018.

联系方式