姓名：陈增强

性别：男

所属部门：自动化与智能科学系

行政职务：副所长

职称：教授

学历：博士

所学专业：控制

办公电话：23508547

电子邮件：chenzq@nankai.edu.cn

研究方向：智能预测控制与智能优化计算、复杂系统建模优化与控制、多智能体系统与复杂网络、离散事件逻辑动态系统建模与分析

陈增强，男，1964年出生，天津人。

研究工作简历：
1987年于威尼斯7798cc数学系数学专业本科毕业，获理学士学位。1990年于威尼斯7798cc计算机与系统科学系自动控制理论及应用专业硕士研究生毕业，获工学硕士学位。1997年于威尼斯7798cc控制理论与控制工程专业博士研究生毕业，获工学博士学位。在1990年在威尼斯7798cc任教。1999年被聘为威尼斯7798cc教授、博士生导师，2001年至2010年期间任威尼斯7798cc自动化系系主任，现任威尼斯7798cc机器人与信息自动化研究所副所长。2000年获得上海宝钢教育奖（教师一等奖）， 2000年入选教育部青年骨干教师计划，2002年获得教育部优秀教师奖，2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。研究方向为预测控制、自抗扰控制、复杂系统建模优化与控制、智能优化计算与智能信息处理、多智能体系统与控制、复杂网络建模与控制、混沌系统理论与应用、飞行器制导优化与控制、离散事件逻辑系统建模与分析等。将先进控制理论在钢坯加热炉、工业燃煤锅炉、氯碱化工生产过程、涤纶片基拉膜生产线、钻杆对焊热处理生产线等10 多种工业装置上成功应用。曾承担过国家863计划课题、国家自然基金课题、省部级课题及国防和企业合作课题20余项；共获教育部和天津市科技奖4次，其中研究成果“智能预测自适应控制理论与应用”于2005年获得天津市自然科学二等奖。目前已在国内外学术刊物发表论文300多篇，其中在SCI和EI刊物发表论文200多篇，被SCI他人引用1000多次。目前已经培养博士毕业生40多人，硕士毕业生70多人，博士后10名，国内进修访问教师8名。

所获奖励：
[1] 天津市“九五”立功先进个人奖；
[2] 上海宝钢教育奖（教师奖）一等奖；
[3] 教育部高校骨干教师资助计划优秀教师奖；
[4] 智能预测自适应控制理论与应用, 天津市自然科学二等奖；
[5] 锅炉广义预测自校正控制微机系统, 天津市科技进步三等奖；
[6] 自校正控制理论与应用研究，教育部科技进步三等奖；

科研项目：
[1] 国家863计划应用基础研究基金项目，基于智能信息处理的石油管输评价自动化系统的研制；
[2] 国家863计划应用基础研究基金项目，面向流程工业的智能检测与智能预测控制；
[3] 国家自然基金项目，基于定量反馈理论(QFT)的预测控制系统的分析设计与应用；
[4] 国家自然科学基金项目，基于群体智能的复杂系统建模分析与协同控制研究；
[5] 国家自然科学基金项目，非线性多智能系统的分布式输出调节控制研究;
[6] 国家自然科学基金项目，基于逻辑动态系统的代数状态空间理论的Petri 网系统建模及分析；
[7] 教育部新世纪优秀人才支持计划，基于混沌优化的非线性系统智能预测控制研究；
[8] 教育部高校骨干教师资助计划项目，神经网络智能预测控制设计及应用；
[9] 教育部博士学科点专项基金项目，超混沌系统的生成、控制及其在通信中的应用研究；
[10] 教育部博士学科点专项基金项目，超混沌理论及其在数字喷泉码中的应用研究；
[11] 天津市自然科学基金重点项目，基因芯片微点阵仪自动控制系统的研制；
[12] 天津市自然科学基金重点项目，基于超混沌理论的网络视频流媒体信息加密技术研究；
[13] 天津市自然科学基金项目，广义预测控制系统设计与仿真；
[14] 天津市青年科学基金项目，鲁棒自适应控制系统研究及仿真；
[15] 天津市青年科学基金项目，基于输出调节的非线性多自主体系统分布式协同控制研究。

研究成果：
[1] 锅炉智能预测自适应控制微机系统, 国家科技部“九五”重点科技推广计划；
[2] 石油钻杆对焊热处理工艺自动化控制系统， 天津市科委鉴定，达到国际先进水平；
[3] 智能预测自适应控制器及其实现，天津市科委鉴定，达到国际先进水平；
[4] 基因芯片微点阵仪自动控制系统，天津市科委鉴定，达到国际先进水平；
[5] 钢坯环型加热炉建模优化与自适应控制系统；天津市科委鉴定，达到国际先进水平；
[6] 化工厂氯碱生产过程优化调度系统；
[7]涤纶片基拉膜生产线计算机优化与控制系统；
[8] 核黄素发酵罐建模优化与计算机控制系统；
[9] 报刊媒体发行管理信息系统；
[10] XFS、JFS、NTFS文件解析\备份\恢复软件系统；
[11] SIP Protocol Simulator (SIP协议仿真器)；
[12 ] IMS（IP Multimedia Subsystem Simulator, IP多媒体子系统）仿真器；
[13] WMS（Wireless Multimedia Subsystem Simulator, 无线移动多媒体子系统）仿真器；
[14] MS（Mail Subsystem Simulator, 邮件子系统)仿真器;
[15] 自动管输工艺评价系统，中石油管道局竣工验收。

代表性论文：
[1] Sensitivity to noise in bidirectional associative memory (BAM), IEEE Trans on Neural Networks, 2005, 16(4): 887-898
[2] Generating chaos by an Elman network. IEEE Transs on Circuits and Systems-I: Foundamental Theory and Applications, 2001,48(9):1126-1131
[3] Chaotifying linear Elman networks. IEEE Transs on Neural Networks, 2002, 13(5): 1193-1199
[4] New chaotic PSO-based neural network predictive control for nonlinear process. IEEE Trans. on Neural Networks. 2007, 18(2):595-600.
[5]Finite-Time-Convergent Differentiator Based on Singular Perturbation Technique. IEEE Trans Automatic Control, 2007,52(9): 1731-1736.
[6] Stability and stochastic convergence of synthetic generalized predictive self-tuning controller. SCIENCE IN CHINA (A), 1990年, 33(6)
[7] Global convergence of multivariable state-space pole-assignment self-tuning scheme. Control Theory & Advanced Technology, 1993, 9(4)
[8] Centre-manifold-based sliding mode output tracking for non-minimum nonlinear systems, International Journal of Systems Science, 2005, 36 (4): 191-199
[9] 工业锅炉的加权预测自校正控制。自动化学报，1993, 19(1)
[10] 涤纶片基拉膜生产线横向分布神经网络自校正预测控制，自动化学报，2001, 27(3)
[11] Pinning weighted complex networks with heterogeneous delays by a small number of feedback controllers. Science in China (F), 2008,51(5): 511-523
[12] Reaching a consensus via pinning control. Automatica 2009, 45 (5): 1215–1220
[13] Two-level chaos-based video cryptosystem on H.263 codec. Nonlinear Dynamic, 2010, 62: 647–664.
[14] Collinear Segment Detection Using HT Neighborhoods. IEEE Trans on Image Processing, 2011, 20(12): 3612-3620[ [1[15] Genuine feasible stability margin region for integrating unstable processes with PD control. IET Control Theory & Applications., 2011, 5(10): 1228–1234.
[16] Discarded Consensus of Network of Agents With State Constraint. IEEE Trans Automatic Control, 2012, 57(11): 2869-2874.
[17] On Low-Velocity Compensation of Brushless DC Servo in the Absence of Friction Model. IEEE TRANS on Industral Electronics, 2013, 60(9): 3897-3905.
[18] Chaos-Based Fuzzy Regression Approach to Modeling Customer Satisfaction for Product Design. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS, 2013, 21(5): 926-937
[19] Chaotic Characteristics Analysis and Circuit Implementation for a Fractional-order System. IEEE Trans on Circuits and Systems--I: regular papers, 61(3): 845-853
[20] Practical Solution to Impact Angle Control in Vertical Plane", AIAA Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2014，37(3): 1022-1027
[21] Practical Wind Disturbance Rejection for Large Deep Space Observatory Antenna. IEEE Transactions on Control System Technology, 2014, 22(5): 1983-1990
[22] Solving type-2 fuzzy relation equations via semi-tensor product of matrices. Control Theory and Technology.2014, 12(2): 68–81
[23] Semi-tensor product of matrices approach to reachability of finite automata with application to language recognition. Frontiers of Computer Sciences, 2014, 8(6): 948-957
[24] Verification Analysis of Self-verifying Automata via Semi-tensor Product of Matrices. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, 2014, 21(4): 96-104
[25] Semi-tensor product approach to controlliability and stabilizability of finite automata. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2015, 26(1):134-141.