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师资队伍
陈宏田

职称：长聘教轨副教授

邮箱：hongtian.chen@sjtu.edu.cn

地址：闵行校区电信群楼2-520

实验室主页：https://ipac.sjtu.edu.cn

招生信息

  1. 陈宏田，博士生导师，玛丽·居里学者

  3. 博士后：欢迎随时联系
  4. 博士生：欢迎研究方向为复杂系统的故障诊断与控制、分布式智能控制与优化、数据驱动学习与优化、可解释性人工智能技术等相关方向学生报考
  5. 硕士生：以学生未来规划为导向，本课题组采取不同的培养措施。对于有读博士意向的学生，注重学术思维和动手实践的培养，为后续的科研之路夯实基础；对于工作意向的同学，依托课题组的项目和实验条件，提升动手实践和综合素养
  6. 本科生：长期接收未来准备出国、希望本科阶段参与科研的同学加入课题组进行研究、做毕业设计

教育经历

  1. 2015年-2019年，南京航空航天大学，博士学位

  2. 2018年-2018年，University of Duisburg-Essen，访问学者

  3. 2008年-2015年，南京师范大学，学士、硕士学位

工作经历

  1. 2023年2月-至今，上海交通大学自动化系，副教授
  2. 2019年-2023年，University of Alberta，博士后

科研方向

  1. 故障诊断与容错控制
  2. 数据驱动技术、可解释性人工智能技术
  3. 系统辨识与优化
  4. 高速列车
  5. 海陆空系统

荣誉与奖励

  1. -最佳论文奖，IEEE ARM，2023年
  2. -玛丽·居里学者，2023年
  3. -IEEE Outstanding Service Award，2023
  4. -IEEE RCAE杰出青年科学家, 2022年
  5. -中国自动化学会优博, 2020年
  6. -江苏省优秀博士论文, 2020年
  7. -工信部创新奖特等奖, 2019年

学术兼职

  1. -IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement，编委
  2. -IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，客座编委
  3. -IEEE Transactions on Artificial Intelligence，客座编委
  4. -Control Engineering Practice，客座编委
  5. -5th ICRCAE大会，组织主席
  6. -IEEE工业电子学会“基于数据的控制与监测”技术委员会，秘书
  7. -IEEE RCAE 2023大会，联合主席

科研项目

  1. -欧盟“地平线欧洲”项目: Sustainable and Resilient EU Rail System，18.7W欧元，主持（2023-2025）
  2. -上海交通大学回国人员科研启动经费项目，80W，主持（2023-2026）
  3. -国家自然科学基金：可解释性的数据驱动高速列车牵引系统故障诊断研究，30W，主持（2024-2026）
  4. -能源化工过程智能制造教育部重点实验室开放课题，主持（2023-2024）
  5. -国家自然科学基金：高速列车信息控制系统微小和复合故障的实时诊断理论与预测方法，310W
  6. -加拿大自然科学基金探索项目：Robust Process Identification with Dynamic Feature Analysis
  7. -火电与储能调度控制技术研究，15W，主持（2023-2024）

代表性论文 (IEEE汇刊与Automatica论文40余篇，ESI热点与高被引论文7篇)

  1. [1] Hongtian Chen and Bin Jiang. A review of fault detection and diagnosis for the traction system in high-speed trains. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 21(2): 450-465. (ESI热点论文)
  2. [2] Hongtian Chen*, Bin Jiang, Steven X. Ding, and Biao Huang. Data-driven fault diagnosis for traction systems in high-speed trains: A survey, challenges, and perspectives. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(3): 1700-1716. (ESI热点论文)
  3. [3] Hongtian Chen, Zhigang Liu, Cesare Alippi, Biao Huang, Derong Liu. Explainable intelligent fault diagnosis for nonlinear dynamic systems: From unsupervised to supervised learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, early access. (ESI热点论文)
  4. [4] Hongtian Chen, Bin Jiang, Wen Chen, and Hui Yi. Data-driven detection and diagnosis of incipient faults in electrical drives of high-speed trains. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 66(6), 4716-4725.
  5. [5] Hongtian Chen, Bin Jiang, Steven X. Ding, Ningyun Lu, and Wen Chen. Probability­relevant incipient fault detection and diagnosis methodology with applications to electric drive systems. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2018, 27(6), 2766-2773.
  6. [6] Hongtian Chen, Hui Yi, Bin Jiang, Kai Zhang, and Zhiwen Chen. Data-driven detection of hot spots in photovoltaic energy systems. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, 2019, 49(8), 1731-1738.
  7. [7] Hongtian Chen, Zheng Chai, Oguzhan Dogru, Bin Jiang, and Biao Huang. Data-driven designs of fault detection systems via neural network-aided learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(10), 5694-5705.
  8. [8] Hongtian Chen, Zhiwen Chen, Zheng Chai, Bin Jiang, and Biao Huang. A single-side neural network-aided canonical correlation analysis with applications to fault diagnosis. IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(9), 9454-9466.
  9. [9] Hongtian Chen, Bin Jiang, and Ningyun Lu. A newly robust fault detection and diagnosis method for high-speed trains. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 20(6), 2198-2208. 
  10. [10] Hongtian Chen, Bin Jiang, Wen Chen, and Ziheng Li. Edge computing aided framework of fault detection for traction control systems in high-speed trains. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019, 69(2): 13091318.
  11. [11] Hongtian Chen and Biao Huang. Fault-tolerant soft sensors for dynamic systems. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2023, accepted.
  12. [12] Hongtian Chen, Hao Luo, Biao Huang, Bin Jiang, and Okyay Kaynak. Transfer learning-motivated intelligent fault diagnosis designs: A survey, insights, and perspectives. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, accepted.
  13. [13] Hongtian Chen, Linlin Li, Chao Shang, and Biao Huang. Fault detection for nonlinear dynamic systems with consideration of modeling errors: A data-driven approach. IEEE Transactions on Cybernetics. 2023, 53(7): 4259-4269. (ESI高被引论文)
  14. [14] Hongtian Chen, Zhongyan Liu, and Biao Huang. Data-driven fault detection for Lipschitz nonlinear systems: From open to closed-loop systems. Automatica, 2023, accepted.
  15. [15] Hongtian Chen, Hao Luo, Biao Huang, Bin Jiang, and Okyay Kaynak. Data-driven designs of observers and controllers via solving model matching problems. Automatica, 2023, accepted.

代表性专著

Hongtian Chen, Bin Jiang, Ningyun Lu, Wen Chen. Data-driven Detection and Diagnosis of Faults in Traction Systems of High-speed Trains. Springer Nature, 2020.

指导/协助指导学生获奖

  1. -日内瓦国际发明展银奖，韩鹏等学生
  2. -中国自动化学会优秀硕士学位论文奖，程鹏

特邀报告

  1. -特邀报告，IEEE Outstanding Young Scholar Talk, Victoria, Canada，2022
  2. -大会特邀报告，IEEE RCAE，苏州，2023
  3. -系列学术报告（5次），合肥工业大学，2022
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