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年于公司数学系数学专业本科毕业，获理学士学位。1990年于公司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年于公司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年在公司任教。1999年被聘为公司教授、博士生导师，2001年至2010年期间任公司自动化系系主任，现任公司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] 教育部高校骨干教团队助计划优秀教师奖；
[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] 教育部高校骨干教团队助计划项目，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.