中国石油大学(华东)化学工程学院朱全民导师介绍

发布时间：2016-08-13 编辑：考研派小莉推荐访问：化学工程学院

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中国石油大学(华东)化学工程学院朱全民导师介绍正文

中国石油大学(华东)化学工程学院导师朱全民介绍：

　　姓名：朱全民

　　性别：男

　　出生年月： 1955年10月

　　职称：教授/博士生导师

　　民族：汉族

　　文化程度：博士

　　电子邮箱： quanminzhu@upc.edu.cn　　

　　研究领域

　　1. 过程辨识、建模与控制；

　　2．非线性有理模型辨识与控制；

　　3. 非线性系统神经网络增强的自适应控制

　　学术兼职

　　(1) 国际建模、辨识与控制学报(Int. J. of Modelling, Identification and Control)创始人和主编；

　　(2)国际计算机应用技术学报主编（International Journal of Computer Applications in Technology）；

　　(3)国际系统科学杂志（Int. J. of Systems Science）副主编；

　　(4)国际高级机电系统杂志（Int. J. of Advanced Mechatronic Systems）副主编；

　　(5)英国华人自动化协会（Chinese Automation Society in the UK）创始人及前主席；

　　(6) 全英华人生命科学学会（The Academy of Life Sciences for Chinese in the UK）创始成员；

　　(7) 英国工程与自然科学研究理事会（EPSRC）评委会委员；

　　(8) 国际自动控制联合会(IFAC)会员；

　　(9) 英国工程技术学会（Institution of Engineering & Technology）会员；

　　(10)英国工程教授委员会（Engineering Professors' Council, UK）会员

　　教育经历

　　1976年9月-1980年7月齐齐哈尔轻工业学院自动控制专业本科学士

　　1980年9月-1983年7月哈尔滨工业大学自动控制专业研究生硕士

　　1986年9月-1989年9月英国华威大学自动控制专业研究生博士

　　科研成果

　　朱全民教授是国际著名控制理论专家，在非线性过程、建模、辨识与控制方面造诣深厚。与英国Billings教授合作，提出了非线性系统有理模型和U模型控制方法。发表各类学术论文150余篇，参与编写学术专著4部。主持英国工程与自然科学、英国皇家学会、欧洲空客公司等项目10余项。入选2011年山东省万人计划，并被授予“泰山学者海外特聘教授”。

　　主要论著

　　[1] Q.M. Zhu, L.F. Zhang and A. Longden: A correlation test-based validity monitoring procedure for online detecting the quality of nonlinear adaptive noise cancellation. International Journal of Systems Science, 41(9):1043-1055, 2010. (SCI/EI)

　　[2] Q.M. Zhu, L.F. Zhang, and A. Longden: Development of omni-directional correlation functions for nonlinear model validation. Automatica, 43(9): 1519-1531, 2007. (SCI/EI)

　　[3] Q.M. Zhu: An implicit least squares algorithm for nonlinear rational model parameter estimation. Applied Mathematical Modelling, 29(7): 673-689, 2005. (SCI/EI)

　　[4] Q.M. Zhu and L.Z. Guo: Stable adaptive neurocontrol for nonlinear discrete-time systems. IEEE Transactions on Neural Networks, 15(3), 653-662, 2004. (SCI/EI)

　　[5] Q.M. Zhu: A back propagation algorithm to estimate the parameters of non-linear dynamic rational models. Applied Mathematical Modelling, 27(3): 169-187, 2003. (SCI/EI)

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