个人信息：

教育背景：

2005年9月-2009年7月山东大学电气自动化专业本科

2009年9月-2012年6月北京科技大学控制科学与工程专业硕士

2012年11月-2016年7月德国杜伊斯堡-埃森大学 电气信息技术 博士

工作履历：

2017年4月至2019年5月北京科技大学控制科学与工程系教师博士后

2019年6月至今北京科技大学控制科学与工程系副教授

学术与社会兼职：

IEEE工业电子学会数据驱动监测与控制专委会委员，《冶金自动化》青年编委,《Sensors》客座编辑。IEEE Transactions on Industrial Electronics、 IEEE Transactions on Industrial Informatics、 Journal of Process Control、 Control Engineering Practice、《自动化学报》、《控制理论与应用》等20余种SCI、EI期刊审稿人

研究方向：

故障诊断与先进控制，智能运维与优化决策

代表性成果：

代表性论著：

[1] Kai Zhang, Performance Assessment for Process Monitoring and Fault Detection Methods, Springer, ISBN: 978-3-658-15971-9, 2016.

[2] Kai Zhang*, Kaixiang Peng, et al., A novel feature-extraction-based process monitoring method for multimode processes with common features and its applications to a rolling process, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 17, no. 9, pp. 6466-6475, 2021.

[3] Kai Zhang*, Kaixiang Peng, et al., A common and individual subspaces-based multimode process monitoring method with application to the finishing mill process, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 14, no. 11, pp. 4841-4850,2018.

[4]Kai Zhang*,Kaixiang Peng, et al., A correlation-based distributed fault detection method and its application to a hot tandem rolling mill process, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 67, no.3, pp. 2380-2390, 2020.

[5] Kai Zhang*, Kaixiang Peng, et al., A novel common and specific features extraction-based process monitoring approach with application to a hot rolling mill process. Control Engineering Practice, vol. 104, pp. 104628, 2020.

代表性项目：

[1]国家自然科学基金面上项目（62073032）：工业过程全流程质量异常的分布式监测与诊断方法及其应用，2021.01-2024.12，负责人。

[2]科技部国家重点研发计划项目，2021YFB3301204，性能驱动的制造过程“云边端”协同调控与闭环优化方法研究及验证，2021年12月-2024年12月，课题任务负责人。

[3]国家自然科学基金区域联合重点项目(U21A20483)，轧制过程全流程质量异常诊断与多工序协调优化控制研究，2022年1月-2025年12月，主要参与人

[4]国家自然科学基金青年基金（61703036）：基于多变量统计的乘性故障诊断方法研究，2018.01-2020.12，负责人。

获得荣誉：

3篇学术论文入选ESI高被引论文，1篇学术论文入选F5000中国精品科技期刊顶尖论文,获评北京科技大学优秀博士后。