个人信息：

教育背景：

1991年9月-1995年8月在北京科技大学自动化系学习，获学士学位

1995年9月-1997年7月在北京科技大学自动化系学习，获硕士学位

2002年9月-2007年7月在北京科技大学自动化系学习，获博士学位

工作履历：

1997年7月-1999年7月北京科技大学自动化系助教

1999年7月-2004年7月北京科技大学自动化系讲师

2004年7月-2011年1月北京科技大学自动化系副教授

2004年7月-2004年12月英国曼彻斯特大学访问学者

2011年2月-2018年6月北京科技大学控制科学与工程系 副教授

2018年6月至今北京科技大学控制科学与工程系教授

研究方向：

复杂工业系统的故障诊断与一体化控制

过程监控与优化

复杂系统建模与智能控制

依托顺德创新学院科研项目：

高性能全自动芯片封装机高速稳定控制技术，北京科技大学顺德创新学院科技创新专项，2020.1.1-2021.12.31，参与。

代表性成果：

代表性论著：

[1] Jie Dong, Yaqi Wang, Kaixiang Peng*. A novel fault detection method based on the extraction of slow features for dynamic nonstationary processes[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3500611.

[2] Jie Dong, Chi Zhang, Kaixiang Peng*. A new multimode process monitoring method based on a hierarchical Dirichlet process-Hidden semi-Markov model with application to the hot steel strip mill process[J]. Control Engineering Practice, 2021, 110:104767.

[3] Daye Li, Jie Dong*, Kaixiang Peng. A novel adaptive STFT-SFA based fault detection method for nonstationary processes[J]. IEEE Sensors Journal, 2023, doi:10.1109/JSEN.2023.3264994.

[4] Kai Zhang, Jie Dong, Kaixiang Peng*. A novel dynamic non-Gaussian approach for quality-related fault diagnosis with application to the hot strip mill process[J]. Journal of the Franklin Institute, 2017, 354(2): 702-721.

[5] Jie Dong, Keren Cao, Kaixiang Peng*. Hierarchical causal graph-based fault root cause diagnosis and propagation path identification for complex industrial process monitoring[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, doi: 10.1109/TIM.2023. 3268464.

[6] 董洁，孙瑞琪，彭开香*. 自动编码器与典型相关分析方法联合驱动的工业过程质量监测[J]. 控制理论与应用, 2019, 36(9): 1493-1500.

[7] 董洁, 张伟, 彭开香*, 马亮. 一种面向工业过程的质量异常检测与故障量化评估方法[J]. 自动化学报, 2022, 48(10): 2406-2415.

[8] 董洁, 游培航, 彭开香*. 基于动态内部主元分析和隐马尔科夫模型的动态过程故障检测与分类方法[J]. 控制理论与应用, 2020, 37(10): 2073-2080.

[9] Jie Dong, Yingze Tian, Kaixiang Peng*. Local multi-model integrated soft sensor based on just-in-time learning for mechanical properties of hot strip mill process[J]. Journal of Iron and Steel Research International, 2021, 28: 830-841.

[10] Jie Dong, Chi Zhang, Kaixiang Peng*. A novel industrial process monitoring method based on improved local tangent space alignment algorithm[J]. Neurocomputing, 2020, 405: 114-125.

[11]

代表性项目：

[1] 国家自然科学基金面上项目，时空协同的轧钢过程全流程质量异常监测与综合诊断方法研究，2023.1-2026.12，负责人

[2] 国家自然科学基金面上项目，联合数据驱动的轧钢过程质量相关故障诊断方法及其应用，2018.1-2021.12，负责人

[3] 国家自然科学基金联合基金重点项目，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，2022.1-2025.12，主要参加人

[4] 中央高校基本科研业务费，轧钢工业过程异常工况诊断关键技术研究，2019.11-2021.10，负责人

[5] 厂协项目，鞍山分公司热轧部1580线一二级控制系统软件技术支持，负责人

[6] 国家其它部委，赛马制—2021年工业互联网创新发展工程—基于工业互联网平台的新型潜在失效模式及后果分析系统(FMEA)，参加人

[7] 国家重点研发计划重点专项，大规模定制下铝/铜板带材生产流程智能化工艺模型库，2017.12-2021.06，主要参加人

[8] 军委装备发展部领域基金项目，基于测控数据的平台健康预测技术，2018.12-2020.11，主要参加人

[9] 中央高校基本科研业务费，基于性能的复杂工程系统的故障诊断与容错控制技术，2017.11-2018.11，负责人