北京科技大学自动化学院-首页

2005年9月-2009年6月，华北理工大学自动化专业学习，获工学学士学位

2009年9月-2012年3月，华北理工大学控制理论与控制工程专业学习，获工学硕士学位

2015年9月-2019年6月，北京科技大学控制科学与工程专业学习，获工学博士学位

2018年9月-2019年3月，德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制与复杂系统研究所，访问学者

2019年7月-2021年10月，北京科技大学自动化学院，控制科学与工程系，教师博士后

2021年7月至今，北京科技大学自动化学院，控制科学与工程系，副教授

工业大数据智能建模与应用

工业过程复合故障智能诊断

工业过程质量监测与追溯

微机原理及应用（本科生学科平台课）

信号与系统分析（本科生学科平台课）

工程导论（本科生学科平台课）

工业大数据分析与应用（研究生专业拓展课）

[1] Liang Ma, Mengwei Wang, Kaixiang Peng. A missing manufacturing process data imputation framework for nonlinear dynamic soft sensor modeling and its application. Expert Systems with Applications, 2024, 237, 121428.

[2] Liang Ma, Mengwei Wang, Kaixiang Peng. Nonlinear dynamic Granger causality analysis framework for root-cause diagnosis of quality-related faults in manufacturing processes. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 2023, doi: 10.1109/TASE.2023.3281330.

[3] Liang Ma, Mengwei Wang, Kaixiang Peng. Bidirectional minimal gated unit-based nonlinear dynamic soft sensor modeling framework for quality prediction in process industries. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 3513109.

[4] Liang Ma, Mengwei Wang, Kaixiang Peng. A two-phase soft sensor modeling framework for quality prediction in industrial processes with missing data. Journal of Process Control, 2023, 129: 103061.

[5] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. A novel multi-label classification framework for coupling faults in hot rolling processes. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2022, 30(2): 877-884.

[6] 马亮, 彭开香, 董洁. 工业过程故障根源诊断与传播路径识别技术综述. 自动化学报, 2022, 48(7): 1650-1663.

[7] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. A practical root cause diagnosis framework for quality-related faults in manufacturing processes with irregular sampling measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3511509.

[8] Liang Ma, Mengwei Wang, Kaixiang Peng. A novel bidirectional gated recurrent unit-based soft sensor modeling framework for quality prediction in manufacturing processes. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(19): 18610-18619.

[9] Liang Ma, Kaixiang Peng, Jie Dong. A novel semisupervised classification framework for coupling faults in hot rolling mill process. ISA Transactions, 2021, 111: 376-386.

[10] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. A novel robust semisupervised classification framework for quality-related coupling faults in manufacturing industries. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 16(5): 2946-2955.

[11] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. A novel hierarchical detection and isolation framework for quality-related multiple faults in large-scale processes. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(2): 1316-1327.

[12] Liang Ma, Kaixiang Peng, Jie Dong. A novel key performance indicator oriented hierarchical monitoring and propagation path identification framework for complex industrial processes. ISA Transactions, 2020, 96: 1-13.

[13] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. Hierarchical monitoring and root cause diagnosis framework for key performance indicator-related multiple faults in process industries. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(4): 2091-2100.

[14] Liang Ma, Jie Dong, Kaixiang Peng. A novel data-based quality-related fault diagnosis scheme for fault detection and root cause diagnosis with application to hot strip mill process. Control Engineering Practice, 2017, 67: 43-51.

[15] 彭开香, 马亮, 张凯. 复杂工业过程质量相关的故障检测与诊断技术综述. 自动化学报, 2017, 43(3): 349-365.

[1] 国家自然科学基金面上项目，变工况下热轧过程复合故障智能诊断方法研究，2024/01-2027/12，主持。

[2] 国家自然科学基金青年项目，融合层级信息的热轧过程质量相关故障检测与根源诊断，2021/01-2023/12，主持。

[3] 国家重点研发计划项目，数据驱动的制造过程闭环控制分析与优化方法研究，2021/12-2024/11，子课题负责人。

[4] 国家自然科学基金区域联合重点项目，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，2022/01-2025/12，主要参与人。

[5] 国家自然科学基金区域联合重点项目，超高速薄板坯连铸结晶器冶金行为与智能调控，2022/01-2025/12，主要参与人。

[6] 工业和信息化部项目，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），2022/01-2023/12，主要参与人。

[7] 博士后科学基金面上项目，轧钢过程质量相关多故障层次化诊断方法研究，2020/01-2021/12，主持。

[8] 广东省基础与应用基础研究基金联合基金青年基金项目，工业过程质量层次化监测与追溯方法研究，2020/01-2021/12，主持。

[9] 北京科技大学青年教师学科交叉研究培育项目，基于机器学习的液晶高分子复合智能调光膜配方的高通量预测与开发，2021/01-2022/12，主持。

[10] 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，2020/01-2021/10，主持。

[11] 佛山市人社局项目，工业过程质量相关故障检测方法研究，2020/03-2022/02，主持。

[1] 教育部科学技术进步二等奖，中华人民共和国教育部，2023。

[2] 北京科技大学第十三届青年教师教学基本功比赛二等奖，北京科技大学，2023。

[3] 首都前沿学术成果，北京市科学技术协会，2022。

[4] 北京科技大学优秀博士后，北京科技大学，2021。

[5] 领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文，中国科学技术信息研究所，2020。

[6] 北京市普通高等学校优秀毕业生，北京市教育委员会，2019。

[7] 博士研究生国家奖学金，中华人民共和国教育部，2018。

[1] 一种轧钢工艺流程复合故障追溯方法，ZL202111044490.1.

[2] 一种工艺流程质量多故障自主检测方法及系统，ZL202010419509.5.

[3] 一种工艺流程质量异常精准追溯方法及系统，CN202010535022.3.

[4] 一种轧钢工艺流程质量异常综合诊断方法，CN202111045843.X.

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