王永健
导师档案总览
基本信息
研究方向
容错控制及自愈
工业大数据建模可解释性
性能评估
故障可视化
故障检测与诊断
故障溯源
故障诊断
故障预测
机械与机电系统信号处理
机理模型与机器学习融合
流程工业信号处理
个人简介
王永健，山东莱州人，东南大学自动化学院副研究员、硕士生导师，洪堡学者。他于2015年在北京化工大学获得学士学位，2020年在北京化工大学与美国加州大学洛杉矶分校联合培养下获得博士学位（硕博连读）。他的研究聚焦于故障诊断领域，涵盖故障检测与诊断、故障溯源、故障预测、故障可视化、容错控制及自愈到性能评估的闭环研究，致力于将机理模型、机器学习等数据驱动模型与工艺知识相融合，以提升工业大数据建模的可解释性，主要面向流程工业与机械、机电系统的信号处理。王永健在学术上成果显著，已发表SCI论文30余篇，包括多篇领域TOP期刊论文，曾获校优秀博士学位论文、香港博士后奖学金及德国洪堡学者基金等荣誉。他目前主持国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金、教育部重点实验室基金及多项企业横向项目，并参与国家自然科学基金面上项目。此外，他担任IEEE Trans、JPC、CEP、IECR等多个期刊的审稿人，是IEEE会员，并兼任江苏省自动化学会普及与咨询工作委员会副主任兼秘书长。在教学方面，他讲授《控制系统建模与分析综合设计Ⅱ》和《复杂系统与过程控制》（全英文）等课程，每年招收多名硕士研究生，注重从兴趣出发引导学生，将理论与实际相结合。
资料摘录
学位信息
学位汇总：本科 / 硕博连读
本科
机构：北京化工大学
时间：2011年9月 - 2015年6月
硕博连读
机构：北京化工大学 & 美国加州大学洛杉矶分校
时间：2015年9月 - 2020年11月
研究成果
A novel bidirectional DiPLS based LSTM algorithm and its application in industrial process time series prediction
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
Wang Y, Bao D, Qin S J
A novel operational modality classification method based on image joint contrast
Chemical Engineering Science
Wang Y, Li S, Chen X, et al
Attention-mechanism based DiPLS-LSTM and its application in industrial process time series big data prediction
Computers & Chemical Engineering
Wang Y, Qian C, Qin S J
Industrial time-series modeling via adapted receptive field temporal convolution networks integrating regularly updated multi-region operations based on PCA
Chemical Engineering Science
Wang Y, Yang K, Li H
Operational trend prediction and classification for chemical processes: A novel convolutional neural network method based on symbolic hierarchical clustering
Chemical Engineering Science
Wang Y, Zhang Y, Wu Z, et al