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河南理工大学能源科学与工程学院2019年硕士研究生系统工程试大纲。
扬州大学能源与动力工程学院硕士生导师夏扬教授
扬州大学能源与动力工程学院 硕士生导师 夏扬 教授 计算机控制技术
2018/6/21
夏扬1955年5月生，1999年10月毕业于澳大利亚的CentralQueenslandUniversity,并获博士学位，1999年12月回国。现为扬州大学能源与动力工程学院自动化系系主任，教授，硕士生导师。长期从事计算机控制及应用，控制理论及应用的研究工作。
马国梁（1976-），博士，副教授，内蒙古托克托县人，导航制导与控制专业硕士生导师。2006年博士毕业于南京理工大学控制理论与控制工程专业。2006-2008年工作于南京航空航天大学博士后流动站，2008年12月至今，工作于南京理工大学。
孙瑞胜，男，1978年10月生，汉族，江苏盐城人，中共党员，博士，副教授，硕士研究生导师。现任802教研室主任兼党支部书记。2004年获南京理工大学兵器发射理论与技术硕士学位，并留校任教，2011年获南京理工大学导航、制导与控制博士学位。2015年1月~2015年12月获国家留学基金委资助公派到英国布里斯托尔大学航空工程系进行访学合作研究。
武汉理工大学能源与动力工程学院毛小兵副教授（图）
武汉理工大学能源与动力工程学院 毛小兵 副教授 控制理论及应用
2014/7/17
毛小兵,副教授,研究方向：控制理论及应用,主持课题：1、校企合作模式下油气储运专业创新人才培养的研究与实践（教研项目）2、散装运输液化气体船舶（LNG、LPG、LEG等）液货监控及报警系统研究（企业项目）.
河海大学能源与电气学院袁晓玲副教授
河海大学能源与电气学院 袁晓玲 副教授 电力电子与电力传动 控制理论与控制工程
2013/9/6
袁晓玲,女,籍贯 安徽,副教授,工学博士,专业 电力电子与电力传动,毕业学校 河海大学. 研究方向 电力电子与电力传动,控制理论与控制工程.
河海大学能源与电气学院胡鹤轩副教授
河海大学能源与电气学院 胡鹤轩 副教授 控制理论与控制工程
2013/9/6
胡鹤轩,男,出生年月 1975-11,籍贯 江苏南京, 副教授,博士,专业 控制理论与控制工程, 毕业学校 法国里尔科技大学. 研究方向:智能控制 (Intelligent Control) , 离散事件系统控制 (Discrete Event Control), 混杂系统控制 (Hybrid Control),智能故障诊断与容错控制 (Intelligent Fault Diagnosis an...
许昌,男,出生年月 73.10, 籍贯 安徽,副教授,博士,专业 动力工程, 毕业学校 东南大学. 研究方向 流体流动与高级过程控制理论在风力发电和太阳能热发电中的应用研究.
河海大学能源与电气学院硕士生导师王冰副教授
河海大学能源与电气学院 硕士生导师 王冰 副教授 鲁棒控制 控制理论与控制工程
2013/9/6
王冰,男,出生年月 1975月12日, 副教授,博士,专业 控制理论与控制工程,籍贯 江苏扬州, 毕业学校 中国科学技术大学. 研究方向: 1、研究方向一：鲁棒非线性控制理论与应用:包括非线性观测器设计、鲁棒自适应控制理论和不确定系统的控制等，并应用于实际系统的控制中；2、研究方向二：风力发电控制与可再生能源技术:解决风力发电系统中存在的控制问题，将控制理论的设计方法应用于风力发电等新能源系统，主...
河海大学能源与电气学院博士生导师周军教授
河海大学能源与电气学院 博士生导师 周军 教授 应用工程数学 控制理论及其应用 非线性系统论
2013/9/6
周军,男,出生年月 1963, 教授,博士,专业 控制理论与控制工程,籍贯 四川自贡, 毕业学校:日本京都大学, 研究方向 应用工程数学，控制理论及其应用，非线性系统论.
社会经济复杂系统中存在大量增长上限问题,刻画此问题的增长上限基模是由正反馈环、 负反馈环和延迟构成,其中负反馈环存在抑制系统不断发展的制约作用. 针对负反馈环产生制约作用的根本原因是存在起制约作用的负因果链, 首先基于对负因果链所属负反馈环中极大开环的结构特征分析, 遵循极大开环中输入变量改变量小于零的原则生成初始对策集, 接着根据复杂系统发展的多目标筛选得到目标筛选初始对策集, 再根据对策的实际...
对三种能源投入产出模型——实物型、混合型、含能源实物流量的价值型进行了总结概述,改进了计算直接、完全能耗系数的方法,证明了混合型能源投入产出模型中完全需要系数矩阵的存在性以及完善了含能源实物流量的价值型能源投入产出模型的理论基础.对Miller & Blair阐述的关于能源投入产出模型的观点进行重新审视,提出相应的改进措施.指出三种模型各有优劣,应根据分析需要选择合适的模型.
基于小波神经网络的中国能源需求预测模型
影响因素 能源需求 小波神经网络
2010/3/31
通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.