赵强，男，1981.10，博士，副教授，博士研究生导师
联系方式
联系电话：13011969705
电子邮件：zhaoqiang@neuq.edu.cn
研究方向
工业人工智能算法、基于工业大数据的过程异常监测、复杂工业过程优化调度
教育背景
1999.09-2003.07 东北大学秦皇岛分校，自动化系，测控技术与仪器，工学学士
2008.09-2010.07 东北大学，信息科学与工程学院，控制理论与控制工程，工学硕士
2010.09-2017.07 东北大学，信息科学与工程学院，导航、制导与控制，工学博士
学术兼职
IEEE Systems Journal、International Journal of Electrical Power and Energy Systems、Applied Energy等SCI期刊审稿人
科研情况
【在研项目】
1. 板带轧制全流程质量异常监测与根因溯源方法研究，国家自然科学基金联合基金项目子课题(U21A20475)，主持
2. 基于工业大数据的高炉炉况评价与自愈控制，河北省自然科学基金面上项目(E2022501017)，主持
3. 热轧-冷轧-轧后热处理等多工序板形预设定与综合匹配控制技术，国家重点研发计划项目子课题(2017YFB0304104)，主持
4. 供需互动环境下能源互联网综合能效管理优化策略的研究，河北省高等学校科学研究项目(QN2020504)，主持
5. 热轧带钢厚度异常监测与根因溯源方法研究，国家重点实验室开放课题，参与
6. 高炉大数据分析，攀钢科技项目，参与
【结题项目】
1. 区域能源互联网中多能互补供需协同优化策略的研究，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N182303037)，主持
2. 基于数据认知和源荷互动的智能微网优化控制，河北省自然科学基金项目(F2017501107)，主持
3. 智能配电终端雾计算应用探索及算法研究，中国电科院科技项目，参与
4. 面向轧制动态过程的板形自适应控制算法研究，国家重点实验室开放课题(2015RALKF KT001)，主持
5. 基于动态监控的无线数据智能移动APP架构设计与研发，国家重点实验室开放课题(2017RALKFKT003)，主持
6. 风机大数据运行分析系统，北京岳能科技项目，参与
学术成果
以第一或通信作者发表SCI、EI检索学术论文20余篇，出版学术专著3部，授权发明专利2项。
代表性学术成果：
1. Sheng Wang, Qiang Zhao*, Yinghua Han, Jinkuan Wang. Fault detection for process industries via temporal CapsNet Encoder-Assisted one-class classifier[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72:2523112. (SCI, JCR Q1)
2. Sheng Wang, Qiang Zhao*, Yinghua Han, Jinkuan Wang. Root cause diagnosis for complex industrial process faults via spatiotemporal coalescent based time series prediction and optimized Granger causality[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2023, 233, 104728. (SCI, JCR Q1)
3. Yinghua Han, Qing Li, Chen Wang, Qiang Zhao. A novel knowledge enhanced graph neural networks for fault diagnosis with application to blast furnace process safety[J]. Process Safety and Environmental Protection, 2022, 166, 143-157. (SCI, JCR Q1)
4. Qiang Zhao, Zhenfan Wei*, Hui Liu, Yinghua Han, Jinkuan Wang. Optimal semi-dynamic traffic and power flow assignment of coupled transportation and power distribution systems for electric vehicles [J]. IET Electrical Systems in Transportation, DOI: 10.1049/els2.12064. (JCR Q3)
5. Wang Sheng, Zhao Qiang*, Liu Hui, Han Yinghua, Wang Jinkuan. Abnormality monitoring and causality analysis based on KF-PDC and IACE in blast furnace ironmaking process [J]. Ironmaking & Steelmaking, 2022, 49(6): 634-645. (SCI, JCR Q3)
6. Qiang Zhao, Yaxin Huo*, Meng Li, Yinghua Han. Data-driven reliable prediction of production indicators in the blast furnace using TS fuzzy neural network based on bat algorithm [J]. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, Early Access, DOI:10.1080/0952813 X.2022.2090614. (SCI, JCR Q3)
7. Sheng Wang, Qiang Zhao*, Yinghua Han, Jinkuan Wang. Root cause diagnosis for process faults based on multisensory time-series causality discovery[J]. Journal of Process Control, 2023, 122:27-40. (SCI, JCR Q2)
8. Zhiao Cao, Qiang Zhao*, Jia Wang, Jinkuan Wang, Yinghua Han. Edge-cloud collaborative architecture based multi-time scales rolling optimization of regional integrated electrical and natural gas energy system considering wind power uncertainty [J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2021,15(19): 2684-2709. ( SCI, JCR Q2)
9. Xiaohan Fang, Qiang Zhao*, Jinkuan Wang, Yinghua Han, Yuchun Li. Multi-agent deep reinforcement learning for distributed energy management and strategy optimization of microgrid market [J]. Sustainable Cities and Society, 2021,74(11). ( SCI, JCR Q1)
10. Qiang Zhao, Qing Li*, Deshui Yu, Yinghua Han. TSARM-UDP: an efficient time series association rules mining algorithm based on up-to-date patterns [J]. Entropy, 2021, 23(3), 365. ( SCI, JCR Q2)
11. Qiang Zhao, Kunkun Bao*, Jia Wang, Yinghua Han and Jinkuan Wang. An Online Hybrid Model for Temperature Prediction of Wind Turbine Gearbox Components [J]. Energies, 2019, 12(20) . ( SCI, JCR Q3)
12. 赵强，刘海勇，汪晋宽，韩英华. 计及风电和电动汽车的安全约束机组组合研究[J].华南理工大学学报, 2017, 45(10):78-86.
13. 韩鹏，李岩，赵强 译. 系统建模与仿真—使用AnyLogic7 . 北京：清华大学出版社，2017. ISBN：978-7-302-45698-8.
14. 赵强，韩英华，汪晋宽著. 智能电网技术: 面向供需互动能量优化. 北京:电子工业出版社，2021.
15. 韩英华, 汪晋宽, 张殿华, 孙杰, 赵强著. 工业人工智能概论. 北京:电子工业出版社，2020. ISBN：9787121381621
16. 赵强，苏帆帆，汪晋宽，韩英华. 一种基于深度学习的热轧带钢板凸度预报方法. CN201910715086.9[P]，2022-05-24.
荣誉称号：
2009年，秦皇岛市新长征突击手
讲授课程情况
研究生课程：《工业企业网与现场总线技术》
本科生课程：《工业互联网技术》、《计算机网络》
指导研究生情况
指导硕士研究生9人，已毕业5人。毕业研究生就职于字节跳动、华为、国家电网、中国电子科技集团公司第五十四研究所等国内著名公司和研究所。
