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梁涛

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姓名:梁涛

职称:教授

电子邮箱:liangtao@hebut.edu.cn

梁涛研究方向及简介

现工作于河北工业大学人工智能与数据科学学院智控控制系,工学博士,教授。主要从事流程工业自动化系统的体系结构与设计方法、分布式网络化测控系统,新能源集控系统scada采集监控系统,新能源大数据分析与数据挖掘及故障智能诊断方面的技术理论研究工作。

作为课题负责人先后主持8项科研项目,其中河北省自然科学基金、河北省教育厅青年科学研究基金、河北省教育厅重点科学研究基金、天津市天津市经济和信息化委员会专项资金项目各1项。做为主研人参与科研项目包括国家863 重点项目、国家科技人员服务企业项目、河北省、天津市自然科学基金项目、河北省科技支撑计划、科技攻关计划项目等省部级以上科研项目20余项。获得省级科技进步奖励5项,出版著作2部,在中文核心期刊、国际期刊会议发表论文100余篇,SCIEI收录30篇。授权发明专利20项,软件著作权30项。

(一)、主研完成科研项目

1、数据驱动下的发电厂集群智能监督诊断优化关键技术研究与应用,19219198D

2、基于安全容器环境的示范性大数据平台创新能力提升,天津卓朗科技发展有限公司,

3、风机传动链故障振动信号可解释空间降维与健康状态度量方法研究,F2021202022

5、基于全景状态感知与数字孪生的风电机组状态评估与诊断, 2021-11 2024-11,

6、大规模可再生能源耦合制氢关键技术及应用示范, 2020-2023

7、基于大数据技术的风电“智慧舱”云管理平台的构建与应用,2017-2019

8、风电制氢集成系统关键技术研究与示范, 2016-02 2018-12

(二)、获省部级及以上重要奖项

2008 天津市科技进步二等奖(3/7

2012 天津市科技进步一等奖(4/7

2013 河北省科技进步三等奖(1/7

2019 河北省科技进步一等奖(8/11

2019 河北省科技进步二等奖(7/11

(三)、代表性论文及著作

[1] Real-time optimization of large-scale hydrogen production systems using off-grid renewable energy: Scheduling strategy based on deep reinforcement learning,Renewable Energy,Volume 224,

2024,120177,ISSN 0960-1481,https://doi.org/10.1016/j.renene.2024.120177.

[2]Abnormal Detection of Wind Turbine Based on SCADA Data Mining[J]. Mathematical Problems in Engineering.vol. 2019, DOI10.1155/2019/5976843

[3] Liang Tao, Lu Hao. A Novel Method Based on Multi-Island Genetic Algorithm Improved Variational Mode Decomposition and Multi-Features for Fault Diagnosis of Rolling Bearing[J],Entropy 2020,vol.22(9), 995.  DOI10.3390/e22090995

[4]Health assessment of wind turbine based on laplacian eigenmaps Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects Pub Date : 2020-12-11 , DOI: 10.1080/15567036.2020.1852338

[5]A novel wind speed prediction strategy based on Bi-LSTM, MOOFADA and Transfer Learning for centralized control centers[J]. Energy, 2021. doi.org/10.1016/j.energy.2021.120904

[6]Application of Parameter Optimized Variational Mode Decom-position Method in Fault Feature Extraction of Rolling Bearing  Entropy DOI10.3390/e23050520

[7]Wind speed prediction based on multi-variable Capsnet-BILSTM-MOHHO for WPCCC[J]. Energy, 2022, 250. ,DOI:10.1016/j.energy.2022.123761

[8]基于深度强化学习算法的风光互补可再生能源制氢系统调度方案 [J]. 高电压技术, 2023, 49 (06): 2264-2275. DOI:10.13336/j.1003-6520.hve.20230099

[9]基于深度确定性策略梯度算法的可再生能源大规模制氢系统能量调度 [J/OL]. 电网技术, 1-16[2023-12-03] https://doi.org/10.13335/j.1000-3673.pst.2023.0211.

[10]PLC电气控制与现场总线应用技术,梁涛,2020年,十三五普通高等教育本科规划教材,天津市高校课程思政优秀教材

(四)、授权相关发明专利

[1] 基于大数据云计算平台的风电场SCADA系统及其运行方法[P],专利号:ZL201710512657.X

[2]基于SOM-MQESFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法[P]        专利号:ZL201910671934.0

[3]基于扩散图数据降维技术的风力发电机组健康度评估方法[P]

专利号:ZL201910582504.1

[4]一种风电机组关键部件多工况健康状态在线监测方法[P],专利号:   ZL202010397701.9

[5]一种基于GRU神经网络的风机健康状态评估方法,专利号:ZL 2020 1 0586207.7

[6]一种锅炉燃烧控制系统智能故障诊断方法,专利号:ZL201910285890.8

[7]一种火电厂汽轮机组瞬态等效热应力在线软测量方法,专利号:ZL201910285897.X

[8]一种锅炉在线燃烧优化控制方法、系统及计算机设备,专利号:ZL2020 1 0618483.7

[9]发明名称:一种医用超声设备的高精度三维声场测量系统,专利号:ZL 2019 1 1070408.5

[10]发明名称:一种基于改进鲸鱼算法的微电网容量优化配置方法,专利号:ZL 2021 1 1233090.5

[11]发明名称:适应宽功率波动的模块化碱性电解水制氢调度切换方法,专利号:ZL2022 1 0716790.8

[12]发明名称:适应宽功率波动的电解水制氢智能自适应控制系统与方法,专利号:ZL 2022 1 0716791.2

[13]发明名称:一种轴承振动信号特征可解释性降维与故障诊断方法,专利 : ZL 2022 10272966.5

[14]风速预测方法、装置、存储介质及处理器 2021101308062

[15]风光互补电解水制氢的转化效率的确定方法和确定装置 202110129235.0


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