趙強，男，1981.10，博士，副教授，博士研究生導師

聯(lián)系方式

聯(lián)系電話：13011969705

電子郵件：zhaoqiang@neuq.edu.cn

研究方向

工業(yè)人工智能算法、多模態(tài)深度感知智能監(jiān)測與故障診斷、多智能體強化學習、復雜工業(yè)過程優(yōu)化調度

教育背景

1999.09-2003.07  威尼斯wnsr9778秦皇島分校，自動化系，測控技術與儀器，工學學士

2008.09-2010.07  威尼斯wnsr9778，信息科學與工程學院，控制理論與控制工程，工學碩士

2010.09-2017.07  威尼斯wnsr9778，信息科學與工程學院，導航、制導與控制，工學博士

學術兼職

中國自動化學會會員，IEEE Systems Journal、International Journal of Electrical Power and Energy Systems、Applied Energy等SCI期刊審稿人

科研情況

【在研項目】

1. 板帶軋制全流程質量異常監(jiān)測與根因溯源方法研究，國家自然科學基金聯(lián)合基金項目子課題(U21A20475)，主持

2. 基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的高爐爐況評價與自愈控制，河北省自然科學基金面上項目(E2022501017)，主持

3. 熱軋-冷軋-軋后熱處理等多工序板形預設定與綜合匹配控制技術，國家重點研發(fā)計劃項目子課題(2017YFB0304104)，主持

4. 供需互動環(huán)境下能源互聯(lián)網(wǎng)綜合能效管理優(yōu)化策略的研究，河北省高等學?？茖W研究項目(QN2020504)，主持

5. 熱軋帶鋼厚度異常監(jiān)測與根因溯源方法研究，國家重點實驗室開放課題，參與

6. 高爐大數(shù)據(jù)分析，攀鋼科技項目，參與

【結題項目】

1. 區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)中多能互補供需協(xié)同優(yōu)化策略的研究，中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(N182303037)，主持

2. 基于數(shù)據(jù)認知和源荷互動的智能微網(wǎng)優(yōu)化控制，河北省自然科學基金項目(F2017501107)，主持

3. 智能配電終端霧計算應用探索及算法研究，中國電科院科技項目，參與

4. 面向軋制動態(tài)過程的板形自適應控制算法研究，國家重點實驗室開放課題(2015RALKF KT001)，主持

5. 基于動態(tài)監(jiān)控的無線數(shù)據(jù)智能移動APP架構設計與研發(fā)，國家重點實驗室開放課題(2017RALKFKT003)，主持

6. 風機大數(shù)據(jù)運行分析系統(tǒng)，北京岳能科技項目，參與

學術成果

以第一或通信作者發(fā)表SCI、EI檢索學術論文30余篇，出版學術專著3部，授權發(fā)明專利5項。

代表性學術成果：

1 .Qiang Zhao*, Wenwei Wu, Ningyu Chen, Ge Guo, Yinghua Han. A deep reinforcement learning-Based multiobjective charging scheduling method for electric vehicle charging station [J]. IEEE Internet of Things Journal, 2025, 12(14): 28925- 28936. (SCI, JCR Q1)

2. Qiang Zhao, Qiyue Chen*, Feiyu Yang, Jie Sun, Yinghua Han. Distributed plant-wide monitoring via moduljarity-optimal NMF decomposition based on graph embedding [J]. Process Safety and Environmental Protection, 2024, 188: 1562-1573. (SCI, JCR Q1)

3. 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)

4. Qiang Zhao*, Chuan Sun, Mingyu Li, Yinghua Han. A discriminative invariant feature learning network based on sample selection for partial domain adaptation in industrial process fault diagnosis [J]. Process Safety and Environmental Protection, 2025, 203: 107996. (SCI, JCR Q1)

5. 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)

6. Sheng Wang, Qiang Zhao*, Yuchun Li, Yinghua Han and Jinkuan Wang. Enhancing Root Cause Diagnosis for Industrial Process Faults: Asymmetric Sparsemax-Driven Predictive Modeling [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74. DOI: 10.1109/TIM. 2024.3502734. (SCI, JCR Q1)

7. Qiang Zhao, Fei Kong*, XuDong Liu, Yinghua Han, Jie Sun. Multi-agent constraint reinforcement learning-based distributed control strategies for thickness and tension on tandem cold rolling system [J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2025, 139: 6123-6135. (SCI, JCR Q3)

8. 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)

9. 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)

10. 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)

11. 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)

12. 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)

13. 趙強，韓英華，汪晉寬著. 智能電網(wǎng)技術: 面向供需互動能量優(yōu)化. 北京:電子工業(yè)出版社，2021. 

14. 韓英華, 汪晉寬, 張殿華, 孫杰, 趙強著. 工業(yè)人工智能概論. 北京:電子工業(yè)出版社，2020. ISBN：9787121381621

15. 趙強，蘇帆帆，汪晉寬，韓英華. 一種基于深度學習的熱軋帶鋼板凸度預報方法. CN201910715086.9[P]，2022-05-24.

16. 趙強，王佳，韓英華. 一種基于近端策略優(yōu)化算法的實時最優(yōu)潮流計算方法. CN202210196338.3[P]，2024-09-24.

榮譽稱號：

2009年，秦皇島市新長征突擊手

講授課程情況:

研究生課程：《工業(yè)企業(yè)網(wǎng)與現(xiàn)場總線技術》、《網(wǎng)絡與云控制系統(tǒng)設計》

本科生課程：《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術》、《計算機網(wǎng)絡》

指導研究生情況:

指導研究生21人，已畢業(yè)12人。畢業(yè)研究生就職于字節(jié)跳動、快手、華為、國家電網(wǎng)、南方航空、中核集團等國內著名公司和研究所。