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郑松 副研究员(自然科学)

自动化学院(人工智能学院)

控制科学与工程

职务:

毕业院校: 浙江大学
邮件: zhs@hdu.edu.cn
办公地点:
电话:

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个人简介

郑松,男,1982年,2008年获浙江大学控制理论与工程专业博士学位。长期从事工业综合自动化、先进控制系统、系统建模与优化等领域的工业应用实践研究。期间主持和参与国家级科研项目3项,省部级科研项目13项,企业合作横向项目二十余项。已发表论文20余篇,发明专利20余项。

教育经历
工作经历
社会职务
研究领域

(1)工业综合自动化;

(2)先进控制系统;

(3)系统建模与优化。

教学与课程
纵向科研

1、国家自然科学基金“基于时空域模型分解策略的流程企业级协同优化方法研究”;

2、国家自然科学基金联合重点项目“燃煤烟气污染物超低排放的智慧优化控制方法与关键技术”;

3、浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目“低温气体分离装备的绿色智能制造关键技术的研发及产业化”;

3、浙江省公益项目空分装备的运行态势分析方法及云系统关键技术研究”。

横向科研
论文

(1) Song Zheng; Jun Liu; Di Wu ; Research on uncertain integrated production planning and scheduling with risk management based on improved collaborative optimization, Concurrent Engineering, 2022, 31(1): 37-48.

(2) Song Zheng; Jialin Shi; Dan Luo; A Grey Correlational Analysis Method Based on Cross-correlation Time-delay, Journal of Grey System, 2020, 32(2): 104-118.

(3) Song Zheng;Kafei Tang;Shuai Chen;Xiaoqing Zheng; Operation Cost Optimization on an Ultralow Emission System Based on Improved Collaborative Optimization, IEEE Access, 2020, 8: 51008-51020.

(4) Song Zheng; Xinwei Zhou; Xiaoqing Zheng;Ming Ge; Improved Quantum-Behaved Particle Swarm Algorithm Based on Levy Flight, Mathematical Problems in Engineering, 2020, 2020: 1-10.

(5) Song Zheng, Jiaxin Gao, Jian Xu. Research on production planning and scheduling based on improved collaborative optimization, Concurrent Engineering-Research and Applications, 2019,27(2): 99-111.



科研成果

1、国家自然科学基金“基于时空域模型分解策略的流程企业级协同优化方法研究”;

2、国家自然科学基金联合重点项目“燃煤烟气污染物超低排放的智慧优化控制方法与关键技术”;

3、浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划项目“低温气体分离装备的绿色智能制造关键技术的研发及产业化”;

3、浙江省公益项目空分装备的运行态势分析方法及云系统关键技术研究”。

著作
专利成果

(1)一种生产计划与调度集成优化方法, 2022-03-01, 中国, CN201810319893.4

(2)一种环保岛系统设计的径向基协同优化方法, 2022-08-23, 中国, CN201911395629.X

(3)一种减速器设计协同优化方法, 2022-11-25, 中国, CN201811622395.3

(4)一种燃煤电厂污染物低成本协同脱除建模及优化方法, 2022-3-25, 中国, CN201810692615.3

(5)基于交叉相关时滞灰色关联分析的流程工业系统预测模型, 2022-08-02, 中国, CN201910151480.4

(6)基于动态多米诺风险的危化品车辆路径规划建模方法, 2022-3-25, 中国, CN201810766865.7

(7)一种啤酒生产调度优化方法, 2020-12-1, 中国, ZL201610950569.3 


荣誉及奖励

1、“园区安全风险评估与智慧管控系统关键技术及应用2023年度中国自动化学会科技进步奖二等奖

软件成果