性别：

男

民族：

汉族

出生年月：

1982.03

学历：

博士

职称：

研究员

导师信息：

硕士生导师

党派：

中国共产党

学科一：

控制理论与控制工程、智能医学工程

邮箱：

trchen @sdu.edu.cn

所在院系：

山东大学控制科学与工程学院

研究方向：

故障诊断、动态学习、自适应学习、确定学习

通信地址：

济南市经十路17923号山东大学千佛山校区创新大厦607室

个人简介

学习及工作经历

2021.03- 至今山东大学控制科学与工程学院 研究员

2017.7- 2018.7香港大学 电气与信息工程学院高级研究助理

2015.2- 2016.2澳大利亚悉尼大学电气与信息工程学院 访问学者

2015.1–2021.2广东工业大学 自动化学院 副教授

2011.12–2012.11澳大利亚悉尼大学电气与信息工程学院 访问学者

2010.7–2014.12广东工业大学 自动化学院 讲师

2005.9–2010.6华南理工大学 自动化科学与工程学院 博士

主持科研项目

1、国家自然科学基金委员会，面上项目，62473231，基于确定学习的微小故障诊断及其在航空发动机喘振早期检测中的应用，2025-01-01至2028-12-31，50万元，在研，主持。

2、国家自然科学基金委员会，专项项目，62350083，动态系统机器学习及应用，2024-01-01至2026-12-31，286万元，在研，参与

3、山东省自然科学基金，面上项目，ZR2022MF301，基于确定学习与高增益观测器的一类非线性系统故障诊断及其在旋转失速诊断中的应用， 2023-01 至 2025-12，10万元，在研，主持

4、广东省自然科学基金，面上项目，2025A1515012922，基于确定学习的多模式动态系统故障建模与诊断及其性能分析，2025-01-01 至 2027-12-31，10万元，在研，主持

5、国家自然科学基金委员会，青年基金，61403087，基于确定学习的状态不可测分布式不确定系统故障诊断方法研究，2015-01至2017-12，24万元，已结题、主持。

6、广东省自然科学基金管理委员会，自由申请，2015A030313484，基于确定学习的分布式离散时间非线性系统快速故障诊断方法研究，2015-08至2018-08，10万元，已结题、 主持。

7、国家自然科学基金委员会，面上项目，61472090，基于参数的迁移学习分析、建模 与应用，2015-01至2018-12，82万元，已结题，参加。

代表性论著目录

[1]TianruiChen, Yu Zeng, Zejian Zhu and Cong Wang, Actuator Fault Diagnosis for a Class of Nonlinear Uncertain Systems via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023, 53(3):1335-1346.

[2]TianruiChen, Zejian Zhu,CongWang and Zhaoyang Dong, Rapid Sensor Fault Diagnosis for a Class of Nonlinear Systems via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(12): 7743-7754.

[3]TianruiChen, Chujian Zeng, Cong Wang, Fault Identification for a Class of Nonlinear Systems of Canonical Form via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Cybernetics, 2022, 52(10):10957-10968.

[4]TianruiChen, Cong Wang, David J. Hill, Fault Detection for a Class of Uncertain Sampled-data Systems Using Deterministic Learning,IEEE Transactions on Cybernetics,2021, 51(12): 5930-5940.

[5]TianruiChen, David J. Hill, Cong Wang, Distributed Fast Fault Diagnosis for Multimachine Power Systems via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(5): 4152-4162.

[6]TianruiChen, Cong Wang, Guo Chen, Zhaoyang Dong, and David J. Hill, Small Fault Detection for a Class of Closed-Loop Systems via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 49(3): 897- 906.

[7]TianruiChen, Cong Wang, David J. Hill, Rapid Oscillation Fault Detection and Isolation for Distributed Systems via Deterministic Learning,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2014, 25(6):1187-1199.

[8]Tianrui Chen, Shuai Han, Zejian Zhu and Cong Wang, Early Detection of Rotating Stall in Axial Flow Compressors via Deterministic Learning: Detectability Analysis,Control Theory and Technology, 2023, 21(2):161-172.

[9]YuZeng,TianruiChen, and Cong Wang. Fault diagnosis for a class of nonlinear uncertain systems using deterministic learning approach.Journal of the Franklin Institute,2023,360(8), 5609-5633.

[10]ZejianZhu,TianruiChen, Yu Zeng, and Cong Wang. Deterministic learning-based sensor fault detection, isolation and accommodation of nonlinear systems.International Journal of Control,2023,1-13.

[11]Chujian Zeng,TianruiChen. Fast fault detection for nonlinear interconnected systems via deterministic learning.Transactions of the Institute of Measurement and Control,2024,46.4: 624-637.

[12]TianruiChen, Cong Wang, David J. Hill,Small oscillation fault detection for a class of nonlinear systems with outputmeasurements using deterministic learning,Systems & control letters,2015,79:39-46.他引11.

[13]TianruiChen, Cong Wang, Rapid isolation of small oscillation faults via deterministic learning,International Journal of Adaptive Control and Signal Processing,2014, 3(28):366-385.

[14]Cong Wang,TianruiChen, Rapiddetection ofsmalloscillationfaults viadeterministiclearning,IEEETransactions on NeuralNetworks,2011, 22(8):1284-1296.

[15]Cong Wang,TianruiChen, Guanrong Chen, and David J. Hill, Deterministic learning ofnonlinear dynamical systems,International Journal of Bifurcation and Chaos, 2009, 19(4): 1307-1328.

[16]王聪,陈填锐, 刘腾飞, 确定学习与基于数据的建模及控制,自动化学报,2009, 35(6): 693-706.

[17]Peng Lin,Cong Wang,Tianrui Chen. A stall warning scheme for aircraft engines within let distortion via deterministic learning, IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2018，26(4):1468-1474.

[18]王聪, 文彬鹤, 司文杰, 彭滔, 袁成志,陈填锐, 林文愉, 王勇, 侯安平.轴流压气机旋转失速建模与检测:Ⅰ——基于确定学习理论与高阶Moore-Greitzer模型的研究.自动化学报,2014, 40(7):1265-1277.

专利

[1]陈填锐，邵俊峰，王聪，一种基于确定学习的电力系统输电线短路故障诊断方法，2021-7-9，中国，ZL201910403557.2.

[2] 王聪,陈填锐, 一种基于确定学习理论的振动故障诊断方法, 2010-09-01, 中国, CN200810028981.5.

[3] 王聪, 彭滔,陈填锐,袁汉文, 王勇, 基于确定学习理论的轴流压气机旋转 失速的快速诊断方法, 2012-05-09, 中国, CN201010237476.9.