个人简介
苏志刚，湖北武穴人，工学博士，九三学社社员。Elsevier数据库国际期刊《Array》副主编（Associate Editor）。动力工程及自动化系副教授，博士生导师 动力工程及自动化系系主任.
2004年7月毕业于中国矿业大学动力系获工学学士学位，分别于2006年8月和2010年10月在东南大学获工学硕士学位和工学博士学位。2010年11月博士毕业留校任教，讲师。2013年4月晋升副教授。2014年8月——2015年8月美国德克萨斯大学访问学者。主要从事人工智能、大数据机器学习、先进非线性控制等理论方法研究及其在热工过程中的应用研究。
教学荣获东南大学第十九届青年教师首开课优秀奖、东南大学第二十届青年教师授课竞赛二等奖。
压电式喷油器执行器部分的压电陶瓷叠堆存在非线性变化特性，导致针阀升程误差过大
主持国家自然科学基金项目三项，参与完成国家自然科学基金（面上、重点）、国家/省科技支撑计划等项目多项。截至目前，相关重要研究成果在IEEE Transactions on Automatic Control, Automatica, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, International Journal of Approximate Reasoning，Applied Energy等控制理论、人工智能和能源动力类顶级或主流国际学术期刊上第一作者发表SCI论文20多篇，并被Automatica期刊评选为2016-2017年度杰出审稿人。
教学课程
本科生专业主干课程：《热工测量原理与仪表》、《热工自动控制系统》。
硕士/博士研究生课程：《热力发电过程的仿真与控制》(全英文)、《热工测量与控制基础》(部分专题)。
科研 教改项目
主持的主要项目：
国家自然科学基金（面上项目）：宽负荷燃煤机组除尘脱硫灵活协同运行机制与控制方法研究（52076037），58万，主持，2021.01 —2024.12。
国家自然科学基金（面上项目）：超（超）临界燃煤机组非线性压制与抗干扰受限控制方法研究（51676034），60万，主持，2017.01 —2020.12。
国家自然科学基金（青年项目）：热工过程无样本参量的认知建模理论方法（51106025），25万，主持，2012.01—2014.12。
东南大学优秀青年教师资助计划（2242014R30002），15万，主持，2014.01—2016.12。
参与的重要项目：
国家自然科学基金（面上项目）：基于证据驱动的超临界W火焰锅炉水冷壁健康状态诊断方法（51876035），60万，参与，2019.01 —2022.12。
国家自然科学基金（重点项目）：热力发电系统节能与优化控制基础演剧（51036002），240万，参与，2011.01 —2015.12。
国家科技支撑计划：高效宽负荷超超临界火电机组开发与应用（课题：超超临界火电机组系统节能监测与优化技术研究与示范）（2015BAA03B02），394万，参与，2015.04—2017.12。
- BOOK
王培红，苏志刚．《热工过程特殊参量的认知建模方法——证据理论的拓展与应用》．东南大学出版社，2012年8月．
Pei-hong Wang, Zhi-gang Su, Modeling approach on cognizing specific parameters in thermal process: extensions and applications of evidence theory. Southeast University Press, Aug., 2012.
专利申请 荣誉 奖励
东南大学线上教学优秀案例，2020年。
东南大学2018-2019年度教书育人、管理育人、服务育人（三全育人）积极分子，2020年。
Outstanding reviewer for the journal Automatica, 2016-2017. Z_Su.pdf
东南大学2012年优秀博士学位论文，东南大学，2012年。
东南大学第二十届青年教师授课竞赛二等奖，东南大学，2013年 （2013年4月27日校长办公室文）。
东南大学第十九届青年教师首开课优秀奖，东南大学，2012年。
指导学生
赵刚， 博士研究生，《非线性压制与抗干扰受限控制方法研究及其在热工过程中的应用》，2015.03——2020.05。
周宏宇，硕士研究生，《基于证据进化C均值算法的热工设备状态挖掘方法研究》，2017.09——2020.05。
王忠维，硕士研究生，《燃煤电厂干式电除尘器PID控制方法研究及应用》，2017.06——2020.05。
詹俊， 硕士研究生，《典型非线性热工过程Galerkin最优控制方法研究》，2015.09——2018.03。
高宪花，硕士研究生，《电站锅炉NOx排放与再热汽温混合建模及多目标优化》，2015.09——2018.03。
研究领域
1. Nonlinear control theory,
2. Artificial intelligence, Machine learning , Big Data,
and their applications in thermal power engineering.
近期论文
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Selected publications ( * corresponding author)
- Control theory
Zhi-gang Su*, Gang Zhao,, Jun Yang, Yi-guo Li, Disturbance rejection of nonlinear boiler-turbine unit using high-order sliding mode observer, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, In press, 2019. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su, Yong-sheng Hao, Wenting Zha, Chunjiang Qian*, Semiglobal Stabilization of Linearly Uncontrollable and Unobservable Nonlinear Systems via Sampled-Data Control, International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2020. 30(13): 5290-5304. (SCI，JCR二区)
Zhi-gang Su*, Chunjiang Qian, Yong-sheng Hao, Ming Zhao, Global stabilization via sampled-data output feedback for large-scale systems interconnected by inherent nonlinearities, Automatica , 2018, 92: 254-258. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su, Chunjiang Qian, Jiong Shen, Interval homogeneity-based control for a class of nonlinear systems with unknown power drifts, IEEE Transactions on Automatic Control , 2017, 62(3): 1445-1450. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Yu-fei Zhang, Automatic T-S fuzzy model with application to designing predictive controller, Computer Science and Information Systems, 2012, 9(4)：1577-1601．(SCI)
- Artificial intelligence, machine learning and pattern recognition
Zhi-gang Su*, Hong-yu Zhou, Yong-sheng Hao, Evidential Evolving C-Means Clustering Method based on Artificial Bee Colony Algorithm with Variable Strings and Interactive Evaluation Mode, Fuzzy Optimization and Decision Making, Accept to appear, 2020. (SCI, JCR一区)
Zhi-gang Su*, Qinghua Hu, Thierry Denoeux, A Distributed Rough Evidential K-NN Classifier: Integrating Feature Reduction and Classification, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, In press, 2020. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Thierry Denoeux, BPEC: Belief-Peaks Evidential Clustering, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2019, 27(1): 111-123. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Thierry Denoeux, Yong-sheng Hao, Ming Zhao, Evidential K-NN classification with enhanced performance via optimizing a class of parametric t-rules, Knowledge-Based Systems, 2018, 142: 7-16. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Yi-guo, Li, Ze-kun Zhou, Parameter estimation from interval-valued data using the EM algorithm, Journal of statistical computation and simulation, 2015, 85(2): 320-338．(SCI)
Zhi-gang Su*, Shu-rong Zheng, Pei-hong Wang, Likelihood-based multivariate fuzzy model with linear inequality constraints, Journal of intelligent & fuzzy systems, 2014, 27(5): 2191-2209. (SCI)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Regression analysis of belief functions on interval-valued variables: Comparative studies, Soft computing, 2014, 18(1)：51-70．(SCI，JCR二区)
Zhi-gang Su*, Yi-fan Wang, Pei-hong Wang, Parametric regression analysis of imprecise and uncertain data in the fuzzy belief function framework, International Journal of Approximate Reasoning, 2013, 54(8)：1217-1242．(SCI，JCR二区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Zhao-long Song, Kernel based nonlinear fuzzy regression model, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2013, 26(2)：724-738．(SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*，Pei-hong Wang, Minimizing neighborhood evidential decision error for feature evaluation and selection based on evidence theory, Expert Systems With Applications, 2012, 39(1): 527-540. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Jiong Shen, et al., Convenient T-S fuzzy model with enhanced performance using a novel swarm intelligent fuzzy clustering technique, Journal of Process Control, 2012, 22(1): 108-124. (SCI，JCR二区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Jiong Shen, et al., Automatic fuzzy partitioning approach using variable string length artificial bee colony (VABC) algorithm, Applied Soft Computing，2012，12(11): 3421-3441. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Maximal confidence interval of interval-valued belief structure and its applications, Information Sciences， 2011,181(9): 1700-1721. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Xiang-jun Yu, et al., Multi-model strategy based evidential soft sensor model for predicting evaluation of variables with uncertainty, Applied Soft Computing, 2011, 11(2): 2595-2610. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Xiang-jun Yu, Immune genetic algorithm-based adaptive evidential model for estimating unmeasured parameter：Estimating levels of coal powder filling in ball mill, Expert Systems With Applications, 2010, 37(7): 5246-5258. (SCI，JCR一区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Improved adaptive evidential K-NN rule and its application for monitoring level of coal powder filling in ball mill, Journal of Process Control, 2009, 19(10): 1751-1762. (SCI，JCR二区)
Zhi-gang Su*, Pei-hong Wang, Xiang-jun Yu, et al., Experimental investigation of vibration signal of an industrial tubular ball mill: monitoring and diagnosing, Minerals Engineering, 2008, 21(10): 699-710. (SCI，JCR一区)
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