陈积明

浙江大学教授

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陈积明,浙江大学控制科学与工程学院、工业控制研究所教授、所长、博士生导师、工业控制技术国家重点实验室副主任、曾任浙江大学信息学部副主任、浙江大学学术委员会委员、学位委员会委员。

主要研究领域:网络优化与控制;网络系统安全;工业大数据与物联网。

研究成果总结:论文25篇,科研项目9项。

工作经历

  • 2008-2010在加拿大滑铁卢大学访问
  • 现任工业控制技术国家重点实验室副主任、浙江大学工业控制研究所所长,曾任浙江大学信息学部副主任、浙江大学学术委员会委员、学位委员会委员
  • 2010年12月起被聘为浙江大学教授,2015年入选教育部长江学者奖励计划
  • 曾获国家科技进步二等奖、教育部自然科学一等奖、教育部科技进步一等奖、中国青年科技奖、教育部霍英东青年教师奖、IEEE通信学会亚太区杰出青年研究学者奖等,是IEEE 车载技术学会Distinguished Lecturer(2015-2018)/Distinguished Speaker(2019-2022)
  • 2019年当选为IEEE Fellow,同年当选为中国自动化学会会士
  • 2021年入选浙江省特级专家
  • 2021年4月起,任浙江工业大学副校长

教育背景

  • 2000和2005年分别获浙江大学获学士和博士学位

风机控制 H04L29 G06K9 生物模型计算 可调弹性悬架 行政管理 信息通信行业流程 方向测定 计算机安全 视觉识别 网络服务协议 模式识别 安全通信 网络管理 道路交通控制 天线波操控 知识系统

  1. 01
    方向测定top 1%
    领域专利数量34/ 4323
    专家排名9/ 3063
  2. 02
    数据类型top 1%
    领域专利数量8/ 22147
    专家排名131/ 14328
  3. 03
    生物模型计算top 1%
    领域专利数量103/ 549638
    专家排名213/ 430565
  4. 04
    计算模型系统top 1%
    领域专利数量114/ 664460
    专家排名220/ 512717
  5. 05
    通用控制系统top 1%
    领域专利数量41/ 276155
    专家排名229/ 193995

显示 1-5 条,共 544 条

与 瑞立集团瑞安汽车零部件有限公司 的合作详情

共 21 项合作记录

一种用于ECAS系统的电磁阀结构性故障诊断方法

20190519

CN201910416039.4

一种用于汽车防侧翻的ECAS系统自适应控制方法

20190519

CN201910416040.7

一种基于寄生电容的传感器型号识别方法及装置

20190519

CN201910416045.X

一种基于多源信息融合的ECAS车架高度扰动消除方法

20190519

CN201910416048.3

一种传感器故障诊断方法及系统

20190519

CN201910416049.8

一种用于ECAS的无线车身高度调节系统

20190519

CN201910416050.0

多源信息融合的自适应车身高度调节方法

20190519

CN201910416051.5

一种带有温度补偿与参数整定措施的气压传感器

20190519

CN201910416056.8

基于气囊内超声波测距的汽车高度传感器

20190519

CN201910416057.2

基于气囊内激光雷达测距的汽车高度传感器

20190519

CN201910416058.7

一种用于ECAS系统的多传感器融合识别路面颠簸的方法

20190519

CN201910416059.1

一种用于ECAS系统的弯道识别及车高调节方法

20190519

CN201910416559.5

一种模拟信号自适应采样方法及装置

20191008

CN201910949561.9

一种基于数据帧格式优化和数据压缩的无线数据采集系统

20191008

CN201910950130.4

一种基于TriCore架构处理器的操作系统任务上下文管理方法

20191224

CN201911350249.4

一种用于物联网设备的空中固件升级方法及系统

20191224

CN201911351606.9

一种重型挂车制动过程自适应学习方法

20211018

CN202111210700.X

一种基于TEBS系统的挂车制动控制优化方法

20211018

CN202111210706.7

一种挂车远程信息管理及预测性维护系统

20220204

CN202210115152.0

基于标准化机械激励与声谱分析的刹车片质量检测系统及方法

20250729

CN202511049792.6

基于深度学习的工业零件自动计数方法及系统

20250729

CN202511049795.X