杨俊华(教授)
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- 硕士生导师
- 所在单位:自动化学院
- 学历:博士研究生毕业
- 性别:男
- 学位:工学博士学位
- 在职信息:在职
- 所属院系:自动化学院
- 学科:电力系统及其自动化
电力电子与电力传动
电机与电器
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个人简述:
工学博士,电气工程三级教授,硕士研究生导师。
长期从事电气工程领域的教学与科研工作。
社会、学会及学术兼职:
广东省普通高等学校重点实验室——电力节能与新能源技术实验室,副主任
广东省本科高校电气类专业教学指导委员会,副主任委员
全国中文核心期刊《电测与仪表》杂志编委会,委员
中国电工技术学会第七届大电机专业委员会,委员
广东省人民政府招标采购中心,评审专家
广东省科技评估中心项目立项评审专家,参与广东省、佛山市、珠海市、东莞市、番禺区、佛山市南海区等地各类科技项目的评审工作。
广州市经贸委重点耗能企业节能减排咨询和考核,专家。
《中国电机工程学报》、《控制理论与应用》、《华南理工大学学报》、《浙江大学学报》、《华北电力大学学报》等国内十余家知名期刊审稿专家。
2009 International Conference on Power Electronics System &Applications - Electric Vehicle & Green Energy顾问委员会成员。
学科领域与研究兴趣:
电气工程、控制科学与工程、新能源发电技术等相关领域
人才培养:
招收和培养硕士生150余人,已有130余人获得工学或工程硕士学位;从事电气信息类专业教学34年,所授课毕业生遍布广东省内各供电局及部分省外单位。
2009年度,邹兵获得广东省优秀硕士学位论文,
2011年度,冯小峰获得广东省优秀硕士学位论文。
2014年度,陈林获国家研究生奖学金,
2014年度,李芳玲获国家研究生奖学金,
2015年度,陈集思获国家研究生奖学金,
2017年度,邹子君获国家研究生奖学金,
2018年度,谢东燊获国家研究生奖学金,
2019年度,黄宝洲获国家研究生奖学金,
2019年度,黄俊豪获国家研究生奖学金。
教学活动:
承担本科电力系统自动化专业、电气技术专业、自动化、电气工程及其自动化专业《电机学》、《电机与电力拖动》、《电路》、《专业导论》、《电力系统新技术》等课程的教学工作。
承担电气工程学科方向硕士研究生《交流电机动态分析》、《电网络理论》、《新能源发电技术》、《电力系统新技术》等课程的教学工作。
科研项目:
曾主持和参与国家自然科学基金重点项目1项、粤港关键领域重点突破项目、广东省重大科技专项、广东省自然科学基金团队项目、广东省科技计划、企业委托等科研项目十余项。主要有:
国家自然科学基金重点项目:“风力-太阳能发电系统的混合控制研究”;
广东省科技厅科技计划项目“内馈电机调速控制器的研究与开发”
广东省高等学校学科建设专项资金项目:“传感器故障下双馈型风电系统的状态观测与重构控制研究(科技创新)”。
广东省教育部产学研合作专项资金项目:“海洋波浪能发电及波浪监测集成技术”
广东省海洋与渔业局科技推广专项:“水产养殖低能耗智能化管理系统”
粤港关键领域重点突破项目:“大型风力发电机组的国产化及关键技术研究”
国家863计划项目:“多能源分布式发电系统的研究与开发”。
广东省科技厅科技计划重点项目“风力发电系统关键技术问题研究与实现”
广东省科技计划重大科技专项“汽车零配件冲压车间智能制造关键技术研究及其示范”
主要成果和荣誉:
发表各类论文140余篇,其中SCI、EI、ISTP收录40余篇;
2009年度广东省优秀硕士学位论文指导教师;
2011年度广东省优秀硕士学位论文指导教师;
曾多次获得广东工业大学教学优秀一、二等奖
代表性论著:
1.Axial-flux permanent-magnet synchronous generator with coreless armature and non-integral coil–pole ratio,IET Renewable Power Generation,2019, 13(2):245-252, (SCI, JCR一区,影响因子:3.605,IDS:HJ6YP, wos:000457339800005)
2.Blended Chaos Control of Permanent Magnet Linear Synchronous Motor, IEEE Access,2018,6(1):61670-61678,(SCI, JCR一区,影响因子:4.098,IDS: IA2AY, wos: 000469364900001)
3.Strong Robust and Optimal Chaos Control for Permanent Magnet Linear Synchronous Motor,IEEE Access, 2019,7(1):57907-57916,(SCI, JCR一区,影响因子:4.098,IDS: HY7ZR,wos: 000468357300001)
4.EKF Based Fuzzy PI Controlled Speed Sensorless Power Optimal Control of a Direct Drive Power System,IEEE Access,2019,7(1):61610-61619,(SCI, JCR一区,影响因子:4.098,IDS: IA2XI,wos: 000469425700001)
5.Optimal Sliding Mode Chaos Control of Direct-Drive Wave Power Converter,IEEE Access,2019,7(1):90922-90930,(SCI, JCR一区,影响因子: 4.098, IDS: IM3AP,wos: 000477864400001)
6.基于波波夫超稳定性的无刷双馈电机直接转矩控制,中国电机工程学报,2009,29(15):107-113,EI 20092412123226
7.矩阵变换器励磁控制的无刷双馈风力发电系统,控制理论与应用,2008,25(2):369-373,EI 082611336679
8.无刷双馈调速电机无源性分析及自适应控制,控制理论与应用,2009,26(12):1425-1429,EI20100812730914
9.无刷双馈电机滑模变结构直接转矩控制,控制理论与应用,2011,28(9):1195-1201, EI 20114614524473
10.变桨距风力发电机组恒功率反馈线性化控制,控制理论与应用,2012,29(10): 1365 -1370, EI 20130215895274
11.电压源型高压直流输电系统的反步变结构控制,控制理论与应用,2014,31(11): 1548-1554, EI 20151200650467
12.基于MRAS的双馈风力发电机无速度传感器直接转矩控制,太阳能学报,2011,32(8): 1222-1229, EI20114214431626
13.风力发电模拟实验平台的半物理模拟方法研究,太阳能学报,2012,33(5):751-756, EI 20122815240590
14.现代控制技术在风能转换系统中的应用,太阳能学报,2004,25(4):530-541, EI 04508717107
15.基于人群搜索算法的波浪发电系统最优负载,太阳能学报,2019,40(10):2725-2731, EI20194807761311
16.双馈风电系统混沌运动分析及解耦自适应反步法控制,太阳能学报,2019, 40(12):3605-3612, EI20200808195342
17.基于傅氏分析和改进灰狼算法的波浪发电系统最大功率点跟踪,太阳能学报, 2021,42(01):406-415, EI 20210509871710
18.基于改进粒子群优化神经网络算法的波浪捕获功率预测,太阳能学报,2021, 40(02):302-308, EI 20211110074990
19.基于FFT的直驱式波浪发电系统功率优化控制,太阳能学报,2021,42(03):206-213, EI 20211710267374
20.基于DSSOGI锁频环与改进鲸鱼优化算法的波浪发电系统功率优化控制,太阳能学报,2021,42(06):12-20, EI 20212710596251
21.双电压合成的无刷双馈风力发电系统矩阵变换器励磁控制,高电压技术, 2010,36(8):2074-2080, EI 20103913261002
22.采用矩阵式变换器的双馈变速风力发电系统,高电压技术,2009,35(11):2820-2825,EI 20101512842327
23.无刷双馈风力发电系统的矩阵变换器励磁控制,高电压技术,2009,35(8):2024-2029,EI 20093912337815
24.矩阵变换器励磁的无刷双馈电机能量研究,高电压技术,2008,34(5):955-960, EI 082711350683
25.基于广义预测的矩阵变换器电流环闭环控制,电力自动化设备,2010,30(9):28-32,EI 20104113293004
26.直驱波浪发电系统双扰动观察算法MPPT控制,电网技术,2021,45(03):892-899, EI 20211210110213
27.直驱式波浪发电系统无源-滑模控制策略,太阳能学报,2022,43(10):357-363 ,EI:
28.基于Rife法的波浪发电RBF神经网络功率优化控制,太阳能学报,2022,43(10): 364-370,EI
29.基于变分模式分解和向量自回归模型的波浪发电系统输出功率预测,太阳能学报,2023,44(03): 291-297,EI
30.基于参考模型补偿的波浪发电功率优化控制,太阳能学报,2023,44(06): 8-14,EI
31.基于激励力预估的直驱式波浪发电系统功率优化,太阳能学报,2023,44(08): 556-562,EI
32.直驱式波浪发电系统功率优化鲁棒控制,太阳能学报,2023,44(08): 550-555,EI
33.基于变分非线性调频模式分解的直驱式波浪发电系统控制,太阳能学报,2023,44 (09): 476-482,EI
34.基于超螺旋滑模的直驱波浪发电系统功率优化,太阳能学报,2023,44(12): 374-380,EI
35.考虑模型失配的波浪发电系统功率优化LQR控制,太阳能学报,2024,45(01): 389-394,EI
36.基于直接推力控制的直驱波浪发电系统功率优化,太阳能学报,2024,45(02): 206-212,EI
37.基于变分法减少损耗的直驱式波浪发电系统功率优化,太阳能学报,2024,45(03): 186-192,EI