叶杰，2021年3月入职华中科技大学人工智能与自动化学院，博士生导师、武汉英才（优秀青年人才），主要研究方向：并网变换器谐振及谐波抑制、电力电子变换器的建模与控制以及复杂柔性直流电网的稳定性分析。2017年在华中科技大学控制科学与工程专业获得工学博士学位，随后在国家电网公司智能电网研究院直流输电技术研究所从事博士后研究工作，合作导师是汤广福院士。相关研究内容以第一作者或通讯作者身份在IEEE Trans. on Power Electronics、IEEE Trans. on Industrial Electronics等期刊上发表多篇学术论文，获得省部级科技进步一等奖和中国自动化学会科技进步二等奖，主持国家自然科学基金面上项目和国家电网公司科技项目等科研项目，作为骨干参与多项国家自然科学基金面上项目和国家重点研发计划项目。

研究方向一：新一代电力电子与运动控制系统的研究与开发

1、背景：低碳与清洁能源的开发与利用是我国今后15-20年的战略方向。

2、研究的关键技术：1）面向新能源的并网电力电子装备研发；2）电网污染治理相关装备的研发；3）高压超大功率电源装备研发；4）控制系统软硬件与嵌入式操作系统软硬件设计：ARM、DSP、FPGA、CPLD；5）相关控制算法的研究与开发。

3、应用场景：电网相关电力电子与电源设备、清洁能源装备、低碳场景下的电源装备。

4、已取得的成果：1）为国家重大战略需求服务（为我国的核燃料生产提供一体化电源解决方案）。2）电网相关测试设备（并网运行为光伏风电装备提供测试环境），超大功率测试电源（为磁性元件、开关、线缆、互感器等提供冲击电流）。3）已与中核集团建立校企联合实验室，培养学生实践能力。

5、适合对象：致力于高压大功率电力电子装备研究、基于嵌入式控制系统软硬件开发的同学。

6、锻炼学生能力：强电系统设计与调试、电力电子相关控制算法的设计与实现、电力电子仿真系统的设计与实现、嵌入式系统硬件设计、嵌入式系统软件设计、操作系统软件设计、专用软件开发、电力电子系统中人工智能算法研究。

研究方向二：数字孪生及智能系统应用与科学研究

1、背景：系统由自动化向智能化升级相关技术的研究，是目前国际研究的热点和前沿。

2、研究的关键技术：1）融合多模态数据，构建可复制、易扩展的工业数字孪生系统；2）结合机理模型与人工智能算法的过程模拟方法；3）嵌入深度学习模型和智能优化控制算法的决策调控系统；4）大语言模型智能系统中的垂直应用技术。

3、应用场景：依托人工智能+机理建模，构建可复制、可扩展的工业数字孪生平台，开发融合大语言模型的智能决策与优化控制系统，应用于智慧城市、智能制造、能源与水务管理、交通物流、智能仪表等前沿场景。

4、已取得的成果：成功研发具备国际竞争力AI驱动数字孪生系统，实现了大语言模型的垂直应用，建立了校级联合实验室。

5、适合对象：想以后从事于数字孪生及智能系统开发、人工智能算法与大语言模型垂直应用软件开发的同学。

6、锻炼学生能力：时序数据预测、异常检测、群智能决策优化、强化学习、鲁棒优化等相关人工智能算法的设计，相关智能化系统的总体设计与实现，大模型在智能系统中的垂直应用。

研究方向三：人工智能在电力电子系统中的应用

1、背景：电力电子与数字孪生系统相结合，是国际的研究前沿。

2、研究的关键技术：1）基于深度学习的建模与优化；2）在线数据清洗与软测量；3）基于人工智能硬件在环以及数字孪生相融合的仿真技术；4）数据驱动的故障诊断、健康状态监测与寿命预测；5）系统中人工智能方法的数据与算法轻量化；6）基于人工智能的系统设计与优化；7）人工智能技术支撑的电力电子系统稳定性分析；8）电力电子数字孪生系统中的大语言模型垂直应用。

3、应用场景：开辟人工智能与电力电子交叉融合的新路径，涵盖深度学习建模与优化、数据驱动的健康诊断与寿命预测、软硬件在环仿真、轻量化算法与大模型应用等关键技术，推动电力电子与运动控制系统走向“自学习、自诊断、自优化”智能化。

4、已取得的成果：已经进行相应的布局，并取得初步的成果。

5、项目优势：可以提供海量的数据（传感器数据、控制过程中间数据等），为人工智能算法和大语言模型的垂直应用提供支撑。新型电力电子装备的参数设计、系统建模、系统优化、故障定位、状态预测等相关均可与人工智能相结合。

6、适合对象：想以后从事于人工智能与电力电子系统相结合研究的同学，欢迎勇于挑战的同学加入。

7、锻炼学生能力：电力电子与人工智能交叉的相关软硬件设计与实现、基于人工智能的嵌入式系统开发与实现、硬件在环系统的设计与实现、大模型在电力电子数字孪生智能系统中的垂直应用。