2025年10月16日下午，浙江大学陈飘教授应邀来我校开展以“Enhancing Battery RUL Prediction: Regeneration Modeling & Domain Robustness”为主题的学术讲座，本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数据科学学院徐安察教授主持。

陈飘，浙江大学ZJU-UIUC联合学院副教授，在此之前担任代尔夫特理工大学统计学助理教授。他于2013年在上海交通大学获得工业工程学士学位，并于2017年从新加坡国立大学获得工业与系统工程管理博士学位。他的研究兴趣包括质量和可靠性、统计学习方法以及决策优化，在Management Science, Production and Operations Management, and IEEE Transactions on Information Theory等管理、工程、统计等领域的顶尖期刊上发表了 30 余篇论文。曾获得国际系统可靠性与安全工程会议（SRSE2022）、INFORMS质量统计可靠性会议（ICQSR2023）、统计理论及其应用国际研讨会（STARF2023）等国际会议的最佳论文奖。

陈飘教授以“Enhancing Battery RUL Prediction: Regeneration Modeling & Domain Robustness”为题展开本次讲座。本次讲座研究了锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测中，因容量非单调再生现象和批次差异导致的领域异质性这两大核心问题，重点探索如何提升预测结果的可靠性以支撑电池的主动维护与全生命周期优化；提出了两项关键创新方案：一是单调分解技术，该技术可将电池容量信号拆解为单调递减分量与再生项，再分别通过高斯过程和深度自回归模型对二者进行预测，最终实现带有不确定性量化的 RUL 估算，有效解决了非单调容量再生对预测精度的干扰；二是鲁棒迁移学习集成方法，该方法结合早期循环核回归与基于领域距离的加权策略，并引入迁移成分分析实现跨批次数据对齐，成功缓解了批次差异引发的领域异质性问题。同时，讲座还通过多组数据集验证了上述两种方法在实际场景中的有效性，为锂离子电池 RUL 的精准预测提供了切实可行的技术路径，也为电池运维决策的科学性与高效性奠定了基础。

讲座最后，陈飘教授与在场老师和同学们展开了热烈深入的学术交流，并十分耐心地回答了老师和同学们的疑问。最后，徐安察教授对此次讲座发表总结并对陈飘教授的精彩讲解以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。