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杨旭
单 位:自动控制研究所
职 务:信息化建设与管理办公室副主任
职 称:教授(博士生导师)
所在梯队:工业过程智能监测与先进控制
通信地址: 北京市海淀区学院路30号北京科技大学自动化学院
邮 编:100083
办公地点:机电信息楼1120A
办公电话:010-62332176
电子邮件:yangxu@ustb.edu.cn
社会职务:工业过程知识自动化教育部重点实验室副主任;IEEE Senior Member;IEEE工业电子学会“基于数据的控制与诊断”技术委员会委员;北京人工智能学会常务理事、副秘书长;中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员;中国自动化学会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员;北京自动化学会理事;“Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics”、“工程科学学报”、“北京工业大学学报”、“冶金自动化”等学术期刊青年编委
- 教育背景
- 工作履历
- 研究方向
- 主讲课程
- 代表性论著
- 代表性项目
- 成果、荣誉
- 发明专利
2002年09月至2006年07月,北京科技大学信息工程学院自动化专业,工学学士
2006年09月至2011年06月,北京科技大学自动化学院控制科学与工程专业,工学博士
2011年07月至2014年07月,北京科技大学自动化学院,讲师
2014年08月至2019年06月,北京科技大学自动化学院,副教授
2017年06月至2019年06月,北京科技大学自动化学院,副教授,博士生导师
2019年07月至今,北京科技大学自动化学院,教授,博士生导师
2022年10月至今,北京科技大学信息化建设与管理办公室 副主任
2013年10月至2014年05月,德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制与复杂系统研究所,访问学者
2015年08月至2015年09月,德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制与复杂系统研究所,短期访问
2017年06月至2017年08月,德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制与复杂系统研究所,短期访问
2017年12月至2018年12月,加拿大阿尔伯塔大学化学与材料工程系,访问教授
工业智能与过程控制
低碳园区与数字建筑
故障诊断与容错控制
智能运维与健康管理
嵌入式控制系统(本科生)
DSP原理及应用(本科生)
自动化生产线实训(本科生)
鲁棒控制(研究生)
[1] Xu Yang*, Jingjing Gao, Linlin Li, Hao Luo, Steven X. Ding, Kaixiang Peng. Data-driven design of fault-tolerant control systems based on recursive stable image representation. Automatica, 2020, 122: 109246.
[2] Xu Yang*, Yue Zhang, Yuri A.W. Shardt, XiaoLi Li, Jiarui Cui, Chaonan Tong. A KPI-based soft sensor development approach incorporating infrequent, variable time delayed measurements. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 2020, 28(6): 2523-2531.
[3] Xu Yang*, Jingjing Gao, Biao Huang. Data-driven design of fault detection and isolation method for distributed homogeneous systems. Journal of the Franklin Institute, 2021, 358(9): 4929-4949.
[4] Xu Yang, Hao Luo*, Minjia Krueger, Steven X. Ding, Kaixiang Peng. Online monitoring system design for roll eccentricity in rolling mills. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2016, 63(4): 2559-2568.
[5] Jian Huang, Xu Yang*, Kaixiang Peng. Double-layer distributed monitoring based on sequential correlation information for large-scale industrial processes in dynamic and static states. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(9): 6419-6428.
[6] Hao Luo, Xu Yang*, Minjia Krueger, Steven X. Ding, Kaixiang Peng. A plug-and-play monitoring and control architecture for disturbance compensation in rolling mills. IEEE-ASME Transactions on Mechatronics, 2018, 23(1): 200-210.
[7] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Xu Yang*, Kaixiang Peng. Fault detection for chemical processes based on non-stationarity sensitive cointegration analysis. ISA Transcations, 2022, 129: 321-333.
[8] Jian Huang, Xu Yang*, Xuefeng Yan. Slow feature analysis-independent component analysis based integrated monitoring approach for industrial processes incorporating dynamic and static characteristics. Control Engineering Practice, 2020, 102: 104558.
[9] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Xu Yang*, Yuri A.W. Shardt. Active nonstationary variables selection based just-in-time co-integration analysis and slow feature analysis monitoring approach for dynamic processes. Journal of Process Control, 2022, 117: 112-121.
[10] Jingjing Gao, Xu Yang*, Jian Huang, Kaixiang Peng. A data-driven fault detection and fault-tolerant control scheme for large-scale systems and its application on multi-area interconnected power systems. IET Control theory and Applications, 2023, 17(4): 400-418.
[11] Jian Huang, Fan Wang, Liang Qiao, Xu Yang*, T-distributed stochastic neighbor embedding echo state network with state matrix dimensionality reduction for time series prediction, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2023, 122: 106055
[12] Xu Yang, Jieshi Xiao, Jian Huang*, Kaixiang Peng. Deep feature representation with online convolutional adversarial autoencoder for nonlinear process monitoring, Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, 2024, 155: 105236.
[13] Jingjing Gao, Xu Yang*, Jian Huang, Kaixiang Peng. Subspace aided fault-tolerant control for distributed homogeneous systems with symmetric interconnection pattern. International Journal of Control, Automation, and Systems, 2023, 21(1): 20-30.
[14] Jian Huang, Xu Yang*, Yuri A.W. Shardt, Xuefang Yan. Sparse modeling and monitoring for industrial processes using sparse, distributed principal component analysis. Journal of the Taiwan Institute of Chemical Engineers, 2021, 122: 14-22.
[15] Jingjing Gao, Xu Yang*, Shilong Zhang, Rang Tu., Hongjun Ma. Event‐triggered distributed model predictive control scheme for temperature regulation in multi‐zone air conditioning systems with improved indoor thermal preference indicator. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, 2023, 37(6): 1389-1409.
[16] Jian Huang, Yiran Li, Yuri A.W. Shardt, Liang Qiao, Mingrui Shi, and Xu Yang*. Error-driven chained multiple-subnetwork echo state network for time-series prediction. IEEE Sensors Journal, 2022, 22(20): 19533-19542.
[17] Xia Wu, Xu Yang*, Jian Huang, Kaixiang Peng. Remaining useful life prediction for motor systems by iteratively updated wiener process based on closed-loop performance degradation monitoring. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part I: Journal of Systems and Control Engineering, 2024, 238(1): 3-15.
[18] Yuri A.W. Shardt, Siamak Mehrkanoon, Kai Zhang, Xu Yang*, Johan Suykens, Steven X. Ding, Kaixiang Peng. Modelling the strip thickness in hot steel rolling mills using least-squares support vector machines, The Canadian Journal of Chemical Engineering, 2018, 96(1): 171-178.
[19] Feng Gao, Jingjing Gao, Xu Yang*, Jian Huang, An integrated structure of operational performance-oriented monitoring and degradation recovery based on iterative adaptive dynamic programming, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2023, https://doi.org/10.1177/01423312231174077.
[20] Yinghao Zhao, Xu Yang*, Jian Huang, Xia Wu, Jiarui Cui, Adaptive weighting strategy for fault detection and diagnosis of rotating machinery components incorporating multiple operational conditions, Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2023, https://doi.org/10.1177/01423312231184292.
[21] Yinghao Zhao, Xu Yang*, Jian Huang, Fault assessment for mechanical equipment with adaptive weights incorporating sensitivity and monotonicity, 22nd IFAC World Congress: Yokohama, Japan, 2023, 56(2): 11796-11801.
[22] Jingjing Gao, Xu Yang*, Linlin Li, Hao Luo, Steven X. Ding, Kai Zhang, Kaixiang Peng. Recursive subspace-based predictive control and its application to fault-tolerant control. 10th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Processes, 2018, Warsaw, Poland, 2018.08.29-31.
[23] 杨旭*, 高晶晶, 高峰, 黄健, 彭开香. 数据驱动的带钢热连轧过程监测与自愈控制研究综述. 冶金自动化, 2022, 46(6):1-15.
[24] 杨旭*,姜银光, 彭开香, 高晶晶, 童朝南. 双闭环直流调速系统动态补偿控制器的在线优化设计. 中国电机工程学报, 2017, 37(8): 2409-2417.
[25] 杨晨星, 杨旭*, 童朝南. 双馈异步风力发电机低电压穿越的软撬棒控制. 中国电机工程学报, 2018, 38(8): 2487-2495.
[1] 国家外专项目:面向关键性能指标的流程工业系统动态过程建模和优化控制策略研究,2023.1-2024.12, 负责人
[2] 中央高校优秀青年团队培育项目: 低碳园区基础设施智慧运维,2023.1-2024.12, 负责人
[3] 国家自然科学基金:面向供需匹配的低碳社区集中供冷系统智慧运行研究及应用,2024.1-2027.12,合作单位负责人
[4] 国家自然科学基金面上项目:面向控制系统性能的复杂工业过程容错控制研究及其应用,2017.1-2020.12, 负责人
[5] 国家自然科学基金青年项目:非线性影响下高速轧机机-电-液耦合系统振动机理与控制,2013.1-2015.12, 负责人
[6] 北京市自然科学基金:数据驱动的动态环境下中央空调系统负荷预测与智能调控,2021.1-2023.12, 负责人
[7] 北京市自然科学基金:面向关键性能指标的多工况动态轧制过程故障诊断与容错控制研究,2016.1-2018.12, 负责人
[8] 企业委托项目:数据中心基础设施智能运维系统开发与应用,2021.6-2023.12, 技术负责人
[9] 企业委托项目:基于数字孪生技术的石油行业关键装备状态监测与智能维护平台,2021.1-2023.8, 负责人
[10] 企业委托项目:金隅超低能耗建筑群智能化监测平台系统研发,2023.9-2024.12, 负责人
[11] 企业委托项目:能源用户数据收集与低碳分析服务,2022.8-2023.6, 负责人
[12] 企业委托项目:金隅兴发零碳建筑精准感知与智能调控系统,2022.7-2022.12, 负责人
[13] 企业委托项目:智慧人居空间AIoT节能关键技术研发,2022,4-2023.12, 负责人
[14] 企业委托项目:氧化铝生产成本控制系统研发,2020.8-2021.12, 负责人
[15] 企业委托项目:智能协同网关软硬件研发及测试技术, 2019.12-2020.12, 负责人
[16] 企业委托项目:被动房能源管理系统软件开发及系统调试,2021.3-2021.12,负责人
[17] 企业委托项目:基于物联网和大数据技术的既有建筑健康保障与智能运行系统,2019.3-2022.2, 负责人
[18] 企业委托项目:智能协同网关软硬件研发及测试技术, 2019.12-2020.12, 负责人
[19] 企业委托项目:面向绿色健康科技住宅的智能监控装置设计,2021.2-2021.8, 负责人
[20] 企业委托项目:面向绿色健康科技住宅的智慧照明控制系统设计,2020.5-2020.11, 负责人
[1] 2023年8月,第七届北京市高等学校青年教学名师奖
[2] 2023年5月,“强化自动化专业创意创新创业能力培养,打造面向新工科的复合创新型人才”获得2022年高等教育(本科)国家级教学成果奖“二等奖”(排名第2)
[3] 2023年4月,《自动化生产线实训》入选第二批国家级一流本科课程(排名第3)
[4] 2023年8月,《嵌入式控制系统》获得北京高校“优质本科课程”(排名第1)
[5] 2023年2月,《嵌入式控制系统》获得北京高校“优质本科教案”(排名第1)
[6] 2022年9月,《面向工程应用的DSP实践教程》获得北京高校“优质本科教材课件”(排名第1)
[7] 2022年1月,《自动化生产线实训》获得北京市课程思政示范课程、教学名师和教学团队(排名第3)
[8] 2021年10月,《嵌入式控制系统》获得全国高校自动化类专业青年教师讲课(说课)大赛“一等奖”
[9] 2021年6月,《嵌入式控制系统》获得北京高校十二届青年教师教学基本功比赛“三等奖”
[10] 2023年4月,“带钢热连轧液压活套智能控制系统虚拟仿真实验”获得第三届全国高校自动化类专业青年教师实验设备设计“创客大赛”银奖(排名第1)
[11] 2019年8月,“基于物联网技术的嵌入式系统一体化创新实训平台”获得第二届全国高校自动化类专业青年教师实验设备设计“创客大赛”银奖(排名第1)
[12] 2022年8月,获北京科技大学2022年“师德先锋”称号
[13] 2022年12月,获北京科技大学第二届本科生“十佳导师”称号
[14] 2021年3月,获北京科技大学第十二届青年教师教学基本功比赛工科组“一等奖”(第1名)、“最佳课堂演示奖”及“最受学生欢迎奖”
[15] 2020年11月,“基于云景互动的自动化专业实践类课程教学改革的探索与实践”获得北京科技大学第29届教育教学成果奖“二等奖”(排名第1)
[16] 2021年6月,获北京科技大学第二十二届“我爱我师-我心目中最优秀的老师(专业课)”称号
[17] 2021年7月,获北京科技大学“优秀共产党员”称号
[18] 2022年1月,获北京科技大学自动化学院2021年度“院长奖章”
[19] 2022年6月,获北京科技大学第二十三届“我爱我师-我心目中最优秀的老师(专业课)”称号
[20] 2022年7月,获北京科技大学2021-2022年“先进工作者”称号
[1] 国家发明专利:一种具备自主决策功能的可配置边缘计算网关
[2] 国家发明专利:一种钢管运行速度的监测方法
[3] 软件著作权:数据中心空调系统离心式水泵振动信号时频分析软件
[4] 软件著作权:基于PMV指标的空调能耗优化策略软件
[5] 软件著作权:基于OPC技术的工业容错控制系统GUI软件