汤健，男，教授，博士生导师，2012年东北大学 自动化研究中心 控制理论与控制工程专业博士毕业。获得东北大学2012年度优秀博士论文，辽宁省2013年度优秀博士论文等多项奖励。目前担任中国物资再生协会再生资源加工设备与技术应用分会第一届理事会专家委员会副主任委员、中国自动化学会能源互联网专业委员会委员、中国自动化学会环境感知与保护自动化专业委员会委员、国家自然科学基金评审人和北京市自然科学基金评审人及一些国际国内期刊审稿人等。
科研工作。研究方向为小样本数据建模、固废处理过程智能控制。具体研究内容包括维数约简、选择性集成建模、工况漂移识别与在线建模、虚拟样本生成、统计建模、非监督智能特征建模、典型固废智能回收装备与信息安全处理、固废焚烧智能自动燃烧控制及全流程协同优化控制系统设计与研发等。目前，主持国家自然科学基金面上项目1项、科技部国家重点研发计划课题1项；作为合作单位负责人主持国家自然科学青年基金项目和应急管理项目各1项；主持东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室、南京信息工程大学、矿冶过程自动控制技术国家重点实验室开放课题共41项；主持或作为主要完成人参加国防科研项目10余项，其中专项工程1项，获国防科技进步二等奖2项，三等奖1项；获中国机械工业科学技术奖三等奖1项；在 IEEE 汇刊、IFAC会刊等国内外期刊发表论文30余篇，其中发表第1作者SCI检索论文10余篇，国内《自动化学报》、《控制理论与应用》发表EI检索论文近10篇；以第1作者在国防工业出版社出版学术专著2部；申请或授权国家发明专利近20余项。
教学工作。正在承担研究生课程《遗传算法与进化计算》，在国防工业出版社出版专著《基于频谱数据驱动的旋转机械设备负荷软测量》等。
联系方式。Tel: ；E-mail: freeflytang@bjut.edu.cn, tjian001@126.com。
一. 科研项目
1. 科学技术部国家重点研发计划课题，2018YFC**，典型城市再生资源智能回收装备与信息安全处理技术，2018/12-2022/12，379万元，主持。
2. 国家自然科学基金面上项目，**，基于多尺度频谱与模糊规则的湿式球磨机负荷集成模型及在线更新，2016/01-2019/12，经费78.6万元(直接费66万元)，主持。
3. 基于数值仿真与虚拟样本生成的复杂工业过程参数混合集成智能建模，BGRIMM-KZSKL-2017-07，北京矿冶科技集团有限公司，矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室，2017/11-2018/12，15万元，主持。
4. 国家自然科学基金青年项目，，基于多组分机械信号的湿式球磨机负荷混合集成智能识别模型，2018/01-2020/12，直接经费27万元，合作单位负责人。
5. 国家自然科学基金应急管理项目，**，基于振动数据和机理专家知识驱动的旋转供弹机构故障识别与监视预警，2017/01-2017/12，直接经费16万元，合作单位负责人。
6. 面向高维谱数据的选择性集成学习研究，2017/6-2017/6, 南京信息工程大学开放课题，6.2万元，主持。
7. 国家自然科学基金青年项目，**，湿法球磨机负荷自适应选择性集成模型研究，2013/01-2015/12，26万元，参与。
8. 国家自然科学基金专项基金项目，**，面向运行优化控制的磨矿全流程建模技术，2013/01-2013/12，10万元，参与。
9. 中国博士后科学基金，，基于软频段划分和特征融合的湿式球磨机负荷软测量方法，2010/03-2011/12，3万元，参与。
10. 国家863高技术研究发展计划资助项目，2006AA060202，半自磨/球磨机负荷监测技术研究，2008/07-2010/12，693万元，参与。
11. 东北大学“985”工程流程工业综合自动化科技创新平台之Foxboro和Rockwell 智能控制实验系统的设计与开发，2004/09-2006/03，2000万元，参与。
二. 发表论文
Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Zhuo Liu, Xiaojie Zhou. A Comparative study that measures ball mill load parameters through different single-scale and multi-scale frequency spectra-based approaches [J], IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2016, 12(6)：2008-2019. (SCI).
Jian Tang,Junfei Qiao,Jian Zhang,Zhiwei Wu,Tianyou Chai,Wen Yu. Combinatorial optimization of input features and learning parameters for decorrelated neural network ensemble-based soft measuring model [J]. Neurocomputing, 2018, 275: 1426-1440. (SCI).
Jian Tang, Junfei Qiao, ZhiWei Wu, Tianyou Chai, Jian Zhang, Wen Yu. Vibration and acoustic frequency spectra for industrial process modeling using selective fusion multi-condition samples and multi-source features[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 99:142-168. (SCI).
Jian Tang, Zhuo liu, Jian Zhang, Zhiwei Wu, Tianyou Chai, Wen Yu. Kernel latent feature adaptive extraction and selection method for multi-component non-stationary signal of industrial mechanical device [J], Neurocomputing, 2016, 216(C):296-309. (SCI).
Jian Tang, Jian Zhang, Zhiwei Wu, Zhuo Liu, Tianyou Chai, Wen Yu. Modeling collinear data using double-layer GA-based selective ensemble kernel partial least squares algorithm [J], Neurocomputing, 2017, 219:248-262. (SCI).
Jian Tang, Wen Yu, Tianyou Chai, Zhuo Liu, Selective ensemble modeling load parameters of ball mill based on multi-scale frequency spectrum feature selection using sphere criterion [J], Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 66-67: 485-504, (SCI).
Jian Tang, Tianyou Chai, Zhuo Liu, Wen Yu, Selective ensemble modeling based on nonlinear frequency spectral feature extraction for predicting load parameter in ball mills [J], Chinese Journal of Chemical Engineering, 2015, 23(12): 2020-2028, (SCI).
Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Lijie Zhao, Modeling load parameters of ball mill in grinding process based on selective ensemble multisensor information [J], IEEE Transaction on Automation Science and Engineering, 2013, 10(3): 726-740, (SCI).
Jian Tang, Tianyou Chai, Wen Yu, Lijie Zhao, Feature extraction and selection based on vibration spectrum with application to estimate the load parameters of ball mill in grinding process, Control Engineering Practice [J], 2012, 20(10): 991-1004, (SCI).
Jian Tang, Wen Yu, Tianyou Chai, Lijie Zhao, On-line principal component analysis with application to process modeling [J], Neurocomputing, 2012, 82(1): 167-178, (SCI).
汤健，乔俊飞，柴天佑, 刘卓，吴志伟.基于虚拟样本生成技术的多组分机械信号建模[J]. 自动化学报, 2018, 44(9): 1569?1590.
汤健, 柴天佑, 刘卓，余文，周晓杰, 基于更新样本智能识别算法的自适应集成建模[J], 自动化学报, 2016, 42(7): 1040-1052. (EI).
汤健，柴天佑，丛秋梅，苑明哲，赵立杰，刘卓，余文, 基于EMD和选择性集成学习算法的磨机负荷参数软测量[J], 自动化学报, 2014, 40(9): 1853-1866, (EI).
汤健, 柴天佑, 余文, 赵立杰, 在线KPLS建模方法及在磨机负荷参数集成建模中的应用[J], 自动化学报, 2013, 39(5): 471-486, (EI).
三. 申请专利
汤健，柴天佑，刘卓，丁进良，贾美英，李东。<一种磨机负荷参数软测量方法>，国家知识产权局，专利号：ZL 5.7，专利申请日：2015年6月4日，授权公告日：2017年10月15日。
汤健，孙春来，贾美英，李东，毛克峰。<一种网络入侵异常检测方法>，国家知识产权局，授权号：ZL 0.5，专利申请日：2015年6月19日，授权公告日：2018年2月9日。
汤健，柴天佑，刘卓，吴志伟，周晓杰，迟瑛，贾美英，李东。<一种基于虚拟样本的磨机负荷参数软测量方法>，国家知识产权局，专利号：ZL0.7，专利申请日：2015年11月16日，授权公告日：2015年6月15日，授权公告号：CN B。
刘卓，汤健，柴天佑，周晓杰，吴志伟，贾美英，迟瑛，丁进良。<一种基于模糊推理的磨机负荷参数软测量方法>，国家知识产权局，专利号：ZL 5.2，专利申请日：2015年12月4日，授权公告日：2018年6月15日，授权公告号：CN B。
汤健，柴天佑，刘卓，周晓杰，丁进良，吴志伟，贾美英，李东。<一种磨机负荷参数软测量方法>，国家知识产权局，申请号：8.2，申请日期：2016年2月4日。
汤健，柴天佑，刘卓，吴志伟，周晓杰，丁进良，迟瑛，贾美英. <基于数值仿真的磨机负荷参数推理模型构建方法>，国家知识产权局，申请号：6.8，申请日期：2016年6月2日。
汤健，柴天佑，刘卓，吴志伟，周晓杰，丁进良，贾美英，李东. <一种基于多源信息的磨机振动与振声特征提取方法>，国家知识产权局，申请号：7.0，申请日期：2016年6月22日。
汤健，乔俊飞，李晓理，刘卓。<一种多源机械信号分析与优化组合方法>，国家知识产权局，申请号：0.X，申请日期：2017年12月5日。
汤健，乔俊飞，韩红桂，李晓理。<一种基于选择性集成最小二乘支撑向量机的二噁英软测量系统>，国家知识产权局，申请号：4.6，申请日期：2017年12月5日。
汤健，刘卓，余刚，赵建军。<一种基于多核潜在特征提取的智能集成软测量方法>，国家知识产权局，申请号：1.0，申请日期：2017年12月13日。
汤健，乔俊飞，韩红桂，李晓理。<一种自适应选择深度特征的随机权神经网络集成建模方法>，国家知识产权局，申请号：7.0，申请日期：2018年3月2日。
汤健, 乔俊飞, 刘卓, 周晓杰, 余刚。<基于选择性融合多通道机械信号频谱多特征子集的磨机负荷参数预测>，国家知识产权局，申请号：9.0，申请日期：2018年4月19日。
汤健，乔俊飞，韩红桂，杜胜利。 <一种基于潜结构映射算法的固废焚烧过程二噁英排放浓度软测量系统>，国家知识产权局，申请号：4.8，申请日期：2018年6月27日。
刘卓, 汤健, 余刚, 赵建军。<一种融合集成磨机负荷参数软测量系统>，国家知识产权局，申请号：3.2，申请日期：2018年12月9日。