个人简历

主要研究领域：1）嵌入式系统、虚拟仪器和自动测试系统；2）物联网技术、测控网络与集成测试；3）智能测试诊断理论及工程应用；4）复杂工程系统预测与综合健康管理理论及工程应用。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、航空基金、航天基金、国防重点实验室基金等纵向课题十余项，与航空航天院所合作课题七十余项，获得国防科技成果三等奖两项、航空学会科技成果二等奖一项，发表SCI/EI检索论文五十余篇，国家发明专利二十余项、出版专著1部、教材1部。
研究生培养
提供宽松自由的科研学术环境、优越的科研激励机制和密切联系实际的前沿课题。所有毕业研究生均进入国内一流科研院所、知名国企和著名互联网公司就职。欢迎更多优秀的同学加入我们的团队。（欢迎中法工程师学院同学、优秀本科生联系进入课题组）

教育经历

[1] 1999.9-2004.6
北京航空航天大学 | 检测技术及自动化装置 | 博士学位 | 博士研究生毕业（导师李行善教授）
[2] 1993.9-1996.4
北京航空航天大学 | 测试计量技术与仪器 | 硕士学位 | 硕士研究生毕业（导师李行善教授）
[3] 1985.9-1989.7
南京航空航天大学 | 测试系统与传感器 | 学士学位 | 大学本科毕业

工作经历

[1] 2013.12-2014.12
新西兰坎特伯雷大学 |机器人研究所 |访问学者

[2] 2006.6-至今
北京航空航天大学 |自动化科学与电气工程学院 |检测与自动化工程系副主任 |副教授

[3] 2004.6-2006.6
北京航空航天大学 |仪器科学与光电工程学院 |博士后

[4] 1996.4-2000.3
中航工业第613研究所 |专业组长、型号分系统主管工程师 |工程师

[5] 1989.7-1993.9
中航工业第613研究所 |专业组长 |助理工程师

社会兼职

[1]北京市仪器仪表学会监事
[2]《电子测量与仪器学报》编委
[3]中国空气动力学会测控专委会委员
[4]中国仪器仪表学会电子测量与仪器分会委员
[5]中国电子学会电子测量与仪器分会委员

研究方向

[1] 虚拟仪器与自动测试系统、嵌入式系统与测控网络、复杂系统故障诊断、预测与综合健康管理

团队成员

北京航空航天大学自动测试设备(ATE)实验室
由国内自动测试领域著名专家李行善教授创立，目前团队包括专职教师五人，研究生二十余人

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研究领域

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虚拟仪器与自动测试系统
嵌入式系统与合成仪器
复杂系统健康感知、诊断与预测
基于私有云平台的智慧办公系统

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开授课程

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[1]自动测试系统设计与集成技术(研究生课程)
[2]计算机测试系统（曾用名：计算测试与控制、计算机测控技术）（本科必修课）

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科研项目

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[1] 基于数字孪生模型的机载光电探测系统性能退化预测理论与方法, 国家自然科学基金面上项目（在研）
[2] 安全可靠运行监测与检测评估服务共性关键技术, 国家重点研发计划（在研）
[3] 支持自主可控基础软硬件的智能办公系统关键技术研究与产品开发, 国家重点研发计划（在研）
[4] 典型产品极端工况下寿命预测关键技术研究, 基金项目（在研）
[5] 民机地面功能自动化集成测试用例开发与管理, 国家商用飞机制造工程技术研究中心创新基金（在研）
[6] 控制系统机电设备故障诊断与寿命预测研究, 重点实验室基金（在研）
[7] 轻量化测试工艺数模构建方法研究, 院所合作创新基金（在研）

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论文

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[1] Yu J, Yang J, Tang D, Dai J. Early prediction of remaining discharge time for lithium-ion batteries considering parameter correlation between discharge stages[J]. Eksploatacja i Niezawodno??, 2019, 21(1): 81-89. WOS: **010
[2] Tang D, Cao J, Yu J. Remaining useful life prediction for engineering systems under dynamic operational conditions: A semi-Markov decision process-based approach[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2019, 32(3): 627-638. WOS: **009
[3] Tang D, Sheng W, Yu J. Dynamic condition-based maintenance policy for degrading systems described by a random-coefficient autoregressive model: a comparative study[J]. Eksploatacja i Niezawodno??, 2018, 20(4): 590. WOS:**010
[4] Yu J, Yang J, Tang D, et al. An Optimal burn-in policy for cellular phone lithium-ion batteries using a feature selection strategy and relevance vector machine[J]. Energies, 2018, 11(11): 3021. WOS:**159
[5] Yu J, Tang W, Tang D, et al. An approach to predict discharge voltage of lithium-ion batteries under dynamic loading conditions[J]. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2019, 10(3): 923-936.
[6] Yu J, Tang W, Tang D, et al. A prediction method for discharge voltage of lithium-ion batteries under unknown dynamic loads[J]. Microelectronics Reliability, 2018, 88: 1206-1211. WOS:**222
[7] Yu J, Mo B, Tang D, et al. Indirect state-of-health estimation for lithium-ion batteries under randomized use[J]. Energies, 2017, 10(12): 2012. WOS:**083
[8] Yu J, Mo B, Tang D, et al. Remaining useful life prediction for lithium-ion batteries using a quantum particle swarm optimization-based particle filter[J]. Quality Engineering, 2017, 29(3): 536-546. WOS:**015
[9] Yu J, Liang S, Tang D, et al. Remaining discharge time prognostics of lithium-ion batteries using dirichlet process mixture model and particle filtering method[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2017, 66(9): 2317-2328. WOS:**012
[10] Yu J, Liang S, Tang D, et al. A weighted hidden Markov model approach for continuous-state tool wear monitoring and tool life prediction[J]. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 91(1-4): 201-211. WOS:**018
[11] Tang D, Yu J. Optimal replacement policy for a periodically inspected system subject to the competing soft and sudden failures[J]. Eksploatacja i Niezawodno??, 2015, 17. WOS:**009
[12] Tang D, Makis V, Jafari L, Yu J, et al. Optimal maintenance policy and residual life estimation for a slowly degrading system subject to condition monitoring[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2015, 134: 198-207. WOS:**021
[13] Tang D, Yu J, Chen X, et al. An optimal condition-based maintenance policy for a degrading system subject to the competing risks of soft and hard failure[J]. Computers & Industrial Engineering, 2015, 83: 100-110. WOS:**008
[14] Chen X, Yu J, Tang D, et al. A novel PF-LSSVR-based framework for failure prognosis of nonlinear systems with time-varying parameters[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2012, 25(5): 715-724. WOS:**007

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荣誉及奖励

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