2002年09月至2006年07月，英国365集团公司信息工程学院自动化专业，工学学士

2006年09月至2011年06月，英国上市公司365控制科学与工程专业，工学博士

 

2011年07月至2014年07月，英国上市公司365，讲师

2014年08月至2019年06月，英国上市公司365，副教授

2017年06月至2019年06月，英国上市公司365，副教授，博士生导师

2019年07月至今，英国上市公司365，教授，博士生导师

2022年10月至今，英国365集团公司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

工业互联网与物联网

智能制造自动化系统

故障诊断与容错控制

智能运维与健康管理

低碳园区与数字建筑

嵌入式控制系统

DSP原理及应用

自动化生产线实训

课程设计（嵌入式控制）

鲁棒控制

[1] Xu Yang*, Jingjing Gao, Linlin Li, et al. 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, et al. 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, Tengyu Guo, Jian Huang*, et al. Improved wavelet zero-shot learning model with signal-sensitive features and weighted semantics for compound fault diagnosis of rolling bearing. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74: 1-10.

[5] Xu Yang, Jieshi Xiao, Jian Huang* ,et al. Unsupervised transfer autoencoder model based on adversarial strategy for non-linear process monitoring. Control Engineering Practice, 2024,145: 105880.

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[7] Xia Wu, Xu Yang*, Jian Huang, et al. Hidden actuator degradation prognosis considering unmodeled dynamic by neural network-assisted adaptive kalman filter. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74: 1-13.

[8] Jingjing Gao, Xu Yang*, Linlin Li, et al. An integrated performance degradation detection and recovery scheme incorporating 2-DOF controllers for feedback control systems. Journal of Process Control, 2025, 153: 103510.

[9] Zhengxuan Zhang, Xu Yang*, Jian Huang, et al. Graph-based predictable deep transfer network for soft sensing of dynamic industrial processes. Knowledge-Based Systems, 2025, 318: 113495.

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[11] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Steven X. Ding, Xu Yang*, Okan K. Ersoy. Variational discriminative stacked auto-encoder: Feature representation using a prelearned discriminator and its application to industrial process monitoring. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025,36(5):9383-9394.

[12] Yinghao Zhao, Xu Yang*, Jian Huang, et al. Improved weighted extreme learning machine with adaptive cost-sensitive strategy for imbalanced fault diagnosis of rotating machinery. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 217: 111526.

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[20] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Xu Yang*, et al. Optimized distributed non-stationary process monitoring approach based on fault-related information and partial correlation fusion. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2024,73: 3534411.

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[23] Jingjing Gao, Xu Yang*, Jian Huang, et al. A hierarchical, enhanced information structure-based fault-tolerant control scheme for industrial interconnected systems with directed acyclic topology. Control Engineering Practice, 2024, 147: 105939.

[24] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Xu Yang*, et al. Fault detection for chemical processes based on non-stationarity sensitive cointegration analysis. ISA Transactions, 2022, 129: 321-333.

[25] Jingjing Gao, Xu Yang*, Jian Huang, et al. 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.

[26] Jian Huang, Xiaoyang Sun, Xu Yang*, et al. 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.

[27] Zhengxuan Zhang, Xu Yang*, Jian Huang, et al. Layer-wise-residual-driven approach for soft sensing in composite dynamic system based on slow and fast time-varying latent variables. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2024, 254: 105245.

[28] Yuting Li, Xu Yang*, Jian Huang, et al. Variable-Lag-Aware Multivariate Granger-Based Method for Root Cause Diagnosis with Redundant Causality Removal. Industrial & Engineering Chemistry Research, 2024, 63, 16856−16872.

[29] Jingjing Gao, Xu Yang*, Shilong Zhang, et al. Event-triggered distributed model predictive control scheme for temperature regulation in multi-zone air conditioning systems with improved indoor thermal preference indicator. International Journal Adaptive Control and Signal Processing. 2023, 37:1389-1409.

[30] 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.

[1] 国家自然科学基金联合基金重点支持项目：面向下一 代工业互联网的流程工业数智工厂关键技术研究，2026.1-2029.12, 负责人

[2] 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

[3] 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

[4] 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

[5] 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

[6] 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

[7] 广东省自然科学基金：动态环境下数据中心冷源系统的健康状态监测与性能退化预测，2025.1-2027.12, 负责人,

[8] 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

[9] 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

[10] 昌平区第三批“科技副总”项目: 基于预训练模型的智慧源荷多时空尺度预测研究, 2025.11-2027.11, 负责人,

[11] 企业委托项目：面向铝电解智能制造的阳极喷涂机器人系统技术研发，2024.11-2026.11, 负责人

[12] 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

[13] 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

[14] 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

[15] 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

[16] 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

[17] 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

[18] 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

[19] 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

[20] 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

[1] 2025年9月，“科教融合，理实融通”自动化专业嵌入式系统课程群建设的探索与实践获评英国365集团公司教育教学成果奖“特等奖”（序1）

[2] 2025年6月，获评英国365集团公司第十一届“研师亦友-我最喜爱的导师”荣誉称号

[3] 2024年12月，获评英国365集团公司“沙钢奖教金”

[4] 2024年12月，获评英国365集团公司“青年教学骨干人才”

[5] 2023年8月，获评第七届北京市高等学校青年教学名师奖

[6] 2023年8月，获评北京高校“优秀专业课主讲教师”

[7] 2023年8月，《嵌入式控制系统》获评北京高校“优质本科课程”（序1）

[8] 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”获评国家级教学成果奖“二等奖”（序2）

[9] 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（序3）

[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”获评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（序1）

[11] 2023年2月，《嵌入式控制系统》获评北京高校“优质本科教案”（序1）

[12] 2022年12月，获英国365集团公司第二届本科生“十佳导师”称号

[13] 2022年8月，获英国365集团公司2022年“师德先锋”称号

[14] 2022年6月，获英国365集团公司第二十三届“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[15] 2022年1月，《自动化生产线实训》获评北京市课程思政示范课程、教学名师和教学团队（序3）

[16] 2021年10月，《嵌入式控制系统》获评全国高校自动化类专业青年教师讲课（说课）大赛“一等奖”

[17] 2021年7月，获英国365集团公司“优秀共产党员”称号

[18] 2021年6月，获英国365集团公司第二十二届“我爱我师-我心目中最优秀的老师（专业课）”称号

[19] 2021年3月，获英国365集团公司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”

[20] 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”获得英国365集团公司教育教学成果奖“二等奖”（序1）

[1] 国家发明专利: 一种基于因果循环回路解除的流程工业异常根源诊断方法

[2] 国家发明专利：潜在可预测性嵌入深度学习的工业过程软测量方法及装置

[3] 国家发明专利：一种工业控制系统性能监控与自愈控制方法及装置

[4] 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

[5] 国家发明专利: 一种铝电解槽剩余寿命预测方法和装置

[6] 国家发明专利: 一种基于工业过程的Hammerstein非线性动态系统辨识方法及系统

[7] 国家发明专利: 非线性闭环控制系统隐性退化的执行机构性能预测方法

[8] 国家发明专利：一种钢管运行速度的监测方法

[9] 软件著作权: 一种面向铝电解智能制造的边缘智能网关软件 V1.0

[10] 软件著作权: 基于加权平均一致性算法的流程工业过程分布式智能监测软件 V1.0

[11] 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

[12] 软件著作权：面向个性化舒适度指标的办公建筑空调系统智能调控软件V1.0

[13] 软件著作权：复杂机电设备状态监测与故障诊断平台软件

[14] 软件著作权：面向既有建筑的数据监控系统智能网关软件V1.0

[15] 软件著作权：基于OPC技术的工业容错控制系统GUI软件