唐刚 教授
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教授、博士生导师，高端压缩机及系统技术全国重点实验室，高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室。现为中国振动工程学会动态信号分析专委会常务理事、故障诊断专委会理事，中国人工智能学会青年工作委员会委员、IEEE OJIM期刊副主编。入选北化青年英才百人计划，被评为“全国石油和化工教育青年教学名师”。长期从事机械故障诊断和智能运维技术等研究工作。近年来发表高水平论文50余篇，参与起草国家标准4项；主持国家重点研发计划“揭榜挂帅”课题、特殊计划项目、国家自然科学基金和企业合作项目等，相关成果应用于航天航空等多个领域高端装备的智能化运维。曾获中国石油天然气集团公司技术发明二等奖，中国医院信息网络大会“抗疫信息化”二等奖。
教育及工作经历
2013-至今 北京化工大学，机电工程学院，副教授、教授、博士生导师
2010-2013 中国石油勘探开发研究院，物探技术研究所
2008-2009 英属哥伦比亚大学，访问学者
2005-2010 清华大学，航天航空学院，博士
2001-2005 天津大学，机械工程学院，学士
主要研究方向：
机械信号智能感知与先进计算
机械健康状态智能监测与故障诊断
结构损伤无损检测及监测
装备剩余寿命预测及智能运维
学术服务
中国振动工程学会动态信号分析专委会常务理事
中国人工智能学会青年工作委员会委员
中国振动工程学会故障诊断专委员会理事、转子动力学专委会理事
全国声音与音频技术会议委员会委员、Steering Committee委员
IEEE Open Journal of Instrumentation and Measurement, Associate Editor
Shock and Vibration, Academic Editor
科研项目（部分）
[1] 国家重点研发计划，基于压缩感知的某高端装备机电性能故障诊断模型与算法，234万元，2022.05-2025.04
[2] 特殊计划项目，损伤智能识别与自修复技术，300万元，2022.10-2025.10
[3] 国家自然科学基金面上项目，多故障耦合的变转速主轴承振动信号动态盲分离及性能退化趋势预测，58万元，2021.01-2024.12
[4] 国家重点研发计划，“云-端-物”一体化生活垃圾分类投放智能技术与装备，144万元，2020.01-2022.12
[5] 国家重点研发计划，超深层弱信号稀疏表达与增强处理技术研究，40万元，2016.07-2020.12
[6] 企业横向，高精度减隔振装置试验，95万元，2023.10-2023.12
荣誉及奖励
2021 全国石油和化工教育青年教学名师
2021/2023 Outstanding Reviewers Award，IEEE Instrumentation and Measurement Society
2021 北京化工大学优秀教育教学成果奖一等奖
2020 中国医院信息网络大会“抗疫信息化”二等奖
2020 北京化工大学优秀本科育人团队
2018 北京化工大学青年教学名师
2017 北京化工大学青年英才百人
2017 中国石油天然气集团公司技术发明二等奖
代表性成果（部分）
[1] Zhou Yuxuan, Dong Yining, Tang Gang. Time-varying online transfer learning for intelligent bearing fault diagnosis with incomplete unlabeled target data. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 19(6):7733-7741.2023.
[2] Wang Han, Wang Dongdong, Liu Haoxiang, Tang Gang. A predictive sliding local outlier correction method with adaptive state change rate determining for bearing remaining useful life estimation. Reliability Engineering & System Safety, 225, 108601, 2022.
[3] Li Guozheng, Tang Gang, Luo Ganggang, Wang Huaqing. Underdetermined blind separation of bearing faults in hyperplane space with variational mode decomposition. Mechanical Systems and Signal Processing, 120:83-97, 2019.
[4] Zhu Zhixiao, Chen Guangyi, Tang Gang. Domain adaptation with multi-adversarial learning for open-set cross-domain intelligent bearing fault diagnosis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 72, 3533411, 2023.
[5] Zhou Yuxuan, Dong Yining, Zhou Hongkuan, Tang Gang. Deep dynamic adaptive transfer network for rolling bearing fault diagnosis with considering cross-machine instance. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 70, 3525211, 2021.
教学工作
理论力学，授课对象：机械类专业，大二
人工智能及应用，授课对象：机械类专业，大三
人工智能与机械工程概论，授课对象：机械类专业，硕士生、博士生
人工智能导论，授课对象：人工智能专业，大一
智能故障诊断，授课对象：人工智能专业，大三
人工智能基础，授课对象：智能传感（MST）与系统学科交叉班
招生基本要求：
招收全日制硕士生、博士生，有兴趣硕博连读者优先。
热爱科研、责任感强、积极向上、努力进取、有团队合作精神！
欢迎机械类、装备类、信息类相关的同学加入本团队！
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www.gtanggroup.com