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同专业博导
同专业硕导
于劲松
( 教授 )
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的个人主页 http://shi.buaa.edu.cn/yujinsong/zh_CN/index.htm
教授 博士生导师 硕士生导师
主要任职：
检测与自动化工程系系主任
其他任职：
中国电子学会电子测量与仪器分会委员、中国仪器仪表学会电子测量与仪器分会委员、中国空气动力学会测控专委会委员、《电子测量与仪器学报》编委
教师英文名称：
Yu Jinsong
教师拼音名称：
yujinsong
电子邮箱：
1e5a62e7bd780b26a40d2aedbf2152bd47174425cb8563dfa78da6d5b33233daecd90606034fc0dcbe789b52af0e9df0b9b3ba4cfc82ee077a0a9aaf7c5f4ee92283acc5bb8a9335fa9edfeb9777141d003d74d0b0383087c10456d492c4aa5ac9e1a80a1ca3860740978ebb207670fea091403cfa6a9173e66e2f26d9714a18
所在单位：
自动化科学与电气工程学院
学历：
博士研究生
办公地点：
新主楼E座902室
性别：
男
联系方式：
010-82338041
学位：
博士
在职信息：
在职
毕业院校：
北京航空航天大学
学科：
控制科学与工程
论文
当前位置：
中文主页
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论文
[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 Niezawodność, 2019, 21(1): 81-89. WOS: 000454167200010
[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: 000461786900009
[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 Niezawodność, 2018, 20(4): 590. WOS:000445250200010
[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:000451814000159
[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:000448227000222
[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:000423156900083
[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:000404589900015
[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:000407451100012
[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:000402260300018
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