一、个人简介

陈闯，1992.10，博士/博士后，讲师，南京航空航天大学控制理论与控制工程专业博士，加拿大约克大学智能系统与机器人专业联合培养博士，上海交通大学控制理论与控制工程专业博士后，浙江大学控制科学与工程学院访问学者。近年来，主持国家自然科学基金青年科学基金项目、国家建设高水平大学公派研究生项目等5项，参与国家自然科学基金面上项目2项。以第一作者或通讯作者在IEEE Trans系列汇刊、《自动化学报》等国内外权威期刊和国际会议发表SCI/EI检索论文20余篇，授权发明专利3项。获中国自动化学会科技进步一等奖、中国仪器仪表学会科技进步二等奖。

联系方式：chenchuang@njtech.edu.cn

二、研究方向

1. 人工智能算法

2. 装备故障诊断与预测

3. 装备维护决策理论与应用

三、科研项目

1. 国家自然科学基金青年科学基金项目, 预测不确定性下的高端制造装备维护决策优化研究, 62303217, 2024.1-2026.12, 30万, 主持

2. 国家建设高水平大学公派研究生项目, 航天设备维护维修理论与关键技术, 202006830060, 2021.3-2022.3, 15万, 主持

3. 浙江大学工业控制技术全国重点实验室开放课题, 高端控制装备健康状态评估及故障智能预测预警技术研究, ICT2023B34, 2023.7-2023.12, 1.6万, 主持

4. 江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目, 不确定性下的高端制造装备剩余寿命预测与维护决策优化, 23KJB510006, 2023.7-2025.6, 3万, 主持

5. 亚洲beat365体育在线官网教改课题立项项目, 新一代信息技术与高校建筑电气课程教学的深度融合研究, 20230046, 2023.10-2025.9, 0.5万元, 主持

四、获奖与荣誉

科技奖励：

1. 中国自动化学会科技进步一等奖（排名第3）, 2023.11

2. 中国仪器仪表学会科技进步二等奖（排名第3）, 2023.10

其他奖励：

1. 首届全国高等学校建筑电气与智能化专业教师讲课竞赛二等奖, 2023.11

2. 南京航空航天大学优秀博士学位论文, 2023.4

3. 南京航空航天大学优秀毕业研究生, 2022.4

4. 博士生国家奖学金, 2020.10

5. 华为杯第十六届中国研究生数学建模竞赛二等奖, 2019.12

6. 华为杯第十七届中国研究生数学建模竞赛三等奖, 2020.12

7. 江苏省第二届研究生数学建模竞赛三等奖, 2020.8

五、代表性论著

学术专著：

[1] 陆宁云, 陈闯, 姜斌, 等. 数据驱动的寿命预测与维护决策技术[M]. 化学工业出版社, 2024.

期刊论文：

[1] Chuang Chen, Guanye Tao, Jiantao Shi, Mouquan Shen, Zheng Hong Zhu. A lithium-ion battery degradation prediction model with uncertainty quantification for its predictive maintenance[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2024, 71(4): 3650-3659.

[2] Jiantao Shi, Chuang Chen, Mouquan Shen, Liwei Li. Distributed robust fault estimation for multiagent systems based on transition variable estimator[J]. IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, doi: 10.1109/TCYB.2023.3241406.

[3] Chuang Chen, Jiantao Shi, Mouquan Shen, Lihang Feng, Guanye Tao. A predictive maintenance strategy using deep learning quantile regression and kernel density estimation for failure prediction[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 3506512.

[4] Chuang Chen, Jiantao Shi, Mouquan Shen, Ningyun Lu, Hui Yu, Yukun Chen, Cunsong Wang. Pseudo-label guided sparse deep belief network learning method for fault diagnosis of radar critical components[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 3510212.

[5] Jiantao Shi, Chuang Chen, Mouquan Shen, Gang Wang. Actuator fault tolerant region analysis for multi-agent systems using regional pole assignment protocol[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2023, 70(7): 2450-2454.

[6] Chuang Chen, Ningyun Lu, Bin Jiang, Yin Xing, Zheng Hong Zhu. Prediction interval estimation of aeroengine remaining useful life based on bidirectional long short-term memory network[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 3527213.

[7] Chuang Chen, Ningyun Lu, Bin Jiang, Cunsong Wang. A risk-averse remaining useful life estimation for predictive maintenance[J]. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2021, 8(2): 412-422.

[8] Chuang Chen, Zheng Hong Zhu, Jiantao Shi, Ningyun Lu, Bin Jiang. Dynamic predictive maintenance scheduling using deep learning ensemble for system health prognostics[J]. IEEE Sensors Journal, 2021, 21(23): 26878-26891.

[9] Chuang Chen, Jiantao Shi, Ningyun Lu, Zheng Hong Zhu, Bin Jiang. Data-driven predictive maintenance strategy considering the uncertainty in remaining useful life prediction[J]. Neurocomputing, 2022, 494: 79-88.

[10] Chuang Chen, Ningyun Lu, Le Wang, Yin Xing. Intelligent selection and optimization method of feature variables in fluid catalytic cracking gasoline refining process[J]. Computers & Chemical Engineering, 2021, 150: 107336.

[11] Chuang Chen, Cunsong Wang, Ningyun Lu, Bin Jiang, Yin Xing. A data-driven predictive maintenance strategy based on accurate failure prognostics[J]. Eksploatacja i Niezawodnosc–Maintenance and Reliability, 2021, 23(2): 387-394.

[12] Chuang Chen, Ningyun Lu, Bin Jiang, Yin Xing. Condition-based maintenance optimization for continuously monitored degrading systems under imperfect maintenance actions[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2020, 31(4): 841-851.

[13] 陆宁云, 陈闯, 姜斌, 邢尹. 复杂系统维护策略最新研究进展: 从视情维护到预测性维护[J]. 自动化学报, 2021, 47(1): 1-17.

[14] 陈闯, 李先锋, 史建涛. 基于深度学习的装备剩余寿命区间预测研究进展[J]. 工程科学学报, 2023, doi: 10.13374/j.issn2095-9389.2023.06.19.003.

[15] 陈闯, 陆宁云, 姜斌, 邢尹. 单部件加速退化系统的视情维修策略优化[J]. 系统工程与电子技术, 2020, 42(3): 613-619.

六、学术兼职

1. 中国自动化学会青年工作委员会委员

2. 江苏省自动化学会青年工作委员会委员

3. IEEE会员、中国自动化学会会员、中国人工智能学会会员

4. 担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Reliability Engineering & System Safety等国际期刊审稿人

七、开设的主要课程

1. 《建筑智能环境学》、《建筑设备(电)》、《绿色建筑节能与环保技术》

2. 《信号与系统》、《数字电子技术》、《大数据与统计分析》