譚永紅，比利時根特大學電機工程博士，加拿大西蒙弗雷澤大學博士後。曾分別在美國科羅拉多州立大學和加拿大康科迪亞大學做客座教授。
基本介紹
- 中文名：譚永紅
- 出生日期：1958.07.02
- 性別：男
- 職稱：教授，博導
人物經歷,受教育情況,主要業務經歷,社會兼職,主要社會兼職,主要貢獻,專長學科領域,完成科研項目,主要在研項目,主要成果,發表主要論文,獲獎記錄,
人物經歷
受教育情況
1)華南理工大學自動控制專業本科、控制理論與套用專業研究生畢業，分別獲工學學士、工學碩士學位。
2)比利時根特大學控制工程與自動化系博士研究生畢業，獲博士（電機工程）學位。
主要業務經歷
1997年11月-： 桂林電子工業學院計算機系教授。
1996年4月： 比利時根特大學自動化與控制工程系電機工程博士，從事基於神經網路的辨識、預測與控制研究。
1996年4月-1998年5月： 加拿大西蒙弗雷澤大學工程科學系博士後，從事汽車發動機故障診斷。
1999年4月13日，原信息產業部任命譚教授為桂林電子工業學院副院長。
1999年12月-： 上海交通大學控制理論與控制工程學科博士生導師。
2001年1-7月： 美國科羅拉多州立大學生物與環境資源系客座教授，從事生化過程模型與最佳化。
2000年11月1日：廣西壯族自治區人民政府任命譚永紅同志為桂林電子工業學院院長。
2001年11月-2002年1月：加拿大康科地亞大學機械與工業工程系客座教授 ，從事超精密製造自動化。
2000年至2006年：任桂林電子工業學院（即現在的桂林電子科技大學）院長。
2003年12月-： 西安電子科技大學信息與信號處理學科博士生導師。
2008年9月-：上海師範大學信息與機電工程學院教授。
社會兼職
此外被IEEE ISIC2003、2005、2007，IEEE ICNSC 2006、2007, WAC–ISIAC2002 等邀為國際程式委員會委員，ICTC2006、ICCCAS2006大會主席。
被IEEE CCA 97、IEEE ISIC2001、ASCC2000、IFAC WC1999、IFAC YAC1995 等邀為分會主席。
主要社會兼職
1） 中國電子學會理事、中國電子學會學術工作委員會委員。
2） 中國自動化學會控制理論專業委員會委員、廣西自動化學會副理事長。
3） 《電子學報》編委。
4） 《International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 》編委。
5） 《廣西科學》編委。
6） 國家自然科學基金委電子信息學部項目評審專家。
7） 廣西科技進步獎評審專家。
8） 《控制理論與套用》編委。
9) 《Journal of Control Theory and Applications》編委。
10) 科技部科技創新基金評審專家。
11) 科技部科技國際科技合作項目評審專家。
主要貢獻
專長學科領域
智慧型控制系統、非平滑系統智慧型信號處理、精密製造系統及自動化、人體生物信息處理、生物化工過程自動化。
完成科研項目
1） 基於六維力感測器的柔性指規劃與控制研究，（第2）國家自然科學基金。
2） 現代控制理論在工業中套用（中波國際合作項目），（主持）國家科技部。
3） 智慧型化工業虛擬感測器研究，（主持）廣西自然科學基金。
4） 智慧型自適應溫度調節器研究，（主持）廣西自然科學基金。
5） 玻璃窯爐智慧型控制系統，（主持）桂林玻璃廠。
6） 玻璃窯爐溫度智慧型控制軟體，（第2）廣西科技攻關項目。
主要在研項目
1） 上大型目標探測與定位，（主持）國防預研項目。
2） 基於小波神經網路的複雜系統辨識研究，廣西教育廳科研基金。
3） 具有遲滯特性的非線性系統的智慧型控制研究，（主持）國家自然科學基金。
4） 玻璃窯爐溫度智慧型控制軟體研製，（主持）教育部重點科研項目。
5） 數據融合研究，（主持）國防預研基金 5）非平滑三明治動態系統辨識與預測研究，（主持）國家自然科學基金。
6）人體經絡信息特徵及信道模型辨識研究，（主持）廣西自然科學基金。
主要成果
1）自校正控制與套用，廣東省高校科技進步2等獎。
2）工業玻璃窯爐智慧型控制軟體，廣西計算機推廣套用3等獎。
3）小管徑小流量流體的多參數測量裝置和方法，國家發明專利。
4）高溫高壓密閉腔內的溫度測量方法，國家發明專利。
5）以重油為燃料的工業熔爐的燃燒方法測算方法，國家發明專利。
6）玻璃窯爐綜合智慧型熔爐溫度控制方法，國家發明專利。
7）學分制收費管理系統，廣西計算機推廣套用3等獎。
8）工業窯爐計算機智慧型化監控系統及軟體研究開發，廣西科技進步2等獎。
9）A Hybrid Neural Network Based Modeling For Hysteresis， 獲 2005 IEEE International Symposium on Intelligent Control & Mediterrean Conference on Control and Automation最佳宣讀論文獎。
10）Auto-tuning PID control using neural predictor to compensate large time-delay，獲1994 IEEE Conference on Control Application最佳論文提名。
發表主要論文
1. Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Neural network based d step ahead predictors for nonlinear systems with time -delay, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 1999， vol. 12, no. 1, 21-35 2。
Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Nonlinear one-step-ahead control using neural networks: control strategy and stability design, Automatica,1996,32(12) ， 1701-1706。
3. Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Optimization techniques for the design of a neural predictive controller, Neurocomputing,1996, vol. 10, no. 3, 83-96。
4. Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Direct and indirect optimizing neural predictive control, Journal A, special issue on neural control, 1996, 37(3)， 22-27。
5. Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Nonlinear neural controller with neural Smith predictor, Neural Processing Letters, 1(2) 1994, 24-27。
6. Tan, Y. and R. De Keyser, Neural network based adaptive predictive control, in: D.W. Clarke ed., Advances in model based predictive control, Oxford University Press, London 1994, 358-369。
7. Tan, Y. , An intelligent control scheme for on-line process control, Journal A, 33(4), 1992, 33-38。
8. Tan, Y. , De-coupling design for multivariable adaptive internal model control, Journal A, 33(2),1992， 13-24。
9. Tan, Y., Feedforward control of the process with unmeasured disturbances, Journal A, 31(2), 1990 , 19-32。
10. Tan, Y., An architecture for adaptive neural control, Journal A, 34(4), 1993, 12-16。
11. Tan, Y. , X. Dang and A. Van Cauwenberghe, Using wavelet basis function neural network for nonlinear dynamic modeling of manifold pressure. Journal A，1999, 40(2), 20-24。
12. Tan, Y. and M. Saif, Neural networks based nonlinear dynamic modeling for automotive engines, Neurocomputing , 1999,30(1-4), 129-142。
13. Tan, Y., X. Dang, and A. Van Cauwenberghe, Gradient descent algorithm design based on feedback control theory for neural network training and nonlinear system modeling, Chinese Journal of Electronics, 1999, 8(4), 399-405。
14. Tan, Y. and A. Van Cauwenberghe, Neural network based nonlinear Smith predictor, Control Theory and Applications，2001。
15. Zhao, X. and Y. Tan, Modeling Hysteresis and Its Inverse Model Using Neural Networks Based on Expanded Input Space Method , IEEE Transactions on Control Systems Technology, Volume 16, Issue 3, May 2008 Page(s):484 - 490。
16. Yuan, S. and Y. Tan, Difference-type noise detector for adaptive median filter, IEE Electronic Letters, 2006, vol.42 no.8。
17. Zhao, X. and Y. Tan, Neural network based identification of Preisach-type hysteresis in piezoelectric actuator using hysteretic operator, Sensors and Actuators, A: Physical, 006, vol.126, no.2。
18. Tan, Y.and X. Zhao, Neural modeling and control of dynamic systems with hysteresis, Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering, 2007, vol.31,no.1。
19. Yuan, S. and Y. Tan, The solutions of equation-based noise detector for an adaptive median filter, Pattern Recognition, 2006, vol.39 no.11。
20. Li. C. and Y. Tan, Modelling preisach-type hysteresis nonlinearity using neural network, International Journal of Modelling and Simulation, 2007, vol.27 no.3。
21. Yuan, S. and Y. Tan, Impulse noise removal by the difference-type noise detector and the cost function-type filter, Signal Processing, 2007, vol.87 no.10。
22. Yuan, S. and Y. Tan, Impulse noise removal by a global-local noise detector and adaptive median filter, Signal Processing, 2006, vol.86 no.8。
23. Li C.-T., Tan Y.-H, Adaptive output feedback control of systems preceded by the preisach-type hysteresis ，IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics 35 (1), pp. 130-135。
24. Tong, Z., Tan, Y., Zeng, X. Modeling hysteresis using hybrid method of continuous transformation and neural networks, Sensors and Actuators, A: Physical 119 (1), pp. 254-262。
25. Li, C., Tan, Y. Adaptive control of system with hysteresis using neural networks , Journal of Systems Engineering and Electronics 17 (1), pp. 163-167。
26. Ma, L., Tan, Y., Chu, Y. Improved EHM-based NN hysteresis model , Sensors and Actuators, A: Physical 141 (1), pp. 6-。
獲獎記錄
廣西自治區“十百千人才” 3)電子工業部優秀科技青年。
