李亚松，博士，南京林业大学“水杉英才”。2025年12月毕业于西安交通大学机械工程学院，获工学博士学位，主要从事机械系统退化建模、剩余寿命预测、机械故障信号处理与智能诊断、新一代人工智能技术及应用等方面的研究工作。发表SCI/EI论文20余篇，其中包括《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Reliability Engineering and System Safety》、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《机械工程学报》等高水平期刊论文。参与国家重点研发计划、国家自然科学基金重点及面上项目等多项国家级课题，聚焦直升机、航空发动机、风力发电机等重大装备智能运维与健康管理理论及工程应用。

研究方向：

1. 机械系统退化建模与剩余寿命预测

2. 机械故障信号处理与智能诊断

3. 新一代人工智能技术及应用

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　　欢迎优秀本科生到本课题组进行科研训练（嵌入式比赛、人工智能算法竞赛等）、做毕业论文。

　　欢迎有志于机械装备故障诊断、剩余寿命预测和人工智能应用等研究的同学攻读本组硕士研究生。

发表论文情况：

[1] Li Yasong, Zhou Zheng, Sun Chuang, Peng Jun, Asoke K Nandi, Yan Ruqiang*. Life-cycle modeling driven by coupling competition degradation for remaining useful life prediction[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2023, 238: 109480. (SCI，中科院一区，IF:11.0).

[2] Li Yasong, Zhou Zheng, Hu Chenye, Sun Chuang, Peng Jun, Yan Ruqiang*. Sequence to sequence network with Bayesian attention and state transition for self-data-driven remaining useful life estimation[J]. Expert Systems with Applications, 2025, 286: 128165. (SCI，中科院一区，IF:7.5)

[3] Li Yasong, Zhou Zheng, Sun Chuang, Peng Jun, Asoke K Nandi, Yan Ruqiang*. Variational attention-based interpretable transformer network for rotary machine fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 35(5): 6180-6193. (SCI，中科院一区，IF:8.9).

[4] Li Yasong, Zhou Zheng, Sun Chuang, Peng Jun, Liu Xiaochuan*, Yan Ruqiang. Domain invariant and consistent ordinal representation learning for remaining useful life prediction of bearings[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(12): 14489-14498. (SCI，中科院一区，IF:9.9).

[5] Li Yasong, Hu Chenye, Zhou Zheng, Sun Chuang, Peng Jun, Yan Ruqiang*. Learning globally ordered and locally consistent degradation representations for remaining useful life prediction[J]. Advanced Engineering Informatics, 2025, 68: 103692. (SCI，中科院一区，IF:9.9).

[6] Li Yasong, Xu Hong, Yang Yuangui, Hu Chenye, Sun Chuang, Song Huimin, Yang Laihao*. An incremental learning method with feature-attention distillation and logit adjustment for rotating machinery fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2025, 74: 1-13. (SCI，中科院二区，IF:5.9)

发明专利情况：

[1] 孙闯，李亚松，杨远贵，许洪，陈雪峰．基于故障敏感特征深度距离测度的传动系统故障检测方法[P]．陕西省：CN117235563B，2023-12-15．（已授权）

[2] 严如强，李亚松，孙闯，杨远贵，许洪，陈雪峰．基于卷积网络结合自注意力机制的传感器故障识别方法[P]．陕西省：CN117235437A，2023-12-15.

[3] 严如强，李亚松，孙闯，杨远贵，许洪，陈雪峰．健康管理系统传感器优化配置的自注意力重要性排序方法[P]．CN117235940A，2023-12-15．

[4] 孙闯，李亚松，杨远贵，许洪，陈雪峰．基于小波包分解和长短时记忆网络的传感器故障检测方法[P]．CN120063477A，2025-01-22.

[5] 孙闯，李亚松，许洪，杨远贵，陈雪峰．基于增量学习的传动系统齿轮故障诊断方法[P]．CN120063715A，2025-01-22.

[1] 本科生国家奖学金

[2] 博士生国家奖学金

[3] 江苏大学优秀毕业生、西安交通大学优秀研究生

[4] 科大讯飞基于脑电的情绪识别算法挑战赛第三名

[5] 第三届世界科学智能大赛新能源发电功率预测第六名