YangQuan Chen earned his Ph.D. from

YangQuan Chen earned his Ph.D. from Nanyang Technological University, Singapore, in 1998. He had been a faculty of Electrical Engineering at Utah State University (USU) from 2000-12. He joined the School of Engineering, University of California, Merced (UCM) in summer 2012 teaching “Mechatronics”, “Engineering Service Learning” and “Unmanned Aerial Systems” for undergraduates; “Fractional Order Mechanics”, “Linear Multivariable Control”, “Nonlinear Controls” and “Advanced Controls: Optimality and Robustness” for graduates. His research interests include mechatronics for sustainability, cognitive process control (smart control engineering enabled by digital twins), small multi-UAV based cooperative multi-spectral “personal remote sensing”, applied fractional calculus in controls, modeling and complex signal processing; distributed measurement and control of distributed parameter systems with mobile actuator and sensor networks. He received Research of the Year awards from USU (2012) and UCM (2020). He was listed in Highly Cited Researchers by Clarivate Analytics in 2018 and 2019. His lab website is http://mechatronics.ucmerced.edu/

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阳泉陈获得博士学位。他于1998年从新加坡南洋理工大学毕业。他于2000-12年在犹他州立大学（USU）担任电气工程系。他于2012年夏季加入加州大学默塞德分校（UCM）的工程学院，为本科生教授“机电一体化”，“工程服务学习”和“无人机系统”；毕业生的“分数阶力学”，“线性多变量控制”，“非线性控制”和“高级控制：最优性和鲁棒性”。他的研究兴趣包括可持续发展的机电一体化，认知过程控制（由数字双胞胎实现的智能控制工程），基于小型多UAV的协作式多光谱“个人遥感”，在控制中应用分数演算，建模和复杂信号处理；带有移动执行器和传感器网络的分布式参数系统的分布式测量和控制。他获得了USU（2012）和UCM（2020）的年度研究奖。他在2018年和2019年被Clarivate Analytics列入“高被引科学家”名单。他的实验室网站为http://mechatronics.ucmerced.edu/

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陈阳泉于1998年在新加坡南洋理工大学获得博士学位。2000-12年，他一直是犹他州立大学（USU）的电气工程系教师。他于2012年夏季加入加州大学默塞德分校工程学院，为本科生教授"机电一体化"，"工程服务学习"和"无人驾驶航空系统";毕业生的"分数顺序力学"，"线性多变量控制"，"非线性控制"和"高级控制：最佳性和稳健性"。他的研究兴趣包括机电一体化的可持续性，认知过程控制（数字孪生智能控制工程），基于小型多无人机的协同多光谱"个人遥感"，在控制、建模和复杂信号处理中应用分数微积分;分布式测量和控制分布式参数系统，具有移动执行器和传感器网络。他获得了美国大学（2012年）和UCM（2020年）的"年度研究"奖。他于2018年及2019年被列入克拉维特分析公司高引用研究人员名单。他的实验室网站http://mechatronics.ucmerced.edu/

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陈阳泉于1998年在新加坡南洋理工大学获得博士学位。从2000年到2012年，他一直是犹他州立大学（USU）的电气工程系。他于2012年夏季加入加州大学Merced（UCM）工程学院，为本科生讲授“机电一体化”、“工程服务学习”和“无人驾驶飞机系统”，“分数阶力学”，“线性多变量控制”，“非线性控制”和“高级控制：最优性和鲁棒性”毕业生。他的研究方向包括可持续性机电一体化、认知过程控制（由数字孪生体实现的智能控制工程）、小型多无人机协同多光谱“个人遥感”、将分数阶微积分应用于控制、建模和复杂信号处理；具有移动执行器和传感器网络的分布参数系统的分布式测量和控制。他获得了USU（2012）和UCM（2020）颁发的年度研究奖。他在2018年和2019年被Clarivate Analytics列为高度引用的研究人员。他的实验室网站是http://mechantronics.ucmerced.edu/<br>

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