在Airflow中，可以使用execution_date来获取作业的执行时间。通过使用execution_date - timedelta(days=1)可以获取到昨天的日期。然后，可以根据昨天的日期来设置作业的超时时间。

以下是一个示例代码：

from datetime import timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.dummy_operator import DummyOperator
from airflow.utils.dates import days_ago

default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
    'retries': 1,
    'retry_delay': timedelta(minutes=5),
}

dag = DAG(
    'example_dag',
    default_args=default_args,
    description='A simple DAG',
    schedule_interval=timedelta(days=1),
)

def set_timeout(**context):
    yesterday = context['execution_date'] - timedelta(days=1)
    timeout = int(yesterday.strftime('%H')) * 3600  # 设置超时时间为昨天的小时数*3600秒
    context['ti'].duration = timeout

task1 = DummyOperator(
    task_id='task1',
    dag=dag,
)

task2 = DummyOperator(
    task_id='task2',
    dag=dag,
    on_execute_callback=set_timeout,  # 在任务执行时调用set_timeout函数
)

task1 >> task2

在上面的示例中，我们定义了一个名为set_timeout的函数，它接收一个context参数，其中包含了作业的执行上下文信息。在这个函数中，我们使用context['execution_date']获取到作业的执行时间，然后减去一天(timedelta(days=1))，得到昨天的日期。接着，我们将昨天的小时数乘以3600（秒），得到超时时间，并将其赋值给context['ti'].duration。这样，在任务执行时，就会根据昨天的运行时间来设置超时时间。

在示例中，task2任务的on_execute_callback参数指定了set_timeout函数，这样在任务执行时会调用该函数来设置超时时间。

注意：上述代码仅适用于以小时为单位的超时时间。如果需要以分钟或秒为单位设置超时时间，可以根据需求修改代码。