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李泉昌

2024/01/31 作者:  编辑:夏天鸿  审核人:覃莉  点击:[]

  

李泉昌

讲师

学历/学位

研究生/博士

硕导/博导

硕导

行政职务

教研室

智能感知工程

研究方向

装备智能感知与诊断;智能结构与嵌入式系统

研究生招生学科专业

机械工程,仪器科学与技术

电子邮件/联系电话

liquanchang@outlook.com

个人简介

【个人简介】

李泉昌,男,汉族,中共党员,博士。20236月毕业于重庆大学机械工程专业,获工学博士,加拿大女王大学联合培养博士。面向机械装备服役状态智能运维需求,长期从事多信息智能感知与诊断、边缘计算等领域研究,先后参与国家重点研发计划、国家重点研发计划青年科学家项目、国家自然科学基金重点项目等国家及省部级重大科技项目。发表高水平学术论文10余篇,其中以第一作者身份在 IEEE Transactions on Industrial Informatics (Q1 TOPIF=12.3) 等国际知名期刊发表SCIEI论文7篇,论文总计他引次数160余次。参加国际、国内权威学术会议6次并作论文报告,担任IEEE Transactions on Industrial Informatics (Q1), ISA Transactions (Q1), Measurement (Q1) 5SCI期刊审稿人,获授权中国发明专利3项。

 

【学习经历】

2017.09 - 2023.06  重庆大学           机械工程   工学博士

2021.04 - 2022.05  女王大学           机械工程   联培博士

2013.09 - 2017.06  红宝石官方网站hbs123   机械工程   工学学士

 

【研究领域】

1. 数字信号处理

2. 装备智能感知、监测与诊断

3. 智能结构与嵌入式系统

 

【代表性科研成果】

1.代表性论文

[1]  Q. Li, X. Ding, Q. He, et al. Manifold sensing-based convolution sparse self-learning for defective bearing morphological feature extraction. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(5): 3069-3078.

[2]  Q. Li, X. Ding, W. Huang, et al. Transient feature self-enhancement via shift-invariant sparse learning for rolling bearing health diagnosis. Measurement, 2019, (148): 106957.

[3]  Q. Li, X. Ding, T. Wang, et al. Time-frequency synthesis analysis for complex signal of rotating machinery via variational mode manifold reinforcement learning. Part C-Journal of Mechanical Engineering Science, 2019, 234(7):1438-1455.

[4]  李泉昌, 何清波, 邵毅敏等. 移不变时频流形自学习的旋转机械故障特征增强. 振动工程学报, 2020, 33(3): 622-628.

[5]  Q. Li, X. Ding, W. Huang et al. Rotating machinery fault diagnosis with weighted variational manifold learning. Proceeding of 2nd World Congress on Condition Monitoring, 2019, Singapore.

[6]  Q. Li, J. Ding, W. Huang. A phase spectrum method for the measurement of liquid-layer thickness. Proceedings of the ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition, 2019, Pittsburgh, USA, Vol. 4A.

[7]  李泉昌, 张霞, 李爱国等. 基频移不变稀疏感知的旋转机械故障特征增强, 中国机械工程学会机械传动分会年会, 河南郑州, 2023: 69.

[8]  Q. Li, X. Zhang, H. Liang, et al. Variational mode feature construction-based improved kernel extreme learning machine for rotating machinery intelligent diagnosis, 8th International Conference on Condition Monitoring in Non-stationary Operations, 2024: 171.

[9]  Y. Xu, Q. Li, W. Lin, et al. Lamb waves-based sparse distributed penetrating communication via phase-position modulation for enclosed metal structures. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 19 (12): 11418-11429.

[10]  L. Dai, Q. Li, Y. Chen, et al. Complex scale feature extraction for gearbox via adaptive multi-mode manifold learning. Measurement, 2021, (174): 108688.

[11]  X. Ding, Q. Li, L. Lin, et al. Fast time-frequency manifold learning and its reconstruction for transient feature extraction in rotating machinery fault diagnosis. Measurement, 2019, (141): 280-395.

 

2.代表性专利

  [1]  声学智能轴承及其监测诊断方法, 中国发明专利, CN113063594B, 授权.

  [2]  一种基于应变式智能齿轮的差动自编码方法, 中国发明专利, CN108918141B, 授权.

  [3]  一种旋转控制头胶芯磨损的实验设备, 中国发明专利, CN105954133B, 授权.

 

【代表性科研项目】

(1) 红宝石官方网站hbs123引进人才经费, 主持, 在研.

(2) 红宝石官方网站hbs123自然科学“启航计划”, 主持, 在研.

(3) 中国石油某油田科技研发项目, 主持, 在研.

(4) 四川省自然科学基金青年基金, 主持, 在研.

 

【荣誉奖励】

(1) 全国设备监测诊断与维护学术会议, 优秀论文奖

(2) 博士研究生国家奖学金

(3) 国家公派留学奖学金

(4) 省级优秀毕业生

(5) 四川省大学生综合素质A级证书

(6) 红宝石官方网站hbs123校级优秀共产党员

 

 

 

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