【个人简介】 李泉昌，男，汉族，中共党员，博士。2023年6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 TOP，IF=12.3) 等国际知名期刊发表SCI、EI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) 等5家SCI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 西南石油大学 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) 西南石油大学引进人才经费, 主持, 在研. (2) 西南石油大学自然科学“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) 西南石油大学校级优秀共产党员 |
