【个人简介】 李泉昌，男，汉族，中共党员，博士。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8篇，论文总计他引次数200余次。参加国际、国内权威学术会议9次并作论文报告，担任IEEE Transactions on Industrial Informatics (Q1), ISA Transactions (Q1), Measurement (Q1) 等6家SCI期刊审稿人，获授权中国发明专利3项。 【学习经历】 1. 重庆大学 机械工程专业 博士 2. 女王大学 机械工程专业 博士 3. 西南石油大学 机械工程专业 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) 皇家永利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) 皇家永利大学生综合素质A级证书 (6) 西南石油大学校级优秀共产党员 |
