【個人簡介】 李泉昌，男，漢族，中共黨員，博士。畢業于重慶大學機械工程專業，獲工學博士，加拿大女王大學聯合培養博士。面向機械裝備服役狀態智能運維需求，長期從事多信息智能感知與診斷、邊緣計算等領域研究，先后參與國家重點研發計劃、國家重點研發計劃青年科學家項目、國家自然科學基金重點項目等國家及省部級重大科技項目。發表高水平學術論文10余篇，其中以第一作者身份在 IEEE Transactions on Industrial Informatics (Q1 TOP，IF=12.3) 等國際知名期刊發表SCI、EI論文8篇，論文總計他引次數200余次。參加國際、國內權威學術會議9次并作論文報告，擔任IEEE Transactions on Industrial Informatics (Q1), ISA Transactions (Q1), Measurement (Q1) 等6家SCI期刊審稿人，獲授權中國發明專利3項。 【學習經歷】 1. 重慶大學 機械工程專業 博士 2. 女王大學 機械工程專業 博士 3. 西南石油大學 機械工程專業 學士 【研究領域】 1. 數字信號處理 2. 裝備智能感知、監測與診斷 3. 智能結構與嵌入式系統 【代表性科研成果】 1．代表性論文 [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. 移不變時頻流形自學習的旋轉機械故障特征增強. 振動工程學報, 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, 張霞, 李愛國等. 基頻移不變稀疏感知的旋轉機械故障特征增強, 中國機械工程學會機械傳動分會年會, 河南鄭州, 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．代表性專利 [1] 聲學智能軸承及其監測診斷方法, 中國發明專利, CN113063594B, 授權. [2] 一種基于應變式智能齒輪的差動自編碼方法, 中國發明專利, CN108918141B, 授權. [3] 一種旋轉控制頭膠芯磨損的實驗設備, 中國發明專利, CN105954133B, 授權. 【代表性科研項目】 (1) 西南石油大學引進人才經費, 主持, 在研. (2) 西南石油大學自然科學“啟航計劃”, 主持, 在研. (3) 中國石油某油田科技研發項目, 主持, 在研. (4) 四川省自然科學基金青年基金, 主持, 在研. 【榮譽獎勵】 (1) 全國設備監測診斷與維護學術會議, 優秀論文獎 (2) 博士研究生國家獎學金 (3) 國家公派留學獎學金 (4) 省級優秀畢業生 (5) 四川省大學生綜合素質A級證書 (6) 西南石油大學校級優秀共產黨員 |
