全院教师

首页    教师队伍    正文

井陆阳

发布人:机车学院时间:2020-09-15浏览:

 井陆阳    讲师    硕士生导师  
最高学历:  博士研究生  
从事专业:  故障诊断、人工智能  
联系电话:    
电子信箱:  jingluyang@qut.edu.cn  
工作单位:  青岛理工大学best365官网登录入口  
通信地址:  青岛经济技术开发区嘉陵江东路777号  
 
个人简介
井陆阳,讲师,工学博士,硕士生导师。2018年1月毕业于天津大学,2015年公派赴美国IMS研究中心(Center for Intelligent Maintenance Systems)进行博士生联合培养,现任教于青岛理工大学best365官网登录入口测控教研室。主要从事机械设备故障诊断与健康管理、深度学习、信息融合等方面的研究工作,参与多项国家省部级科研项目及企业横向课题,发表ESI热点论文1篇、高被引论文2篇、SCI/ EI论文10余篇,担任 MSSP、IEEE Transactions on Mechatronics、IEEE Sensors Journal、Measurement Science and Technology 等多个国际学术期刊审稿人。
教学情况
主授课程
《机械电子学》、《工程控制基础》、《工程测试技术》、《微机原理》、《单片机原理与接口技术》、《虚拟仪器技术》
科研情况
研究领域
1.机械设备故障诊断与健康管理
2.钢丝绳电磁检测
3.深度学习与人工智能技术
4.多传感器信息融合
科研项目
基于深度学习的装备智能监测方法研究,山东省自然科学基金,15万元,2021-2023,课题负责人
轴承故障诊断专利成果转让及研究开发,横向项目(湖北微特科技),11万元,2023-2025,课题负责人
起重机钢丝绳无损检测技术,横向项目(中国人民解放军海军工程大学),10万元,2020-2021,课题负责人
组合压辊径向丝杠副寿命预测系统研发,横向项目(软控集团),35万元,2018-2021,共同负责人
基于声振信息融合的风电机组低速轴承健康监测与智能诊断研究,山东省自然科学基金,10万元,2022-2024,参与人
制造系统在线工艺规划与产线重构软件工具-课题二:制造系统场景在线感知与智能特征提取技术,国家重点研发计划(2018YFB1701300),1354万元,2019-2023,参与人
高效密集的多层穿梭车装备的研发与示范应用,青岛市科技计划重点研发专项(科捷智能装备有限公司),1110万元,2021-2022,参与人
飞机牵引滑行对接系统的步态监测理论和外骨骼设计方法,国家自然科学基金联合基金项目(U1533103),2016-2018,38.4万元,参与人
动车组远程诊断与维护系统,横向项目(中车青岛四方机车车辆股份有限公司),120万元,2013-2015,参与人
天津港便携式起重机故障监测系统,横向项目(天津港第五港埠有限公司),2015-2016,参与人
便携式数据采集仪,横向项目(泰森数控科技有限公司),2016-2017,第二负责人
高端数控系统的在机监测与远程诊断,横向项目(泰森数控科技有限公司),2012-2015,第二负责人
天津大港油田管道漏磁检测系统,横向项目(天大精益科技有限公司),2013-2014,参与人
科研论文
[1] Jing Luyang, Zhao Ming*, Li Pin, et al. A Convolutional Neural Network Based Feature Learning and Fault Diagnosis Method for the Condition Monitoring of Gearbox[J]. Measurement, 2017, 111: 1-10. (SCI)(ESI热点论文、ESI高被引论文)
[2] Jing Luyang, Wang Taiyong*, Zhao Ming, et al. An Adaptive Multi-Sensor Data Fusion Method Based on Deep Convolutional Neural Networks for Fault Diagnosis of Planetary Gearbox[J]. Sensors, 2017, 17(2): 414-429. (SCI)(ESI高被引论文)
[3] Xu Weixiao, Shen Yujie, Jing Luyang*. A Life Prediction Method based on MDFF and DITCN-ABiGRU Mixed Network Model[J]. Heliyon, 2023. (SCI) (已录用)
[4] 张政君,井陆阳*,徐卫晓等.基于时频图与双通道卷积神经网络的轴承故障识别模型[J/OL].机电工程2023:1-10. (中文核心) (已录用)
[5] 王晓昆,井陆阳*,白晓瑞等.仿真数据驱动的起重机钢丝绳断丝定量识别方法[J/OL].机电工程2023:1-10. (中文核心) (已录用)
[6] 徐卫晓*,井陆阳,孙显斌等.基于MDFF和DCNN-SVM混合网络的滚动轴承故障诊断研究[J].制造技术与机床,2023(05):13-20.(中文核心)
[7] 陈荣信,井陆阳*,白晓瑞等.基于残差网络的钢丝绳损伤图像定量识别[J].机床与液压,2023,51(12):24-29.(中文核心)
[8] Zhang Y, Feng Z, Shi S, Dong Z, Zhao L, Jing L*, Tan J. A quantitative identification method based on CWT and CNN for external and inner broken wires of steel wire ropes[J]. Heliyon, 2022, 8(11): e11623. (SCI)
[9] Zhang Y*, Han J, Jing L, Wang C, Zhao L. Intelligent Fault Diagnosis of Broken Wires for Steel Wire Ropes Based on Generative Adversarial Nets. Applied Sciences. 2022, 12(22):11552. (SCI)
[10] Xu Weixiao, Jing Luyang*, Jiwen Tan, et al. A Multimodel Decision Fusion Method Based on DCNN-IDST for Fault Diagnosis of Rolling Bearing [J]. Shock and Vibration, 2020, Article ID 8856818, 12. (SCI)
[11] Zhang Yiqing, Jing Luyang, Tan Jiwen*, et al. A Comparative Study of the Magnetic Concentrating Sensor and the Hall Array Sensor for Damage Detection of Steel Wire Ropes [J]. Materials Research Express , 2020, 9: 1-15 (SCI)
[12] Zhang Yiqing, Jing Luyang*, Xu Weixiao, et al. A Sensor for Broken Wire Detection of Steel Wire Ropes Based on the Magnetic Concentrating Principle[J]. Sensors, 2019, 19(17): 3763-3777. (SCI)
[13] 张立智, 井陆阳*, 徐卫晓, 等. CNN 和 D-S 证据理论相结合的齿轮箱复合故障诊断研究[J]. 机械科学与技术, 2019, 38(10): 1582-1588.(中文核心)
[14] 张立智, 井陆阳*, 徐卫晓, 等. 基于卷积降噪自编码器和CNN的滚动轴承故障诊断[J]. 组合机床与自动化加工技术, 2019, (06): 58-62.(中文核心)
[15] Jing Luyang, Chen Dongxiang, Wang Taiyong*, et al. Research on SVM based Diagnosis System for Oil Tubing[J]. Key Engineering Materials, 2016, 693: 1405-11. (EI)
[16] Jing Luyang,, Wang TaiYong*, Chen Dongxiang, et al. Design and Implementation of Online Monitoring and Remote Diagnostic System for CNC Machine Tools[J]. Advanced Materials Research, 2013, 819: 136-139. (EI)
[17] 井陆阳*, 王太勇, 陈东祥, 等. 数控机床多参数在线监测诊断系统的设计与实现[J]. 制造业自动化, 2013, 35(11): 178-180. (中文核心)
[18] 井陆阳, 王太勇*, 陈东祥, 等. 数控装备微弱故障早期辨识及远程智能维护理论与系统研究[C]. 全国设备监测诊断与维护学术会议、全国设备故障诊断学术会议暨2014年全国设备诊断工程会议, 2014, 33(S).
发明专利
一种智能灭火机器人,发明专利2020104064120,第一位
一种基于漏磁检测与光学检测的钢丝绳探伤仪,发明专利202011471884,第一位
一种新型的滚动轴承故障诊断方法及其系统,发明专利CN202210310261,第六位
获奖情况
2021年,第十八届中国研究生数学建模竞赛,二等奖,研究生导师
2019年,第八届山东高校机器人大赛,三等奖,指导老师
2015年,获得国家留学基金委公派留学基金,授予单位:国家留学基金委
2014年,全国设备监测诊断与维护学术会议论文荣誉奖,授奖单位:中国机械工程学会-设备与维修分会
2013年,ISAIM国际会议(北京)优秀论文奖,授奖单位:中国机械工程学会
招生信息
欢迎对人工智能、传感器检测、设备故障诊断与健康管理等方向感兴趣的同学报考