科学研究
工业智能技术与系统研究所
屈剑锋

屈剑锋,副教授,博士生导师。2009年获重庆大学控制理论与控制工程专业博士学位。

教育背景

1996.9-2000.6         重庆大学,本科生

2004.09-2009.12     重庆大学,博士研究生

2008.01-2009.01     加拿大,University of Guelph 联合培养

2000.07-2004.09     西安高压开关厂,工程师

专业领域

微弱信号检测,信号处理与智能控制,智能故障诊断

主要研究方向

智能感知与计算、智能故障诊断、复杂系统智能控制与决策。

主讲课程

主讲嵌入式技术及应用、分布式控制系统、计算机通信与网络、人工智能基础、先进控制理论、先进控制工程等多门本科、研究生课程。

科研情况简介

先后在科技惠民计划项目1项,重庆市自然科学基金项目2项,中央高校基本科研项目1项,作为主研参与国家自然科学基金重点项目1项,科技部国家重点研发计划项目1项,国家自然科学基金面上项目3项,参与、完成了国家“863”高技术研究计划项目、教育部博士点基金项目、重庆市攻关项目和自然科学基金等10余项科研项目,以第一作者和通讯作者国内外发表高水平学术论文30余篇。2011年度重庆大学优秀博士论文、2012年度重庆市优秀博士论文获得者。申请发明专利50余项,获授权发明专利20余项。相关应用研究成果获得教育部科技进步奖一等奖、重庆市科技进步奖一等奖、中国仪器仪表学会科学技术奖一等奖等省部级科技奖励8项,其中一等奖5项、个人奖1项、二等奖2项。

论文(选录)

[1]  Zhong T, J Qu,  Fang X , et al. The Intermittent Fault Diagnosis of Analog Circuits Based on EEMD-DBN[J]. Neurocomputing, 2021.

[2]  Wang Z , Qu J , Fang X , et al. Prediction of early stabilization time of electrolytic capacitor based on ARIMA-Bi_LSTM hybrid model[J]. Neurocomputing, 2020, 403.

[3]  Ren H , Qu J F , Chai Y , et al. Deep learning for fault diagnosis: The state of the art and challenge[J]. Control and Decision, 2017, 32(8):1345-1358.

[4]  Ren H , Chai Y , Qu J , et al. A novel adaptive fault detection methodology for complex system using deep belief networks and multiple models: A case study on cryogenic propellant loading system[J]. NEUROCOMPUTING, 2017:S0925231217317149.

[5] Hao R , Qu J , Yi C , et al. Cepstrum Coefficient Analysis from Low-Frequency to High-Frequency Applied to Automatic Epileptic Seizure Detection with Bio-Electrical Signals[J]. APPLIED SCIENCES-BASEL, 2018, 8(9):1528.

联系方式

qujianfeng@cqu.edu.cn

      重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号重庆大学自动化学院