个人信息Personal Information 讲师（高校） 硕士生导师
性别：男
在职信息：在职
所在单位：土木与水利工程学院
学历：研究生(博士)毕业
学位：工学博士学位
毕业院校：华中科技大学
学科：水利水电工程

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个人简介Personal Profile 刘颉，1988年6月出生，讲师，硕士生导师。本科、硕士、博士毕业于华中科技大学。博士期间于华中科技大学无锡研究院机电信息与智能技术研究所生产实习3年，2016年受国家留学基金委资助于佐治亚理工学院MSSE实验室学术交流1年，2018年7月起就职于华中科技大学水电与数字化工程学院。课题组致力于发展新能源电力复杂系统故障诊断与预测健康管理新技术、新方法。目前主持GF科技创新特区项目1项、校自主创新基金（国库）1项、工信部重点实验室开放基金1项、民用横向项目1项，承担国家重点研发计划1项、“十三五”装备预研领域基金重点项目1项，GF横向项目1项，民用横向项目2项。近五年共发表学术论文35篇，其中SCI收录21篇（第一作者或通讯作者12篇），获授权发明专利7项、实用新型专利4项、软件著作权3项。



教育经历Education Background
工作经历Work Experience
2016.92017.9
佐治亚理工学院
机械工程
进修或培训
联合培养博士
2013.92018.6
华中科技大学
机械电子工程
工学博士学位
研究生(博士)毕业
2010.92013.3
华中科技大学
检测技术与自动化装置
工学硕士学位
研究生(硕士)毕业
2006.92010.6
华中科技大学
测控技术与仪器
工学学士学位
本科(学士)
2014.72018.6
华中科技大学无锡研究院
机电信息与智能技术研究所
助理工程师（实习）
2018.7至今
华中科技大学
水电与数字化工程学院
讲师

研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
信息感知与智能仪器仪表研制
机电系统装备设计与研发
复杂机电系统故障诊断与健康管理
非线性系统动力学分析与智能控制
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个人信息Personal Information 讲师（高校） 硕士生导师
性别：男
在职信息：在职
所在单位：土木与水利工程学院
学历：研究生(博士)毕业
学位：工学博士学位
毕业院校：华中科技大学
学科：水利水电工程

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研究领域
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论文成果
Jie Liu, Youmin Hu, Bo Wu, Yan Wang*.An improved diagnosis approach for FDM process with acoustic emission.Journal of Manufacturing Processes.35570-579
Jie Liu, Youmin Hu, Yan Wang, Bo Wu*, et al.An integrated multi-sensor fusion-based deep feature learning approach for rotating machinery diagnosis.Measurement Science and Technology.2018,**
Zhongxu Hu, Yan Wang, Ming-Feng Ge, Jie Liu*.Data-driven Fault Diagnosis Method based on Compressed Sensing and Improved Multi-scale Network.IEEE Transactions on Industrial Electronics.67(4):3216-3225

专利
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著作成果
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科研项目
基于迁移学习的抽水蓄能机组故障诊断研究,2019kfyXJJS137,
超高速并行采样、并行触发定位与存储同步等关键技术研究,2018YFB**,2019/07/01-2021/06/30

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Jie Liu, Youmin Hu, Bo Wu, Yan Wang*.An improved diagnosis approach for FDM process with acoustic emission.Journal of Manufacturing Processes.35570-579
Jie Liu, Youmin Hu, Yan Wang, Bo Wu*, et al.An integrated multi-sensor fusion-based deep feature learning approach for rotating machinery diagnosis.Measurement Science and Technology.2018,**
Zhongxu Hu, Yan Wang, Ming-Feng Ge, Jie Liu*.Data-driven Fault Diagnosis Method based on Compressed Sensing and Improved Multi-scale Network.IEEE Transactions on Industrial Electronics.67(4):3216-3225
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基于迁移学习的抽水蓄能机组故障诊断研究,2019kfyXJJS137,
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