殷宝吉

讲师

机电工程系

机械工程学院


个人邮箱：
yinbaoji@just.edu.cn

办公地点：
机械工程学院

通讯地址：
江苏省镇江市丹徒新区长晖路666号

邮政编码：


传真：
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个人简介

殷宝吉，男，汉族，1987年出生，中共党员，2011年读博时开始研究水下机器人运动控制与故障诊断问题，作为主要参与者完成国家自然科学基金“外部干扰下自主式水下机器人推进器与导航传感器故障诊断方法研究（**）”1项、教育部博士点基金“自主式水下机器人推进器故障辨识与容错控制技术研究（024）”1项，2016年完成博士论文“水下机器人推进器故障特征分离与故障程度辨识方法研究”，之后，继续从事该方向的研究工作。主持省部级科研项目2项，市厅级及横向课题3项，以第一作者或通讯作者在《Journal of Systems and Control Engineering》、《Journal of Mechanical Engineering Science》等期刊上发表SCI收录论文4篇，在《华中科技大学学报（自然科学版）》上发表EI收录论文1篇；获授权发明专利12项；2017年，获黑龙江省科学技术奖二等奖“水下机器人故障诊断与安全性技术”1项（第七名）,2019年，指导研究生参加第十六届挑战杯大赛，获省赛一等奖，国赛三等奖。





研究方向
1、水下机器人运动控制与故障诊断












教育经历
2006.08-2010.07，哈尔滨工程大学，机电工程学院，本科
2010.08-2011.07，哈尔滨工程大学，机电工程学院，硕士
2011.08-2016.12，哈尔滨工程大学，机电工程学院，博士
2017.04-至今，江苏科技大学，机械工程学院，讲师



课程教学
主要讲授《机械工程测试技术基础》（含留学生）、《微机原理与应用》（含留学生）、《数控系统》（含留学生）等理论课程，参与本科生专业实习、课程设计、毕业设计等实践教学，指导研究生开展科学研究。








科研项目 [1] 江苏省自然科学基金，计及海水压力因素影响的深海水下机器人推进器故障诊断方法研究,20万，2019.07-2022.06，在研，主持。
[2] 哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室基金，双向体积可变式浮力调节系统及其控制技术研究，25万，2019.01-2020.12，在研，主持。
[3] 江苏省高校自然科学基金，深海推进器故障信号能量谱迁移规律与多核辨识方法研究，5万，2019.09-2021.08，在研，主持。
[4] 横向课题，彩虹鱼“驾驶”潜水器模型开发，4.5万，2018.01-2018.12，已结题，主持。
[5] 横向课题，彩虹鱼潜水器模型测试，3.5万，2018.01-2018.12，已结题，主持。



专利成果 [1]殷宝吉(1/7)等. 一种水下机器人上机械手的可拆卸连接机构. 授权.ZL 2.7.
[2]殷宝吉(1/8)等. 水下机器人推进器实时监测电流值的降噪方法及其实时监测系统. 授权. ZL 3.3.
[3]殷宝吉(1/7)等. 一种两级增力机构驱动式水下机电解脱装置. 授权. ZL 6.3.
[4]殷宝吉(1/7)等. 基于时频功率谱密度极大值的小波分解尺度确定及故障特征增强方法. 授权.ZL 5.2.
[5]殷宝吉(1/6)等. 故障能量区域边界识别及特征提取方法. 授权.ZL 6.0.
[6]殷宝吉(2/5)等. 一种水下机器人应急释放装置. 授权.ZL 8.X.
[7]殷宝吉(2/5)等. 一种水下机器人的锂电池组过放电保护电路. 授权.ZL 3.0.
[8]殷宝吉(2/8)等. 气压驱动式水下解脱装置. 授权.ZL 6.8.
[9]殷宝吉(2/6)等. 一种微小型水下机器人电池舱. 授权.ZL 0.2.
[10]殷宝吉(2/7)等. 水下推进器密封舱穿舱线缆连接器. 授权.ZL 9.4.
[11]殷宝吉(2/5)等. 一种能源系统可变的开架式水下机器人实验平台. 授权.ZL 5.8.
[12]殷宝吉(2/6)等. 一种栈式装配结构的水下机器人电子舱. 授权.ZL 6.2.




科研团队 殷宝吉，海工装备数字化设计理论与方法团队成员。该团队掌握了深海耐压结构创新设计方法与非线性失稳评估技术、 海洋油气开采与新能源开发平台的部分关键技术与系统。但随着新技术发展与新需求出现，海工装备开发的理论与方法体系还不够完善。因此， 该团队在未来 3-5年，甚至更长的一段时间内，抓住国家发展海洋工程战略机遇，深入开展深海探测、油气资源开发与利用、风电场建设等领域的基础、共性、关键问题研究，逐步形成该领域装备的开发体系。 具体包括三个子方向： 1） 深海装备多元耦合仿生设计与制造； 2） 海工装备动力学特性分析与控制； 3） 关键配套系统智能监测与过程控制。该团队现有成员 15 名，其中带头人 2 名，研究骨干 3 名。团队成员中，教授 3 名，副教授 6 名，讲师 6 名；具有博士学位 12 名，其中海外博士 2 名； 50 岁以上 4 名、35 岁以下 7 名、平均年龄 39.1 岁。团队人员梯队、年龄、职称、 学历、经历合理，具有超强的科研素质和发展潜力。



获奖动态 指导学生参加学科竞赛，获第十六届“挑战杯”大赛，省赛一等奖，国赛三等奖。



教学随笔

论文著作
[1]Yin Baoji, Zhang Mingjun, Lin Xi, Fang Jiwen, Su Shijie. A fault diagnosis approach for autonomousunderwater vehicle thrusters using time-frequency entropy enhancement and boundary constraint-assisted relative gray relational grade[J].Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part I-Journal of Systems and Control Engineering.2020, 234(4):512-526.[SCI: 001]
[2] Yin Baoji, Yao Feng, Wang Yujia, Zhang Mingjun, Zhu Chenguang. Fault degree identification method for thruster of autonomous underwater vehicle using homomorphic membership function and low frequency trend prediction[J].Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part C-Journal of Mechanical Engineering Science.2019, 233(4):1426-1440.[SCI: 023]
[3] Baoji Yin, Xi Lin, Wenxian Tang, Zhikun Jin, Thruster fault identification for autonomous underwater vehicle based on time-domain energy and time-frequency entropy of fusion signal[C].The 12th International Conference on Intelligent Robotics and Applications, Shenyang, China, 2019.08.08-2019.08.11. [EI: 20**5]
[4]Mingjun Zhang, Baoji Yin, Weixin Liu, Xing Liu. Thruster fault feature extraction for autonomous underwater vehicle in time-varying ocean currents based on single-channel blind source separation. Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part I-Journal of Systems and Control Engineering. 2016, 230(1): 46-57P [SCI: 005]
[5]Mingjun Zhang, Baoji Yin, Xing Liu, Jia Guo. Thruster fault identification method for autonomous underwater vehicle using peak region energy and least square grey relational grade. Advances in Mechanical Engineering. 2015, 7(12): 1-12P [SCI: 056 ]
[6] Mingjun Zhang, Xing Liu, Baoji Yin, Weixin Liu. Adaptive terminal sliding mode based thruster fault tolerant control for underwater vehicle in time-varying ocean currents. Journal of The Franklin Institute Engineering. 2015, 352(11): 4935-4961[SCI: 014]
[7]Weixin Liu, Yujia Wang, Baoji Yin, Xing Liu, Mingjun Zhang. Thruster fault identification based on fractal feature and multi-resolution wavelet decomposition for autonomous underwater vehicle. Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part C-Journal of Mechanical Engineering Science. 2017, 231(13): 2528-2539P [SCI: 015]
[8] 殷宝吉,陈晨,杨喜兰,王筱蓉.微机原理与应用课程启发式教学方法探究[J].教育现代化,2020,7(36):92-95.
[9] 殷宝吉,董亚鹏,唐文献,张建.船舶螺旋桨水下清洗机器人推进器驱动及关键部件状态监测研究[J].江苏科技大学学报
(自然科学版),2019,33(04):31-37.
[10]陈晨,殷宝吉,唐丹,夏晶.机械工程测试技术课程实验教学改革[J].教育现代化,2019,6(71):84-85.
[11]张铭钧，殷宝吉，刘维新，王玉甲. 随机干扰下AUV推进器故障特征提取与融合. 华中科技大学学报(自然科学版). 2015，43(6)：22-26、54[EI: 20**6]
[12] 张铭钧，刘维新，殷宝吉，王玉甲. 自主式水下机器人故障特征增强方法. 哈尔滨工程大学学报. 2014，35(9)：1099-1105 [EI: 20**9]
[13]刘维新，张铭钧，殷宝吉，刘星. 基于小波最优重构尺度的AUV推进器故障检测方法. 上海应用技术学院学报(自然科学版). 2015，15(2)：130-134










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