刘志亮副教授
所在系所： 机械工程系
出生年月： 1984年12月
导师代码： 11975
电子邮件： Zhiliang_Liu@uestc.edu.cn
通讯地址： 清水河校区基础实验大楼313
个人主页： http://www.smee.uestc.edu.cn/info/1177/8351.htm


教育经历
2008/09-2013/06：电子科技大学，检测技术与自动化装置，博士
2009/09-2011/09：University of Alberta（加拿大），机械工程，联合培养
2006/09-2008/08：电子科技大学，控制理论与控制工程，硕博连读硕士阶段
2002/09-2006/07：西南民族大学，电子信息工程，学士

工作经历
2018/07~至 今：电子科技大学，机械与电气工程学院，副教授、博士生导师
2015/03~至 今：University of Glasgow（英国），Glasgow College，Honorary Lecturer
2014/06~2020/05：电子科技大学、杭州轴承试验研究中心，联合企业培养博士后
2015/08~2018/06：电子科技大学，机械电子工程学院，副教授
2017/07~2017/12：北京交通大学，轨道交通控制与安全国家重点实验室，访问****
2013/07~2015/07：电子科技大学，机械电子工程学院，讲师


研究方向
1、信号处理与人工智能
2、寿命预测与故障诊断
3、智能传感与状态监测



研究项目与课题
主持国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国博士后科学基金和国家重点实验开放课题等纵向项目12项，同时承担企业委托技术开发课题6项。目前主要开展的项目如下：
[1] 2019/01~2022/12，智能运维闭环反馈的重大装备制造服务融合技术及平台，国家重点研发计划重点专项，主研
[2] 2019/01~2023/12，高速列车运行风险评估及调控基础理论与方法，国家自然科学基金重点项目，主研
[3] 2016/07~2021/06，高速列车走行部齿轮箱早期故障诊断与预警技术，国家重点研发计划子课题，负责人
[4] 2018/01~2021/12，钢丝绳无损检测技术，企业委托课题，负责人
[5] 2019/08-2021/07，设备智能管理关键技术，企业委托课题，负责人


代表性学术成果

在主流国际期刊和会议上已发表（含录用）学术论文89篇，其中32篇被SCI数据库检索收录（其中包括大类一/二区19篇、TOP期刊14篇、ESI高被引论文1篇），并拥有10余项国家发明专利和国家计算机软件著作权。近五年代表性论文如下：
（1）信号处理与人工智能
[1] Zhiliang Liu*, Dandan Peng, Ming J. Zuo, Jiansuo Xia, and Yong Qin. Improved Hilbert-Huang transform with soft sifting stopping criterion and its application to fault diagnosis of wheelset bearings. ISA Transactions. Accepted July 6, 2021.
[2] Haoran Han#, Huan Wang#, Zhiliang Liu*, Jiayi Wang. Intelligent vibration signal denoising method based on non-local fully convolutional neural network for rolling bearings. ISA Transactions, Accepted April 19, 2021.
[3] Dandan Peng, Huan Wang, Zhiliang Liu*, Wei Zhang, Ming J. Zuo, and Jian Chen. Multi-branch and multi-scale CNN for fault diagnosis of wheelset bearings under strong noise and variable load condition. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(7): 4949-4960, 2020.
[4] Huan Wang, Zhiliang Liu*, Dandan Peng, and Yong Qin*. Understanding and learning discriminant features based on multi-attention 1DCNN for wheelset bearing fault diagnosis. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(9): 5735-5745, 2020.
[5] Zhiliang Liu*, Yaqiang Jin, Ming J. Zuo, and Dandan Peng. ACCUGRAM: a novel approach based on classification to frequency band selection for rotating machinery fault diagnosis. ISA Transactions, 95: 346-357, 2019.
[6] Zhiliang Liu*, Yaqiang Jin, Ming J. Zuo, and Zhipeng Feng. Time-frequency representation based on robust local mean decomposition for multi-component AM-FM signal analysis. Mechanical Systems and Signal Processing. 95: 468-487, 2017.
[7] 彭丹丹, 刘志亮*, 靳亚强, 秦勇. 基于软筛分停止准则的改进经验模态分解及其在旋转机械故障诊断中的应用. 机械工程学报, 55 (10): 122-132, 2019.

（2）寿命预测与故障诊断
[8] Huan Wang, Zhiliang Liu*, Dandan Peng, Mei Yang, and Yong Qin*. Feature-level attention-guided multi-task CNN for fault diagnosis and working conditions identification of rolling bearing. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Accepted Feb. 12, 2021.
[9] Zhiliang Liu, Huan Wang*, Junjie Liu, Yong Qin*, and Dandan Peng. Multi-task learning based on lightweight 1DCNN for fault diagnosis of wheelset bearings. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement. 70: **, 2020.
[10] Zhiliang Liu*, Jinlong Kang, Xuejun Zhao, Ming J Zuo, Yong Qin, and Limin Jia. Modelling of the safe region based on support vector data description for health assessment of wheelset bearings. Applied Mathematical Modelling, 73: 19-39, 2019.
[11] 刘志亮*、刘仕林、李兴林、康金龙、彭兴, 滚动轴承安全域建模方法及其在高速列车异常检测中的应用, 机械工程学报, 53(10): 116-124, 2017.
[12] 刘志亮、潘登、左明健*、李兴林, 轨道车辆故障诊断研究进展, 机械工程学报, 52(14): 134-146, 2016.

（3）智能传感与状态监测
[13] Zhiliang Liu*, Shunqi Liu, Chuan Xie, and Guanghan Bai. Non-invasive force measurement based on magneto-elastic effect for steel wire ropes. IEEE Sensors Journal. Accepted Jan. 17, 2021.
[14] Zuopu Zhou# and Zhiliang Liu#*. Fault diagnosis of steel wire ropes based on magnetic flux leakage imaging under strong strand and shaking noises. IEEE Transactions on Industrial Electronics. 68(3): 2543-2553, 2021.
[15] Shaohua Yang#, Zhiliang Liu#, Guoliang Lu*. Early change detection in dynamical bearing degradation process based on hierarchical graph model and adaptive inputs weighting fusion. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 17(5): 3186-3196, 2021.

学术成果详情见：https://www.researchgate.net/profile/Zhiliang_Liu5


荣誉与奖励
2020年，获电子科技大学本科教学成果奖二等奖
2020年、2019年和2017年，获电子科技大学“五粮液本科教学奖教金”
2019年，获电子科技大学“来华留学研究生培养优秀指导教师”
2016年，获中国博士后科学基金特别资助
2015年，获中国博士后科学基金一等资助
2013年~2021年指导学生中有2人获国家奖学金、2人获国家建设高水平大学公派研究生项目全额奖学金、1人获2020年度中国电子学会优秀硕士学位论文、1人获电子科技大学优秀毕业研究生、9人获校级优秀本科毕设、1人获校级优秀研究生论文、6人获院级优秀本科毕设。


招生专业
博士后合作方向
01 智能传感与状态监测
02 故障诊断与寿命预测
03 备件管理与决策优化

博士招生专业
080200机械工程
01装备可靠性与设备监控管理
03智能感知与控制技术
06机器人技术

硕士招生专业
080200机械工程
01装备可靠性与设备监控管理
03智能感知与控制技术
06机器人技术