姓名 卢国梁
性别 男

出生年月 1982.04
行政职务 系副主任，副所长
学历 博士研究生 学位 博士
专业技术职务及任导师情况 副教授，硕士研究生导师
所在一级学科名称 机械工程
所在二级学科名称 机械电子工程


学术身份
山东大学青年****未来计划
学术兼职

中国振动工程学会转子动力学专委会理事、故障诊断专委会理事；JPHM编委；常年担任PHM领域国际会议程序委员会成员、分组主席或组织人，及各类知名国际期刊和国际会议审稿人。
国内外学习和工作经历
2013.09-至今，山东大学，机械工程学院机械电子工程研究所，副教授
2013.02-2013.03，日本北海道大学，信息科学研究科，研究助理
2009.10-2013.03，日本北海道大学，信息科学研究科，博士
2006.09-2009.07，山东大学，机械电子工程，硕士
2002.09-2006.07，山东大学，机械电子工程，学士
主讲课程
本科生：微机原理与应用、计算机理论及应用
研究生：视觉伺服技术
研究领域
动态系统可靠性与智能云监测；微纳视觉观测与测量；时序数据挖掘及跨学科应用


承担科研项目情况
主持国家自然科学基金、山东省自然科学基金、教育部留学回国基金和“面向XXX的视觉检测与算法开发”、“XXX全链路监控关键技术研发”等课题；参与国家重点研发计划等。
近期主要的代表性论文、著作、专利

近期主要的代表性论文、著作、专利
[1] Yang S, Liu Z, Lu G*, Early Change Detection in Dynamical Bearing Degradation Process Based on Hierarchical Graph Model and Adaptive Inputs Weighting Fusion, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020
[2] Wang T, Liu Z, Lu G*, Liu J, Temporal-Spatio Graph Based Spectrum Analysis for Bearing Fault Detection and Diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020
[3] Wen X, Lu G*, Liu J, Yan P, Graph modeling of singular values for early fault detection and diagnosis of rolling element bearings, Mechanical Systems and Signal Processing, 2020
[4] Gao Z, Qu, L, Lu G*, Early Change Detection in Dynamic Machine Running Status Based on A New Stability Measure, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , 2020
[5] Lu G*, et al, Automated detection of dynamical change in EEG signals based on a new rhythm measure, Artificial Intelligence in Medicine, 2020
[6] Wang X, Lu G*, Yan P, A novel cyclic time averaging framework for change detection in dynamic machine running status, Measurement, 2020
[7] Wang X, Zhu Z, Lu G*, Multiple Regression Analysis for Change Detection in Multi-Sensory Monitoring Data with Application to Induction Motor Speed Condition Monitoring, Measurement Science and Technology, 2020
[8] Chen G, Lu G*, et al, Anomaly detection in EEG signals: a case study on similarity metric, Computational Intelligence and Neuroscience, 2020
[9] Chen Z, Lu G*, et al, A unified framework and method for EEG-based early seizure detection and epilepsy diagnosis, IEEE ACCESS, 2020
[10] 卢国梁*, 等. 基于振动图像特征的机械状态异常检测算法, 《振动、测试与诊断》, 2020
[11] Wang T, Lu G*, Yan P, A Novel Statistical Time-Frequency Analysis for Rotating Machine Condition Monitoring, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019
[12] Su G, Lu G*, Yan P, Planar motion measurement of a compliant micro stage: an enhanced microscopic vision approach, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2019
[13] Chen G, Lu G*, et al. An integrated framework for change detection in running status of industrial machinery under transient conditions, ISA Transactions, 2019
[14] Yang S, Lu G*, et al. Change detection in rotational speed of rotary machinery using Bag-of-Words based feature extraction from vibration signals, Measurement, 2019
[15] Wang T, Lu G*, Yan P, Multi-sensors based condition monitoring of rotary machines: an approach of multidimensional time-series analysis, Measurement, 2019
[16] Wen X, Lu G*, et al. A stiffness-based degradation model for lifetime monitoring of nano/micro motion systems, Journal of Prognostics and Health Management, to appear, 2019
[17] Wen X, Lu G*, et al. Differential Equation-Based Prediction Model for Early Change Detection in Transient Running Status, Sensors, 2019
[18] Chen G, Lu G*, et al, Early abnormal detection in EEG signals: an approach of structural time-series analysis, IEEE ACCESS, 2019
[19] Gao Z, Lu G*, Yan P. Graph-based change detection for condition monitoring of rotating machines: an enhanced framework for non-stationary condition signals, Measurement Science and Technology, 2019
[20] Gao Z, Lu G*, et al. Recognizing Human Actions in Low-Resolution Videos: An Approach Based on the Dempster-Shafer Theory, International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2019
[21] Yang S., Lu G*, et al. High-level Feature Extraction based on Correlogram for State Monitoring of Rotating Machinery with Vibration Signals, International Journal of Performability Engineering, 2019
[22] 朱永波, 卢国梁*. 基于计算机显微视觉的微动平台位移测量方法, 《传感器与微系统》, 2019


专利及著作权：
[1] 发明专利：一种基于图论的旋转机械振动信号监测方法及系统；基于多传感器的旋转机械系统运行状态监测方法及系统；一种基于声学信号分析的机械系统运行状态实时监控方法；基于显微视觉的微纳平台位移测量方法及系统；一种脑电信号状态变化的实时检测方法及系统；基于脑-机接口的昏迷自动报警系统及报警方法；一种监控视频特征帧在线提取方法；一种行为视频无监督时序分割方法；自动化物流分拣系统等
[2] 软件著作权：机械设备运行大数据云平台监测软件V1.0；机械运行大数据云平台客户端软件V1.0；SDU脑电信号检测软件V1.0；PHM实验平台控制软件V1.0；基于声学的机械系统故障诊断系统V1.0等


获奖项目
日本北海道大学计算机科学专攻长赏(2013年)
山东省优秀硕士论文(2010年)、山东大学优秀硕士论文(2010年)
山东大学研究生校长奖学金(2008年)
山东省优秀硕士学位论文指导奖(2019年)、山东大学优秀硕士论文指导奖(2019年)
2018 Prognostics and System Health Management Conference 最佳论文奖
指导硕士生获山东大学学生“五?四”青年科学奖(2019年第十届)
指导硕士生获山东省优秀硕士论文(2019年)、山东大学优秀硕士论文(2019年)
指导硕士生获研究生国家奖学金(2017年、2018年、2019年)
指导本科生获全国大学生机械创新设计大赛二等奖(2016年)
指导本科生获山东大学优秀毕业论文(2017年)

联系方式
邮箱：luguoliang@sdu.edu.cn