姓名：吐松江·卡日
职 称：副教授 学位：博士
邮 箱：minyun229@163.com 单位：电气工程学院电气系
办公室：南校区2#实验楼C208房间
n 研究方向

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故障诊断与可靠性工程，人工智能与模式识别；
n 个人及工作简历

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2003-2007年 西安交通大学电气工程学院 电气工程及其自动化专业 学士
2007-2010年 西安交通大学电气工程学院 电气工程及其自动化专业 硕士
2014-2019年 清华大学电机系 电气工程 博士
2010 -2012年 上海思源高压电器有限公司 研发工程师
2012-至今 新疆大学电气工程学院电气工程系 教师
副教授（2019年）、硕士生导师（2019年）、讲师（2014年）

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n 科研项目

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自2012年起，主持及参与多项国家自然科学基金、省部级项目与横向课题；目前主持国家自然科学基金地区、自治区高校科研计划项目、博士启动基金项目各1项。2019年获得新疆维吾尔自治区“优秀青年科研工作者”称号，并获得项目支持。主持及参与的部分项目包括：
· 基于大数据的城市电网设备系统开发与应用，国家863计划
· 基于油中溶解气分析的电力变压器故障特征特性研究，国家自然科学基金
· 基于特征选择与数据融合的变压器故障诊断方法研究，自治区高校科研项目
· 基于人工智能的GIS异常智能分析及故障防御技术研究，横向课题
· SF6断路器及隔离开关主动预警模型研究开发，横向课题
n 学术及科研成果、专利、论文
先后发表学术论文20余篇，其中被SCI/EI收录12篇，授权发明专利5项；部分研究成果如下：
· An Integrated Method of ANFIS and Dempster-Shafer Theory for Fault Diagnosis of Power Transformer, IEEE Transaction on Dielectric and Electrical Insulation. 2018, 25.
· A hybrid feature selection approach for power transformer fault diagnosis based on support vector machine and genetic algorithm. IET Generation, Transmission & Distribution.2018
· Mixed Kernel Function Support Vector Regression with Genetic Algorithm for Forecasting Dissolved Gas Content in Power Transformers. Energies.2018,11
· 基于多特征选择方法的高压断路器故障诊断. 高压电器. 2020, 56(6)
· 基于Relief F和灰色关联分析的高压断路器机械故障诊断. 高压电器. 2020, 56(6)
· 基于支持向量机和遗传算法的变压器故障诊断. 清华大学学报(自然科学版). 2018, 58(7)
· SF6断路器缺陷分析与运行策略. 高压电器. 2017, 53(5)
· 中压开关柜三维电场有限元分析. 计算机仿真. 2015, 8.
· 电力变压器缺陷信息数据挖掘方法. 2018-11-9,中国 ZL6.2
· 基于可靠性提升的气体绝缘母线结构设计方法. 2018-1-12, 中国ZL5.5

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n 招生信息

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1. 招生名额 按惯例每年可招收2-4名硕士研究生
2. 研究方向 故障诊断（包括电力主设备的状态评价、故障预测、风险评估等）
大数据及人工智能在电力设备中的应用
3 基本要求 电气工程专业应届本科毕业生，高电压技术或电力系统方向优先
电气工程专业往届本科毕业生，方向不限，但入学前应从事电气工程相关工作
欢迎数据科学、人工智能方向的应往届学生报考