昆明理工大学机电工程学院硕（博）士生导师

刘韬
博士/副教授/硕士生导师

所在系所：
机械工程系/振动噪声监测与控制研究所

联系电话：
**

通讯地址：
景明南路727号昆明理工大学机电工程学院

邮 编：
650500

电子邮箱：
kmliutao@aliyun.com


教育背景

时间
毕业学校
所学专业
学历

2009.09-2014.04
上海交通大学
机械设计及理论
博士

2002.09-2005.05
西安理工大学
机械制造及自动化
硕士

1998.09-2002.07
西安理工大学
机械工程及自动化
学士

工作经历

时间
工作单位
职称、职务

2005.05 -2007.08
昆明理工大学机电工程学院
助教

2007.09-2015.09
昆明理工大学机电工程学院
讲师

2015.10至今
昆明理工大学机电工程学院
副教授

研究领域（方向）

(1) 振动信号处理和故障诊断(2) 设备的性能评估和健康预测
个人总体简介

刘韬，男，1980年03月生，博士，副教授。2014年04月毕业于上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室，获得工学博士学位。兼任中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事。目前主要研究方向为现代信号处理理论与方法，工业设备智能诊断、设备性能评估和寿命预测应用。讲授硕士和博士研究生《机械故障诊断学》课程。近5年主持或参与十余项科研项目，发表论文二十余篇，其中以第一/通讯作者发表SCI/EI索引论文十余篇。
主要科研项目（代表性的8项以内）

(1) 2015-2018国家自然科学基金项目“´´´´´´´´´´´´”，主持(2) 2012-2015云南省自然科学基金重点项目“´´´´´´´´´´´´”，参与(3) 2014-2015 ´´´´´公司委托项目“´´´´´´´´´´´´”，主持(4) 2014-2015 ´´´´´公司委托项目“´´´´´´´´´´´´”，参与(1) 2017.01-2020.12国家自然科学基金面上项目“面向时变传递路径的行星齿轮箱耦合振动特征提取及故障仿真建模”，在研，参与/排名4。(2) 2014.10-2017.10云南省人才培养项目“基于流形学习的非线性维数约减在轴承故障诊断中的研究”，结项，主持/排名1。(3) 016.01-2017.12昆明理工大学校企研究项目“云铜艾萨电解系统装备在线监测和健康评估研究”，KKZ，在研，主持/排名1。(4) 2015.07-2019.03企业委托项目“云内动力乘柴生产设备运维管理系统研发（一期），YNH.SBDLB.2015.006”，，结项，参与/排名2。(5) 2019.02-2020.02企业委托项目“云内动力乘柴生产设备运维管理系统研发（二期）”，在研，主持/排名1。
代表性论文、专著（10项以内）

[1] LI H, LIU T(*), WU X, CHEN Q. Application of EEMD and improved frequency band entropy in bearing fault feature extraction[J]. ISA Transaction, 2019, 88: 170-185. (SCI)[2] LI H, LIU T(*), WU X, CHEN Q. Research on bearing fault feature extraction based on singular value decomposition and optimized frequency band entropy[J]. Mechanical System and Signal Processing, 2019, 118: 477-502. (SCI)[3] LIU T, WU X, GUO Y, LIU C. BEARING PERFORMANCE DEGRADATION ASSESSMENT BY ORTHOGONAL LOCAL PRESERVING PROJECTION AND CONTINUOUS HIDDEN MARKOV MODEL[J]. Transactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering, 2016, 40(5): 1019-1130. (SCI)[4] LIU T, CHEN J, DONG G. Identification of bearing faults using linear discriminate analysis and continuous hidden Markov model[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2016, 230(10): 1658-1672. (SCI)[5] LIU T, CHEN J, DONG G. Singular spectrum analysis and continuous hidden Markov model for rolling element bearing fault diagnosis[J]. Journal of Vibration and Control, 2015, 21(8): 1506-1521. (SCI)[6] JIANG H, CHEN J, DONG G, LIU T, CHEN G. Study on Hankel matrix-based SVD and its application in rolling element bearing fault diagnosis[J]. Mechanical System and Signal Processing, 2015, 52: 338-359. (SCI)[7] LIU T, CHEN J, DONG G. Zero crossing and coupled hidden Markov model for a rolling bearing performance degradation assessment[J]. Journal of Vibration and Control, 2014, 20(16): 2487-500. (SCI)[8] LIU T, CHEN J, DONG G, XIAO W, ZHOU X. The fault detection and diagnosis in rolling element bearings using frequency band entropy[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2013, 227(1): 87-99. (SCI)[9] Tao Liu, Jin Chen, Guangming Dong. Bearing Performance Degradation Assessment Using Linear Discriminant Analysis And Coupled HMM. Journal of Physics: Conference Series. 2012, Huddersfield, U.K., 2012.06.18-2012.06.20. (EI)[10] JIANG R, CHEN J, DONG G, LIU T, XIAO W. The weak fault diagnosis and condition monitoring of rolling element bearing using minimum entropy deconvolution and envelop spectrum[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2013, 227(5): 1116-1129. (SCI)
专利及软件著作权登记（5项以内）

[1] 一种基于频谱稀疏性变化趋势的旋转机械状态监测方法，发明专利，2017.12.01，2.8，第4申请人[2] 一种通过最小化信号频谱信息熵提取转速波动的方法，发明专利，2017-09-22-，ZL3.6，第4申请人[3] 一种强载荷滚动轴承加速疲劳试验装置，发明专利，2017-09-12， ZL0.9，第5申请人