高云鹏

高云鹏  教授 博士生导师

 

  高云鹏男,汉族,中共党员。湖南大学电气与信息工程学院教授,博士生导师,湖南省科技人才托举工程-中青年学者,“科创中国”潇湘青年百人,有突出贡献中青年专家,湖南省首届应急管理专家,钱江特聘专家,IEEE Senior Member,湖南省重点实验室副主任,湖南省电工技术学会副秘书长兼工作委员会主任,中国仪器仪表学会分会理事,中国机械工业教育协会仪器科学与技术学科教委会委员,中国电机工程学会供用电安全技术专委会委员,中国电工技术学会能源互联网装备技术专委会委员,中国电工技术学会电工理论与新技术专委会委员,IEEE PES配电网保护控制技术委员会理事,IEEE PES数字电网技术委员会理事,湖南省仪器仪表学会常务理事,湖南省自然科学学会研究会理事,湖南省可再生能源学会理事,湖南省农业机械与工程学会理事,湖南省仪器仪表行业协会专家技术委员会专家,湖南省仪器仪表标准化技术委员会委员,湖南省事故隐患排查专家,湖南省工程师学会理事,长沙市工业科技特派员。国家科技部、国家自然科学基金、中国科协、国家电网公司科技进步奖评审专家,国家市场监督管理总局专家库专家,《湖南大学学报》、《西南交通大学学报》、《电测与仪表》编委

   2001年于湖南大学获得测控技术与仪器专业学士学位,2004年于湖南大学获得测试计量技术及仪器专业硕士学位,2009年于湖南大学获得控制科学与工程专业博士学位,2011年~2014年于湖南大学电气工程博士后流动站从事博士后研究工作,2013年~2014年于加拿大多伦多大学(University of Toronto)做访问研究(合作导师 Reza Iravani 教授,IEEE Fellow)。

   主持国家重点研发计划课题、国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年科学基金项目、国家创新基金项目等多项国家级科研项目。作为项目组骨干成员,参与国家重点研发计划项目、国家863高技术研究发展计划项目、国家自然科学基金国际合作项目、国家星火计划项目等多项课题。获得湖南省科技进步一、二、三等奖各一次,广西科技进步二等奖一次,全国商业科技进步特等奖、一等奖各一次,中国仪器仪表学会科技进步奖三等奖,中国机械工业科学技术进步三等奖两次,国家电网有限公司科技进步奖二等奖,国家电网湖南省电力公司科技进步一等奖,中国南方电网公司科学技术三等奖,广西电网公司科学技术进步二等奖,首届中国青少年科技创新奖。发表SCI和EI收录论文60余篇,申请和获得专利、软件著作权40余项。


一、基本情况

  高云鹏,男,汉族,中共党员,辽宁营口人。

  湖南大学电气与信息工程学院教授,博士生导师,湖南省科技人才托举工程-中青年学者,“科创中国”潇湘青年百人,有突出贡献中青年专家,湖南省首届应急管理专家,钱江特聘专家,IEEE Senior Member(高级会员)。

  湖南省重点实验室副主任,湖南省电工技术学会副秘书长兼工作委员会主任,中国仪器仪表学会分会理事,中国机械工业教育协会仪器科学与技术学科教委会委员,中国电机工程学会供用电安全技术专委会委员,中国电工技术学会能源互联网装备技术专委会委员,中国电工技术学会电工理论与新技术专委会委员,IEEE PES配电网保护控制技术委员会理事,IEEE PES数字电网技术委员会理事,湖南省仪器仪表学会常务理事,湖南省自然科学学会研究会理事,湖南省可再生能源学会理事,湖南省农业机械与工程学会理事,湖南省仪器仪表行业协会专家技术委员会专家,湖南省仪器仪表标准化技术委员会委员,湖南省事故隐患排查专家,湖南省工程师学会理事,长沙市工业科技特派员。

  国家科技部、国家自然科学基金、中国科协、国家电网公司科技进步奖评审专家,国家市场监督管理总局专家库专家,《湖南大学学报》、《西南交通大学学报》、《电测与仪表》编委。

  通讯地址:湖南大学电气与信息工程学院(410082)

  联系电话13607319138

  E-mail:gaoyp@hnu.edu.cn


二、学习与工作经历

2009-至今  湖南大学电气与信息工程学院 助理教授 副教授 教授 博士生导师

2013-2014  加拿大多伦多大学(University of Toronto)        访问学者

2011-2014  湖南大学 电气工程                                                  博士后

2004-2009  湖南大学 控制科学与工程                                      博    士

2001-2004  湖南大学 测试计量技术及仪器                              硕   士

1997-2001  湖南大学 测控技术与仪器                                      本   科


三、研究方向/兴趣

[1] 智能电网

[2] 人工智能技术应用

[3] 电气测量与控制

[4] 电能计量/电能质量

[5] 信号处理技术及其嵌入式系统实现

[6] 传感设计与多传感器融合技术

[7] 电力信息技术

[8] 智能电器与电工装备

[9] 电力系统负荷辨识

[10] 故障诊断与可靠性分析


四、科研项目

主持科研项目:

[1] 选冶生产过程质量在线检测系统智能运维与校正技术集成开发(国家重点研发计划课题2021YFF0602402)

[2] 基于数字-混合-认知的虚拟孪生理论与技术 (国家重点研发计划子课题2021YFC2902701)

[3] 调控特定组织再生的智能化力学设备研制及功能验证(国家重点研发计划子课题2018YFC1105803)

[4] 复杂电网环境下的闪变包络提取与参数在线检测方法研究(国家自然科学基金项目51777061)

[5] 电压闪变在线检测与闪变源判别关键技术研究(国家自然科学基金项目51107035)

[6] 球磨机振动信号特征提取与负荷参数在线检测分析技术研究(国家重点实验室开放基金研究项目BGRIMM-KZSKL-2017-02)

[7] 球磨机故障诊断与预警分析关键技术研究(国家重点实验室开放基金研究项目BGRIMM-KZSKL-2020-09)

[8] 智能电网环境下电压闪变检测关键技术研究(中国博士后科学基金项目2012M511718)

[9] 风电机组运行特性与区域电网稳定性研究电能质量研究部分(南方电网科技重点项目GZKJXM20171048)

[10] 电压波动与闪变影响下的电能计量技术研究(湖南省自然科学基金项目2016JJ2022)

[11] 复杂电网环境闪变包络提取与参数在线检测关键技术研究(中国博士后科学基金项目2016M602405)

[12] 微网电压闪变检测关键技术研究(湖南省自然科学基金项目12JJ9014)

[13] 复杂环境下电压闪变检测关键技术研究(湖南省科技计划项目2012RS4003)

[14] 智能电表电能计量模式及电子式互感器检测技术研究(湖南电力科技基金项目KJ10K16003)

[15] 磨矿过程球磨机负荷参数在线检测分析方法研究(长沙市重点研发计划项目kq1901029)

[16] 电压闪变在线检测与闪变源判别分析系统开发(长沙市科技计划项目k1508018-11)

[17] 高声压级系列测量仪(国家创新基金项目)

[18] 动态负荷下的电能计量关键技术研究(湖南省博士后资助项目)

[19] 组织工程生物反应器构建优化与智能监控系统研究(湖南大学交叉学科研究项目)

[20] 闪变源检测与判别关键技术研究(中央高校基本科研专项资金项目)

[21] 复杂电压闪变包络参数谱分析与闪变值计算方法研究(湖南大学青年教师成长计划资助项目)

[22] 轨道交通单相交流能耗算法研究(上市公司企业委托项目)

[23] 动态负荷计量关键性技术研究(上市公司企业委托项目)

[24] 电测量设备动态性能通用测试平台(国家电网企业委托项目)

[25] 畸变信号条件下电能计量新技术研究(国家电网企业委托项目)

[26] 支撑用电信息采集系统自诊断与大数据深化应用的关键技术研究与示范应用(国家电网委托项目)

[27] 伺服电机柔顺力控系统开发(企业委托项目)

[28] 风电机组电能质量检测系统(企业委托项目)

[29] 用电异常自适应诊断与窃电行为智能研判及复现技术研究(南方电网企业委托项目)

[30] 智能量测技术—量测设备精益化管控技术研究(国家电网企业委托项目)

[31] 智能传感器特性分析及在电能表中的应用研究(国家电网企业委托项目)

[32] 新型低压负荷用电故障辨识与风险评估技术研究(国家电网企业委托项目)

[33] 用电异常自适应感知与全类别防窃电智能研判关键技术研究(南方电网企业委托项目)

[34] 反窃电预警诊断模块加工定作(国家电网企业委托项目)

[35] 变压器器空负载损耗、容量及短路阻抗测试仪校准装置研究与应用(南方电网企业委托项目)

[36] 电能表临近区域电磁信号提取技术(国家电网企业委托项目)

[37] 面向用户侧电碳模型与碳排放监测技术研究(国家电网企业委托项目)

[38] 多元用户电碳监测评估与终端用能电气化技术研究(南方电网企业委托项目)

主研科研项目: 

[1] 战略性矿产选冶过程智能化关键共性技术(国家重点研发计划2021YFC2902700)

[2] 选冶生产过程质量检测监测及保障关键技术集成应用示范(国家重点研发计划2021YFF0602400)

[3] 重大复杂机电系统服役质量检测监测及维护质量控制技术研究(国家重点研发计划2016YFF0203400)

[4] 生物力学调控组织再生核心技术研发及其临床应用转化(国家重点研发计划2018YFC1105800)

[5] 多端柔性直流输电系统交互作用与协调优化控制的理论与方法研究(国家自然科学基金国际合作项目51520105011)

[6] 智能配电网复杂电气信号特性表征及参量估计方法研究(国家自然科学基金面上项目51677060)

[7] 大型工业企业电网智能用电技术综合集成与示范(国家高技术研究发展计划863项目2012AA050215)

[8] 改进FFT动态信号分析方法及在电力谐波检测中的应用(国家自然科学基金项目60872128)

[9] 智能电能表复杂电磁场适应性分析、防御及评价技术研究(国家电网公司总部科技项目)

[10] 电能质量在线监测分析仪(广东省现代企业500强项目)


五、代表性论文

[1] Distributed Dynamic Graph Embedding for Quality-Related Monitoring in the Flotation Process. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023, 已录用.(SCI收录)

[2] Detecting Energy Theft in Different Regions Based on Convolutional and Joint Distribution Adaptation. IEEE Transactions on Instrumentation & Measurement, 2023, 已录用.(SCI收录)

[3] Improved Analytic Energy Operator and Novel Three-spectral Line Interpolation DFT Method for Parameter Estimation of Voltage Flicker. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, 已录用.(SCI收录)

[4] Electricity theft recognition and time period detection considering based on multi-task learning. Journal of Electrical Power and Energy Systems,2023, 已录用.(SCI收录)

[5] A Novel Label-guided Attention Method for Multilabel Classification of Multiple Power Quality Disturbances. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(7): 4698-4706.(SCI收录)

[6] Electricity Theft Detection in AMI with Low False Positive Rate Based on Deep Learning and Evolutionary Algorithm. IEEE Transactions on Power Systems, 2022, 37(6): 4568-4578.(SCI收录)

[7] A Novel Approach to Detect Electricity Theft Based on Conv-Attentional Transformer Neural Network International. Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2022.(SCI收录)

[8] Time-varying voltage flicker analysis based on analytic-adaptive variational mode decomposition. Electric Power Systems Research, 2022, 212: 108245.(SCI收录)

[9] An Attention-Based Wide and Deep CNN with Dilated Convolutions for Detecting Electricity Theft Considering Imbalanced Data. Electric Power Systems Research, 2022.(SCI收录)

[10] An Efficient Method Combined Data-Driven for Detecting Electricity Theft with Stacking Structure Based on Grey Relation Analysis. Energies, 2022, 15(19): 7423.(SCI收录)

[11] Power Quality Disturbance Classification Under Noisy Conditions Using Adaptive Wavelet Threshold And DBN-ELM Hybrid Model. Electric Power Systems Research, 2022, 204: 107682.(SCI收录)

[12] Voltage unbalance factor detection based Kaiser- maximum sidelobe decay convolution window and amplitude method. Electric Power Systems Research, 2022, 204: 107705.(SCI收录)

[13] Heterogeneous field network for power distribution grid based on HPLC and RF adaptive communications technology. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2021, 62(3):1-18.(SCI收录)

[14] Analytic Mode Decomposition and Windowed Three-Point Interpolated Chirp-Z Transform for Voltage Flicker Components Detection. Electric Power Systems Research, 2020, 186(9).(SCI收录)

[15] Simplified and fast method without considering filter for voltage flicker detection. IET Generation Transmission & Distribution, 2020, 14(8): 3260-3268. (SCI收录)

[16] Fault Current Hierarchical Limitation Strategy for Fault Ride-Through Scheme of Microgrid. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(6): 6566-6579.(SCI收录)

[17] Real-time voltage flicker tracking method based on improved Teager energy operator and Fourier transform. Electric Power Components and Systems, 2018, 46(10): 1198-1209. (SCI收录)

[18] Improved Teager Energy Operator and Improved Chirp-Z Transform for Parameter Estimation of Voltage Flicker. IEEE Transactions on Power Delivery, 2016, 31(1): 245-253. (SCI收录)

[19] Measurement of power system harmonic based on adaptive Kaiser self-convolution window. IET Generation Transmission & Distribution, 2016, 10(2): 390-398. (SCI收录)

[20] The contributions of cloud technologies to smart grid. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2016, 59(6): 1326-1331. (SCI收录)

[21] Fast S-Transform for Time-Varying Voltage Flicker Analysis. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2014, 63(1): 72-79. (SCI收录)

[22] State Recognition of Mill Load Based on Improved K-means Clustering Algorithm. The 2020 6th International Conference on Materials, Mechanical Engineering and Automation Technology, 2020, 1676(5): 1-11. (EI收录)

[23] Feature Extraction Method of Ball Mill Load Based on Adaptive Variational Mode Decomposition and Improved Power Spectrum Analysis. The 2020 4th International Workshop on Advanced Algorithms and Control Engineering, 2020, 1550(3): 1-14. (EI收录)

[24] Design of Harmonic Energy Meter Based on TDK + DSP + MCU. Proceedings of International Conference on Measurement, Information and Control, 2012, 2(5): 874-878. (EI收录)

[25] Dielectric loss factor measurement based on Nuttall Self-Convolution Window phase difference correction. Proceedings of 9th International Conference on Electronic Measurement and Instruments, 2009, vol.1, pp: 714-719. (EI收录)

[26] 多目标优化时域卷积神经网络的窃电行为高准确检测算法. 电网技术, 2023, 已录用. (EI收录)

[27] 浮选液位测量用高精度差分恒流源设计与优化. 仪器仪表学报, 2023, 已录用. (EI收录)

[28] 基于ISSA-HKLSSVM的浮选精矿品位预测方法. 湖南大学学报(自然科学版), 2023, 已录用. (EI收录)

[29] 自适应SGMD和短时能量差分因子在电能质量扰动检测中的应用. 电工技术学报, 2022, 37(17): 4390-4400. (EI收录)

[30] 基于深度自编码器高斯混合模型的窃电行为检测. 电力系统保护与控制, 2022, 50(18): 92-102. (EI 收录)

[31] 基于SE-CNN模型的窃电检测方法研究. 电力系统保护与控制, 2022, 50(20): 117-126. (EI 收录)

[32] 基于改进不完全S变换与LOO-KELM的复合电能质量扰动识别. 电力自动化设备, 2022, 42(1): 199-205. (EI收录)

[33] 基于深度宽卷积残差收缩网络的球磨机负荷状态诊断. 湖南大学学报, 2022. (EI 收录)

[34] 基于自适应TLS-ESPRIT和改进全相位多密集谱间谐波检测. 仪器仪表学报, 2021, 36(3): 599-608. (EI收录)

[35] 基于自适应变分模式分解的非稳态电压闪变包络参数检测. 电工技术学报, 2021, 36(3): 599-608. (EI收录)

[36] 基于自适应VMD和改进功率谱估计的球磨机负荷特征提取. 仪器仪表学报, 2020, 41(5): 234-241.(EI收录)

[37] 基于 Thompson tau-四分位和多点插值的风功率异常数据处理. 电力系统自动化, 2020, 44(15): 156-162. (EI收录)

[38] 基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测. 湖南大学学报, 2020, 47(6): 77-86. (EI收录)

[39] 基于改进能量算子和六项余弦窗频谱校正的电压闪变包络参数检测. 电力系统保护与控制, 2019, 47(23): 44-51. (EI 收录)

[40] 基于改进平方检测和新型K-N互卷积窗的闪变参数检测. 仪器仪表学报, 2019, 40(8): 222-229.(EI 收录)

[41] 基于改进能量算子和K-RV互卷积窗的闪变检测. 仪器仪表学报, 2019, 40(4): 69-76.(EI 收录)

[42] 基于改进k值能量算子改进Chirp-Z变换的闪变包络参数提取. 电工技术学报, 2018, 33(11): 2636-2646.(EI收录)

[43] 输电线路两相短路故障的自适应分相重合闸方法. 湖南大学学报, 2018, 45(4): 82-88. (EI收录)

[44] 基于PWM波形特征的励磁涌流识别方法. 电力自动化设备, 2018, 38(9): 135-140. (EI收录)

[45] 线路单相接地故障熄弧时刻捕捉算法. 仪器仪表学报, 2017, 38(7): 1660-1667. (EI收录)

[46] 基于波动负荷功率分析的闪变源判别方法. 湖南大学学报, 2016, 43(8): 92-100. (EI收录)

[47] 基于区域信息融合的风电场平均年发电量预测. 湖南大学学报, 2015, 42(08): 81-85. (EI收录)

[48] 基于Teager-Kaiser能量算子Rife-Vincent窗频谱校正的电压闪变测量. 电工技术学报, 2014, 29(6): 248-256. (EI收录)

[49] 改进能量算子Nuttall窗频谱校正的闪变测量方法. 仪器仪表学报, 2014, 35(4): 67-75. (EI收录)

[50] 基于Rife-Vincent窗频谱校正的介损因数测量. 湖南大学学报, 2014, 41(2): 85-90. (EI收录)

[51] 非同步采样下电力系统相量测量修正算法. 仪器仪表学报, 2013, 34(7): 79-85. (EI收录)

[52] 基于S变换的平方检测法测量电压闪变. 中国电机工程学报, 2012, 32(7): 60~67+192. (EI收录)

[53] 基于小波包近似熵的线路故障性质辨识方法. 仪器仪表学报, 2012, 33(9): 2009-2015. (EI收录)

[54] 基于虚拟仪器的平方检测法电压闪变测量实现. 仪器仪表学报, 2011, 32(08): 1803-1809. (EI收录)

[55] 凯塞窗插值FFT的电力谐波分析与应用. 中国电机工程学报, 2010, 30 (4): 43-48. (EI收录)

[56] 基于Kaiser窗双谱线插值FFT的谐波分析方法. 仪器仪表学报, 2010, 31(2): 287-292. (EI收录)

[57] 基于小波包分解与重构算法的谐波电能计量. 电工技术学报, 2010, 25(8): 200-206. (EI收录)

[58] 基于Nuttall窗频谱校正的介质损耗因数测量. 仪器仪表学报, 2010, 31(1): 15-20. (EI收录)

[59] 谐波电能计量多CPU信息流协同技术研究. 计量学报,2009, 30(5): 455-459.

[60] 基于Kaiser窗频谱校正的介质损耗因数测量. 电工技术学报, 2009, 24(5): 203-208. (EI收录)

[61] 基于Kaiser窗相位差校正的电力谐波分析与应用. 仪器仪表学报, 2009, 30(4): 767-773. (EI收录)

[62] 多功能谐波电能表主机功能板设计与实现. 电力自动化设备, 2009, 29(1): 127-131. (EI收录)

[63] 基于Kaiser窗的相位差校正及tanδ测量. 湖南大学学报, 2009, 36(4): 48-52. (EI收录)

[64] 基于Rife-Vincent窗的高准确度电力谐波相量计算方法. 电工技术学报, 2009, 24(8): 154-158. (EI收录)

[65] 谐波电能计量比差与角差校正方法. 仪器仪表学报, 2008, 29(7): 1376-1381. (EI收录)

[66] 基于Nuttall窗双谱线插值FFT的电力谐波分析方法. 中国电机工程学报, 2008, 28(25): 153-158. (EI收录)

[67] 三相多功能谐波电能表设计. 湖南大学学报, 2008, 35(9): 53-57. (EI收录)


六、专利和软件著作权

[1] 一种球磨机负荷状态检测方法. (发明专利, 专利号:ZL 202210716493.3)

[2] 一种电压闪变参数检测方法及系统. (发明专利, 专利号:ZL 202111168122.8)

[3] 基于自适应VMD和改进功率谱的磨机负荷特征提取方法. (发明专利, 专利号:ZL 2020 1 0452342.2)

[4] 基于能量算子和变分模态分解的非稳态电压闪变检测方法. (发明专利, 专利号:ZL 202010775236.8)

[5] 一种基于组合窗函数的电压闪变参数检测方法. (发明专利, 专利号:ZL 201810333837.6)

[6] 一种电网电压闪变包络参数提取方法. (发明专利, 专利号:ZL 201510061174.3)

[7] 一种基于组织工程液压生物反应器的智能化监测系统. (实用新型专利, 专利号:ZL 201620271791.6)

[8] 一种基于能量算子和频谱校正的电压波动与闪变检测装置. (实用新型专利, 专利号:ZL 201320070102.1)

[9] 一种基于多运行参数的球磨机负荷预测方法(发明专利,申请号:202310408710.7)

[10] 一种基于浮地连接负载的交流恒流源电路(发明专利,申请号:202311512666.0)

[11] 一种基于多通道选择电极阵列的电导率测量装置及方法(发明专利,申请号:202311343204.0)

[12] 一种用于浮选液位测量的智能化传感系统(发明专利,申请号:202311464413.0)

[13] 一种窃电用户识别与窃电时间段检测方法(发明专利, 申请号:2023104099053)

[14] 基于生存分析的智能电能表可靠性评估方法(发明专利, 申请号:2023104859244)

[15] 用于智能电能表分拣系统的智能电能表故障多标签分类方法(发明专利, 申请号:202310506249.9)

[16] 基于分布式动态图嵌入的浮选过程质量故障的检测方法(发明专利, 申请号:2023117639929)

[17] 一种基于多目标优化及时域卷积神经网络的窃电检测方法(发明专利, 申请号:2023116729345)

[18] 基于自适应VMD和改进功率谱的磨机负荷特征提取方法. (发明专利, 申请号:202010452342.2)

[19] 基于云模型和最优组合赋权的风电机组功率特性评估方法. (发明专利, 申请号:202010271443.X)

[20] 一种基于能量算子和频谱校正的电压波动与闪变检测方法及装置. (发明专利, 申请号:201310048190.X)

[21] 基于Kaiser窗双谱线插值FFT的谐波电能表. (实用新型专利, 专利号:ZL 200820159518.X)

[22] 一种电能质量在线监测装置. (实用新型专利, 专利号:ZL 201420038773.4)

[23] 一种基于时域准同步的介损角快速测量方法及其测量装置. (发明专利, 专利号:ZL 201410027351.1)

[24] 一种基于时域准同步的介损角测量装置. (实用新型专利, 专利号:ZL 201420038992.2)

[25] 基于快速S变换的谐波时频特性参数估计方法及分析仪. (发明专利, 专利号:ZL 201310181365.4)

[26] 基于快速K-S变换电能质量扰动信号时频参数提取方法. (发明专利, 专利号:ZL 201310239325.0)

[27] 一种谐波时频特性参数分析仪. (实用新型专利, 专利号:ZL 201320268261.2)

[28] 液压生物反应器多传感器数据融合在线监测系统软件V1.0. (软件著作权2014SR020521)

[29] 新型电压波动与闪变检测装置数据处理软件V1.0. (软件著作权2013SR046215)

[30] 生物反应器智能监测软件V1.0. (软件著作权2016SR156784)

[31] 磨机负荷参数在线检测系统软件V1.0. (软件著作权2019SR0095303)

[32] 风电机组功率特性评估系统软件V1.0. (软件著作权2020SR0322824)

[33] 基于模糊距离DS证据理论融合的多模式力学生物反应器在线监测分析系统软件V1.0 (软件著作权2020SR0091375)

[34] 基于改进BAYES估计的多模式力学生物反应器在线检测系统软件V1.0. (软件著作权2020SR0088769)

[35] 基于STM32F4多模式力学生物反应器在线监测数据采集软件V1.0. (软件著作权2020SR0995808)

[36] 深度学习融合模型的电压暂降源识别系统软件V1.0. (软件著作权2021SR0362610)

[37] 基于威布尔模型的智能电能表可靠性分析系统软件(软件著作,登记号:2023SR0221207)

[38] 基于多任务学习的窃电用户识别与窃电时段检测系统软件(软件著作,登记号:2023SR0221206)

[39] 基于深度残差收缩网络的球磨机负荷状态在线诊断系统软件(软件著作,登记号:2023SR0229317)

[40] 无监督窃电行为检测系统软件(软件著作,登记号:2023SR0221204)

[41] 基于震荡记忆最小二乘法的智能电能表运行误差监测系统软件(软件著作,登记号:2023SR0221205)

[42] X荧光品位分析仪数据监测分析系统(软件著作,登记号:2023SR1120618)

[43] 矿浆浮选液位测量与控制系统嵌入式软件(软件著作,登记号:2023SR1141173)

[44] 基于加权平均的矿浆浮选智能测量在线监测系统软件(软件著作,登记号:2023SR1141606)

[45] 选冶生产过程在线化验室智能监测运维系统(软件著作,登记号:2023SR1141606)


七、教改项目与教学成果

[1] “双一流”背景下高校师资培训示范基地建设(教育部教改项目231001663130550)

[2] 教育部产学合作专业综合改革项目-NI产学合作育人示范基地 (教育部教改项目201601011002)

[3] 湖南大学—国网湖南省电力有限公司供电服务中心( 计量中心) 智能电气量测与应用技术研究生联合培养基地(湖南省教改项目)

[4] 湖南省普通高校校外优秀实习教学基地 (湖南省教改项目)

[5] 新工科背景下翻转课堂递进式项目教学模式在工程训练课程中探索与研究 (湖南省教改项目)

[6] 国际化背景下的电气信息类研究生中外联合培养模式研究与实践(湖南省教改项目)

[7] 工科研究生在课题组阶段的思政教育探索 (湖南省教改项目)

[8]专业硕士学位研究生实践能力培养模式构建与探索(湖南省教改项目)

[9] “思政领航,四轮驱动”工程创新训练模式的构建与实践(湖南省教学成果二等奖)

[10] “国家基地—实验室—学科竞赛公共平台”三位一体的高水平创新人才工程实践能力培养体系(湖南大学教学成果一等奖)

[11] “单舵四发”工程创新训练教学模式的构建与实践(湖南大学教学成果一等奖)

[12] 教学相长—青年教师教学素质自我提升及其在卓越工程人才培养中的改革与实践(湖南大学教学成果一等奖)

[13] 凝练特色 化茧成蝶-测控技术与仪器专业卓越人才培养体系建设(湖南大学教学成果一等奖)

[14] 虚拟仪器课程的教学改革与实践 (湖南大学教改项目)

[15] 湖南大学创新创业训练基地—虚拟仪器大学生创新创业基地(湖南大学教改项目)

[16] 虚拟仪器课程信息化建设立项 (湖南大学课程建设项目)


八、科研获奖

[1] 广西科技进步奖二等奖(2023)

[2]  教育部-华为“智能基座”栋梁之师(2023)

[3] 湖南省科技人才托举工程-中青年学者(2022)

[4] “科创中国”潇湘青年百人(2022)

[5] 国家电网有限公司科技进步奖二等奖(2022

[6] 中国仪器仪表学会科技进步奖三等奖(2022)

[7] 钱江特聘专家(2021)

[8] 有突出贡献中青年专家 (2020)

[9] 湖南省应急管理专家(2020)

[10] 湖南省科技进步奖一等奖 (2018)

[11] 中国机械工业科学技术奖三等奖 (2018)

[12] 国网湖南省电力公司科学技术进步一等奖 (2013)

[13] 全国商业科学技术奖一等奖 (2008)

[14] 湖南省科技进步奖三等奖 (2006)

[15] 全国商业科学技术奖特等奖 (2006)

[16] 中国机械工业科学技术奖三等奖 (2005)

[17] 中国南方电网公司科学技术三等奖 (2005)

[18] 广西电网公司科学技术进步二等奖(2005)

[19] 湖南省科技进步奖二等奖 (2004)

[20] 首届中国青少年科技创新奖 (2004)


九、指导学生获奖

[1] 中国研究生能源装备创新设计大赛决赛国家二等奖(2022)

[2] 中国研究生电子设计竞赛技术类竞赛华中赛区一等奖 (2022)

[3] 华为全国精英挑战赛季军(2022)

[4] 湖南省首届研究生能源装备创新设计大赛二等奖(2021)

[5] 湖南省高校第五届研究生电子设计竞赛三等奖(2021)

[6] 中国研究生电子设计竞赛技术类竞赛华中赛区一等奖(2020)

[7] 湖南省高校第二届研究生电子设计竞赛二等奖(2018)

[8] 湖南省第二届虚拟仪器设计大赛一等奖 (2018)

[9] 湖南省第二届虚拟仪器设计大赛二等奖 (2018)

[10] 湖南省优秀硕士学位论文 (2017)

[11] 湖南省大学生电子设计竞赛二等奖 (2016)

[12] 全国大学生电子设计竞赛国家二等奖 (2015)

[13] 全国虚拟仪器设计大赛三等奖 (2015)

[14] 第七届“时代杯”湖南省大学生智能车竞赛一等奖(光电组) (2015)

[15] 第七届“时代杯”湖南省大学生智能车竞赛一等奖(摄像头组) (2015)

[16] 第六届全国大学生“飞思卡尔”杯智能汽车竞赛二等奖 (2011)

[17] 第九届挑战杯湖南省大学生课外学术科技作品竞赛三等奖 (2011)

[18] 第三届“时代杯”湖南省大学生智能车竞赛三等奖 (2011)

[19] 全国虚拟仪器设计大赛积极参与奖 (2011)


十、讲授课程

  传感与检测技术(本科),虚拟仪器(本科),专业综合实验(本科)

  智能检测技术(研究生)


十一、研究生招生专业

  硕士研究生招生专业电气工程、控制科学与工程、仪器科学与技术、电子科学与技术

  博士研究生招生专业:电气工程控制科学与工程

  博士后合作培养专业:电气工程控制科学与工程



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