刘意

发布者:电子与信息工程学院学生办发布时间:2024-08-27浏览次数:150

刘意

性别:男

邮箱:liuyi@tiangong.edu.cn

专业及研究方向:

专业:电子科学与技术(学硕)、新一代电子信息技术(专硕)

研究方向一、智能信息处理技术与系统

研究方向二、机械故障诊断技术

学习经历:

(1) 2018-09至2024-03, 天津工业大学, 机械设计及理论, 博士

(2) 2013-09至2016-05, 中国民航大学, 控制科学与工程, 硕士

(3) 2009-09至2013-07, 中国民航大学, 自动化, 学士

工作经历:

2016.06至今 天津工业大学,教师

科研情况:

主要从事带式输送机及输送带的智能安全监控研究,围绕相关的声、光、电、热、磁检测,智能信号及图像处理,旋转机械故障诊断及系统设计等技术开展工作。主持省部级科研项目1项,参加完成科研项目16项,其中省部级项目4项;发表科研学术论文23篇,其中SCIEI收录11篇;授权发明专利3项,实用新型专利5项。

近三年发表论文:

[1] Liu Y, Miao C*, Li X, Ji J, Meng D. Research on the fault analysis method of belt conveyor idlers based on sound and thermal infrared image features[J]. Measurement, 2021, 186(6): 110177-110191. (SCI 二区, WOS:000704948200004)[2] Liu Y, Miao C*, Ji J, Li X. MMF: a multi-scale mobilenet based fusion method for infrared and visible image[J]. Infrared Physics & Technology, 2021, 119(6): 103894-103904. (SCI 二区, WOS:000727820100007)[3] Liu Y, Miao C*, Li X, Xu G. Research on deviation detection of belt conveyor based on inspection robot and deep learning[J]. Complexity, 2021, 2021(1): 3734560-3734575. (SCI 三区, WOS:000627396400004)[4] Liu Y, Miao C*, Li X, Ji J, Meng D, Wang Y. A dynamic self-attention-based fault diagnosis method for belt conveyor idlers[J]. Machines. 2023, 11(2): 216-234. SCI三区,WOS:000940820400001)[5] Li X, Wu D, Liu Y*, Chen Y. Belt conveyor idler fault diagnosis method based on multi-scale feature fusion and residual mask convolution attention[J]. Insight, 2024, 62(2):82-93.(SCI 四区,WOS:001240080600005

[6] Li XG; Yao XC; Liu Y*. Combining Swin Transformer and Attention-Weighted Fusion for Scene Text Detection[J]. Neural Processing Letters, 2024, 56(2):52.(SCI 4区,WOS:001162804300001)

 

获奖情况:

2022年,获天津市科学技术进步一等奖。