王俊年
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王俊年,男,汉族,甘肃金昌人,1968年10月生,教授、博士生导师。1991年毕业于兰州大学现代物理系,获学士学位,2000年于兰州大学信息科学与工程学院无线电物理专业获硕士学位,2006年毕业于中南大学信息科学与工程学院控制理论与控制工程专业,获博士学位。获湖南省学科带头人,湖南省青年骨干教师,湘潭市新兴工业化拔尖人材、湘潭市专业技术骨干人才等称号。兼任湖南省人工智能学会常务理事、湖南省湖南省传感器产业促进会专家委员会副主任委员。
主讲课程:《通信原理》、《数字信号处理》等课程。
科学研究:主要从事深度学习、智能信息处理、故障诊断、密码设备侧信道分析等方面的研究工作,承担国家自然科学基金项目4项,承担其他省部级、企业合作科研项目10余项,主持完成的企业合作项目“矿山装备工业互联网智能管控平台开发”被列入湖南省“数字新基建”100个标志性项目名单(2021年),开发的工业APP“矿山井下运输装备工业互联网智能管控平台APP”入选湖南省2021年优秀工业APP。在《Applied Intelligence》、《控制与决策》等国内外知名期刊和会议发表科研论文70余篇,SCI\EI收录50余篇,获得授权发明专利10余项,获湖南省科技进步奖二等奖一项。
1.近期承担的主要科研项目
(1)国家自然科学基金资助项目《大型风力发电系统多能域混合动态建模及故障诊断研究》(2020.1-2023.12,No.61973109);
(2)国家自然科学基金资助项目《电解大功率整流供电系统的群智能优化控制模型及策略研究》(2010.1-2013.12, No. 60974048);
(3)国家自然科学基金项目《非线性重复控制系统的扰动动态补偿与鲁棒性设计研究》(2017.1-2020.12,No. 61673167);
(4)国家自然科学基金项目《基于动态差分进化算法的双层多目标优化方法研究》(2013.1-2015.12,No. 61203309);
(5)企业合作项目《矿山装备工业互联网平台开发》(一期)(2020.7-2021.2,研发经费65万元);(二期)(2022.7-2023.6,研发经费63万元);
(5)企业合作项目《矿用单轨吊环境感知系统(障碍物雷达、AI视频识别系统)》(2023.7-2024.4,研发经费71万元);
(6)企业合作项目《矿用网络音视频广播通信系统开发》(2021.3-2021.9, 研发经费35万元);
(7)湖南省科技计划重点项目《大型空压机运行状态监控、故障诊断与多机联动优化控制策略》(2011.8-2013.9,No.2011FJ2018);
(8)湖南省高校创新平台开放基金项目《基于键合图的大功率整流供电系统智能故障诊断方法研究》(2011-2013,编号:11K027);
(9)湖南省自然科学基金项目《电解大功率整流供电系统模型及优化控制策略研究》(2008.1-2009.12, 编号:08JJ3127);
(10)湖南省科技计划项目《基于Web服务的医疗信息集成平台HIIP的推广应用》(2009-2010,编号2009CK3073);
2.近期发表的主要科研论文:
(1) A new class of fault recognition method for wind turbine systems based on deep learning [J]. International Journal of Adaptive Control and Signal Processing. 2023,37(12):3328–3342. doi: 10.1002 /acs.3685
(1) Small sample fault diagnosis for wind turbine gearbox based on lightweight multiscale convolutional neural network[J]. Measurement Science and Technology, 2023,34(6):1-12.
(2) SCA-CGAN: A New Side-Channel Attack Method for Imbalanced Small Samples[J]. RADIOENGINEERING, VOL. 32, NO. 1, APRIL 2023:124-135. DOI: 10.13164/re.2023.0124.
(3) Semi-supervised deep learning recognition method for the new classes of faults in wind turbine system[J]. Applied Intelligence. 2022,52(2):9212–9224. doi.org/10.1007/s10489-021- 03024-8.
(4) Multi-Leak Deep-Learning Side-Channel Analysis[J]. IEEE Access. 2022,10(12): 22610 -22612. DOI 10.1109/ ACCESS. 2022. 3152831.
(5) Cross subkey side channel analysis based on small sample[J]. Scientific Reports. April 02, 2022 . doi.org/ 10. 1038/s41598-022-10279-9.
(6) Side channel analysis based on feature fusion network[J]. PLOS ONE. October 17, 2022. doi.org/10.1371/journal.pone.0274616.
(7) 基于并行卷积神经网络和特征融合的小样本轴承故障诊断方法[J]. 机电工程.2023.40(3):317-326.
(8) Power Load Disaggregation of Households with Solar Panels Based on an Improved Long Short-term Memory Network[J]. Journal of Electrical Engineering & Technology, 2020, 15(5), 2401-2413.
(8) Design of dynamic cipher electronic lock based on chaotic system[J]. International Journal of Dynamics and Control, 2021,2
(9) Open-circuit fault diagnosis of traction inverter based on improved convolutional neural network[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2020, 1637(9):1-10.
(10) Rotor-current-based fault detection for doubly-fed induction generator using new sliding mode observer[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2020, 42(16):1-13.
(11) Dynamic analysis of seven‑dimensional fractional‑order chaotic system and its application in encrypted communication[J]. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2020, 11(5): 5399–5417.
(12)Fault Detection Based on a Combined Approach of FA‑CP‑ELM with Application to Wind Turbine System[J]. Journal of Electrical Engineering & Technology, 2020, 10
(13) Design of a New Seven-Dimensional Hyperchaotic Circuit and Its Application in Secure Communication[J].IEEE Access. 2019, 7(8):125586-125608.
(14)Fault Diagnosis of a Nonlinear Dynamic System Based on Sliding Mode. J Electr Eng Technol.2018; 13(6): 2504-2510.
(15)The Chaos and Stability of Firefly Algorithm Adjacent Individuall [J].TELKOMNIKA, 2017.15(4):1733~1740.
(16)A new method to solve optimisation problems via fixed point of firefly algorithm. Int. J. Bio-Inspired Computation, Vol. 11, No. 4, 2018.
(17)A Speed Disturbance Control Method Based on Sliding Mode Control of Permanent Magnet Synchronous Linear Motor[J]. Journal of Electrical Engineering & Technology,2019,2
(18)基于深度学习LSTM 的侧信道分析[J].计算机工程,2020.11
(19)基于解析冗余式的风机传动系统故障诊断[J]. 电力系统保护与控制,2017,45(3):41-47.
(20)基于时间因果图的键合图故障诊断方法研究. 控制工程, 2017,24(12): 2443-2449 .
3.近期发表的会议论文
(1) Fault Diagnosis of the Three-phase Asynchronous Motor Bond Graph Model Based on Bond Graph and Temporal Causal Graph[C]. 2nd International Conference on Detection Technology and Intelligence System( DTIS 2022 ), October 14-16, 2022, Tianjin,China.
(2) Deep-Learning Side-Channel Attack Against STM32 Implementation of AES[C]. 2021 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, 15-17 December 2021 Las Vegas, NV, USA.
(3)Fault Diagnosis of the Three-phase Asynchronous Motor Bond Graph Model Based on Bond Graph and Temporal Causal Graph [C]. The 2nd International Conference on Detection Technology and Intelligence System (DTIS 2022). October 21th, 2022, Tianjin, China.
(4) Thermal infrared face image data enhancement method based on deep learning[C]//Second International Conference on Digital Society and Intelligent Systems (DSInS 2022). SPIE, 2023, 12599: 88-93.
4.主要学术获奖和专利
(1)《基于语义工作流的企业集成关键技术研究与应用》,湖南省科学技术进步奖二等奖,,2009年;
(2)发明专利:基于ARM的家用电器运行状态非侵入式检测装置及方法.2020-03-21,专利号:ZL202010200369.2.
(3)发明专利:带有太阳能供电系统的家庭用电负荷分解系统与分解方法.2023-08-15, 专利号:ZL 2019 1 1211395.9.
(4)发明专利:基于滑模观测器的双馈感应发电机故障检测方法,2021-06-15.专利号:ZL2019 1 0929677.6
(5)发明专利:基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法.2021-05-11.专利号:ZL 2020 1 0550299.3.
(6)发明专利:一种基于粒子群算法PID分离的参数整定方法 ,2019-01-25,专利号: ZL2016 1 0704401.4.
(7)发明专利:基于ELM-PID的Buck变换器输出电压控制方法,专利号:ZL2020 1 0022716.7.
(8)发明专利:一种风力发电机三相转子电流微故障诊断方法,专利号:ZL2017 1 0640172.9.
(9)发明专利:一种基于粒子群反演滑模观测器感应电机状态监测方法,专利号:ZL 2022 1 0046768.7.
(10)发明专利:基于五维假分数阶及混沌移位键控的电子锁保密通信方法,ZL 2021 1 1427313.1
(11)实用新型专利:一种基于STM32的矿用数字网络通信设备, 2022-12-16, 专利号:
ZL202222190311.1
(12)实用新型专利:一种可远程红外遥控的自动伸缩多档紫外线杀菌衣架.2019.12.10.专利号:ZL 2019 2 0233388.8
(13)实用新型专利:一种嵌入式PID整流控制系统,专利号:201420053597.1.
(14)实用新型专利:一种双减震电机框架.专利号:ZL2018 2 04 33468.3.
(15)实用新型专利:一种深处取物器.专利号:ZL2018 2 0303049.8.
(16)计算机软件著作权:基于循环神经网络的非侵入式家用电器用电负荷监测软件V1.0.登记号:2018SR339233.
(17)计算机软件著作权:基于深度学习CNN的电力负荷分解系统V1.0.登记号:2018SR508427.
(18)计算机软件著作权:风力发电机参数数据及模拟故障数据输出一体化系统V1.0. 登记号:2019SRO497052.