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姜明顺

教授

所属院部：控制科学与工程学院

访问次数：次

基本信息

电子邮箱：
入职时间：

2010-07
所在单位：

控制科学与工程学院
学历：

博士研究生毕业
性别：

男
学位：

博士生
其他任职：

中国检验检测学会常务理事
博士生导师
硕士生导师

教育经历

2007-09 — 2010-07

山东大学

检测技术与自动化装置

工学博士学位
2004-08 — 2007-07

山东大学

测控技术与仪器

工学硕士学位
2000-09 — 2004-06

山东大学

测控专业

工学学士学位

工作经历

2010-07-至今

山东大学

研究领域

姜明顺，教授，博士生导师，泰山学者特聘专家，泰山学者青年专家，山东大学国家卓越工程师学院副院长，智能传感器与检测技术山东省工程研究中心主任。

主要从事智能传感器与精密仪器、具身智能与智能运维技术研究，作为项目负责人承担国家自然科学基金、国家重点研发计划、军工科研、省重大科技创新工程与企事业单位合作项目等20余项；以第一作者或通讯作者发表高水平学术论文60余篇；作为第一发明人申请专利30余项，软件著作权20余项；研发的多参量结构健康监测和无损检测技术与系统在航空航天、轨道交通和能源动力等领域获得成功应用；获山东省技术发明奖二等奖1项（第1），中国自动化学会科技进步奖一等奖1项（第1）；获第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖/优秀创新创业导师（第1）。

每年招收博士研究生1-2名，硕士研究生4-5名，要求有较强的独立学习能力、创新能力、分析解决问题能力和团队协作能力，优秀毕业生可推荐至国内外知名企业研究院工作或科研院所进修。

快讯：

1.博士研究生张宏获山东大学2026年度研究生学术之星·优秀成果奖。

2.博士研究生刘福政，硕士研究生刘晓霖获2025年研究生国家奖学金。

3.博士研究生苏晨辉（2016级，山东建筑大学）、孙玲玉（2019级硕博连读，中国石油大学（华东））、杨文（2020级，山东大学齐鲁第二医院）获2025年国家自然科学基金青年基金资助。

（1）研究方向：重大工程装备结构服役安全监测与智能运维

面向国家航空航天、轨道交通、重大基础设施等高端装备长期安全服役与智能运维的战略需求，聚焦复杂环境下重大工程装备结构状态“难感知、难表征、难预测、难决策”等关键问题，开展结构健康监测、多模态智能感知、数字孪生与预测性运维研究。重点研究微观损伤萌生、细观裂纹扩展与宏观性能退化的跨尺度演化机理，构建多物理场耦合的结构损伤量化表征模型；突破超声导波、声发射、光纤应变与振动等多类型传感器的柔性适形布设、多通道时序同步及复杂环境抗干扰技术，研制模块化、可配置、国产化的结构监测装备；研究多源异构数据清洗、特征融合和损伤识别方法，建立端—边—云协同的高保真数字孪生模型，发展物理机理与数据协同驱动的状态重构、风险预警和剩余寿命预测方法；面向航天器、高速列车、桥梁隧道等典型场景开展系统集成与长期工程验证。预期形成“机理模型—感知装备—智能算法—孪生平台—工程应用”一体化技术体系，突破一批核心理论与关键技术，研制自主可控的监测仪器及软件平台，形成专利、标准和行业解决方案，推动重大装备运维由定期检修和事后维修向状态维修、主动预警与精准决策转变，为国家重大工程安全运行和高端装备产业升级提供技术支撑。

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（2）研究方向：变压器油中气体光声光谱痕量智能检测技术与仪器研究

围绕变压器油中痕量故障特征气体高灵敏、实时化与智能化检测需求，本研究构建“油气样本构建—光声光谱感知—在线状态监测—FPGA片上智能—故障诊断预警—工程应用推广”全链路技术体系。针对油中溶解气体浓度低、多组分交叉干扰、微弱光声信号易受噪声影响以及传统检测系统实时智能处理能力不足等问题，形成从标准数据获取、痕量气体检测到故障状态判别的协同研究框架，实现变压器故障特征信息的多源感知、融合分析与快速预警。

面向CH₄、C₂H₂、C₂H₄、C₂H₆、CO和CO₂等典型故障特征气体，研究油气平衡、脱气提取和富集规律，建立多组分、多浓度标准样本库和标定数据集，为后续光声检测和模型训练提供基础。针对具有红外特征吸收的气体组分，开展激光谱线选择、波长调制光声激发、微型光声池和低噪声声学检测研究，获得稳定、可重复的光声信号和谱图数据。同时，将油气分离、温压调控、微流路和传感单元进行一体化设计，形成轻量化在线监测装置，持续获取不同工况下的运行时序数据。信号处理部分以FPGA为核心，把“光声信号—低噪声调理/ADC—FPGA片上智能—多源信息融合—故障诊断—分级预警”作为主处理链路，在片上完成数字锁相放大、自适应滤波、特征提取、组分解混和轻量神经网络推理，再结合标准样本、在线监测和历史运行数据，实现气体浓度反演、异常趋势识别和故障状态判断。整个系统通过核心器件集成、实验室测试和实际变压器现场示范，持续评估检测限、响应时间、稳定性和诊断准确率，并利用现场数据反过来优化光声参数、FPGA算法和诊断模型，最终形成“感知—解调—片上智能—诊断预警—工程反馈—迭代优化”的闭环，为变压器早期故障识别和智能运维提供可落地的技术与装备支撑。

变压器油中气体光声光谱痕量智能检测技术研究.png

（3）团队主办第六届精密仪器与光学工程国际学术会议（PIOE 2026）在济南圆满落幕

泉城聚英才，学术谱新篇！2026年5月22至24日，第六届精密仪器与光学工程国际学术会议（PIOE 2026）在济南圆满落幕！本次会议由山东大学主办，多所高校及科研院所联合承办支持，吸引了来自中国、加拿大、英国、巴基斯坦等国家的百余名专家学者参会，共同围绕前沿技术、关键突破与产业应用开展学术交流。

开幕式由山东大学教授【姜明顺】主持，IEEE Fellow、山东大学学术委员会副主任、控制科学与工程学院院长【张承慧】致辞。会议邀请加拿大工程院院士、加拿大拉瓦尔大学教授【Xavier Maldague】、中国石油大学（华东）教授【徐长航】、天津大学教授【胡春光】、同济大学教授【薛彬】、中国科学院自动化研究所研究员【马喜波】、中国矿业大学教授【范孟豹】、英国曼彻斯特大学教授【尹武良】作主旨报告，覆盖红外检测、微纳测量、水声传感、AI 生命科学等热点方向。同时设置口头报告与海报展示，为青年学者提供交流舞台，促进学术思想碰撞与技术创新。

会议圆满成功，进一步提升了学科影响力，为推动高端制造与科技自立自强奠定坚实基础。

第六届精密仪器与光学工程国际学术会议.jpg

（4）团队教材《传感器与检测技术》由机械工业出版社正式出版（2026.02）、团队专著《压电超声导波检测技术及应用》由科学出版社正式出版（2026.03）

《压电超声导波检测技术及应用》专著基于作者多年从事压电超声导波技术研究的经验与成果，系统总结了该技术的基础理论、发展历程及其工程应用。本书系统阐述了压电超声导波检测的基础理论、方法创新及工程应用关键技术，详细介绍了压电超声导波的激励与传播原理、监测系统设计方案、典型结构损伤检测方法，并针对工程实践中的噪声干扰、温度变化等问题提出了实用解决方案，构建了覆盖检测机理—监测系统—损伤识别—场景应用的完整技术体系。本书适合从事结构健康监测、无损检测及相关领域的研究人员、工程师和高校师生参考阅读。

《传感器与检测技术教材》充分考虑教学规律，突出专业特点，重点叙述传感器的结构原理、基本特性，同时详细介绍传感器的工程应用和使用方法，书中适当配合一定的例题和练习，便于读者加强理解。本书主要内容包括：传感器概述、传感器的特性、电阻式传感器、电容式传感器、电感式传感器、磁电感应式和磁敏传感器、压电式传感器、热电式传感器、光电式传感器、光纤传感器、辐射与波式传感器、化学传感器和生物传感器，以及误差理论与数据处理方法。书可作为普通高校测控技术与仪器、机器人工程、物联网工程、信息工程、自动化、机械设计制造及其自动化、车辆工程与交通工程等专业的本科生核心课程用书，也可作为相关专业的研究生教材，还可供从事传感器与检测技术相关领域应用和设计开发的教师、研究人员、工程技术人员参考。本书配有以下教学资源：教学课件PPT、教学大纲、习题解答及教学网站（www.chuanganqijxlm.com），选用本书作教材的教师可登录www.cmpedu.com注册后获取。

（5）博士研究生张宏在国际顶级期刊MECH SYST SIGNAL PR发表学术论文（2026.02）、博士研究生刘福政在国际顶级期刊IEEE Trans. Ind. Inform.发表学术论文（2026.01）

针对未知噪声环境下管道结构损伤精确定位难题，提出了一种多物理信息驱动的多通道多分支卷积自编码器与 Transformer 融合模型（MC2DAE-Transformer）。该方法在训练过程中同时引入 Pearson 相关性约束与频域约束，实现了物理先验与数据驱动机制的深度融合。在强噪声条件下，信噪比最高提升 79%，并实现了相对误差 1.48% 的高精度损伤定位。研究成果以“Multi physics driven pipeline damage localization method based on Helical guided wave under noise environments”为题发表在领域内国际顶级期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》（中科院1区TOP期刊，IF=8.9）上。

针对旋转机械故障诊断中目标域标签空间未知下不定类别场景转移的问题，突破了评估-匹配-约束迁移网络的通用故障诊断新方法。该方法设计随机化置信评估、强化型加权匹配和交互式细化约束网络，促进域间共享类样本的精细化划分和目标域已知-未知样本的可靠分离，H-Score提升7.8%，达到领域先进算法主流水平。研究成果以“Universal Fault Diagnosis with Unknown Label Space of Machineries Based on Evaluate-Match-Constrain Transfer Network”为题发表在领域内国际顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》（中科院1区TOP期刊，IF=9.9）。

（6）团队获2023年山东省科学技术奖技术发明奖二等奖、中国自动化学会科技进步奖一等奖、第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖

针对我国在高端装备复杂结构状态监测领域仍存在核心技术亟待突破、关键仪器被国外垄断、技术创新与应用脱节等问题，以发明高端装备复杂结构状态监测技术及系统为目标，全面建立了边界载荷、结构损伤和部件故障等结构关键状态指标监测新方法和新技术体系，并在航天、轨道交通等高端装备领域开展了技术验证与工程应用。研究成果于2024年05月获山东省科学技术奖技术发明奖二等奖。同年，团队获2023年中国自动化学会科技进步奖一等奖。

在学生创新创业竞赛方面，由课题组姜明顺、张雷、张法业等教师指导的微探安行团队（成员包括：魏钧涛、孙玲玉、鲍昱安等），自主研发了高速列车承力结构早期微损伤超声感知系统，是市场上首款列车安全在线系统，能够实现结构损伤实时高精度检测，全周期监控损伤扩展趋势。项目产品能够有效打破国外垄断，实现关键技术的自主可控，有力回应了新时代青年人的使命与担当。2023年04月，获第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国赛金奖，指导教师获优秀创新创业导师。

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