王增才
发布时间:2011-10-27 15:41:47    作者:    点击:[]
姓名 王增才
性别

                                               

出生年月 1964.03
行政职务
学历 研究生 学位 工学博士
专业技术职务及任导师情况  教授,博士研究生导师
所在一级学科名称  机械工程
所在二级学科名称  车辆工程

 

学术兼职

山东机械工程学液压与气动专业委员会副主任

 

国内外学习和工作经历

1979.09-1983.07,山东科技大学,学士

1985.09-1988.07,山东科技大学,硕士

1996.09-1999.12,中国矿业大学(北京),博士

1983.09-2003.11,山东科技大学,讲师,副教授,教授

2000.12-2003.03,中国矿业大学电气工程博士后流动站从事研究工作。

2003.12-今, 山东大学机械工程学院,教授,博士生导师

2010.03-2010.08,英国伯明翰大学,访问学者

 

感兴趣的研究方向
煤岩界面识別与检测,煤矿机械机电液一体化控制与集成,汽车高级辅助驾驶和AMT智能控制。

 

主持科研项目情况
1.山东省自然科学基金,“基于深度学习和多模态特征融合的驾驶员疲劳状态识别研究(ZR2018MEE015)”,2018.3-2020.12。
2.国家重点实验室开放基金,“基于深度学习的驾驶员面部疲劳状态识别研究(****1105)”,2016.10-2019.09。
3.国家重点实验室开放基金,“驶员视觉分散与疲劳数学模型建立及预警关键技术研究(****1107)”,2011.12-2015.12。
4.国家重点实验室开放基金,“考虑参数不确定性的汽车底盘系统建模与混合集成控制(****1110)”,2007.11-2010.11。
5.山东省科技攻关项目,“山东省重点产业链(以汽车为试点)科研与标准协调发展公共服务平台研究与实施示范(2009GG10010004)”,2009.02-2010.12。
6.国家自然科学基金面上项目,“放顶煤支架尾梁振动信号分析法检测顶煤放落程度研究(****4126)”,2012.01-2015.12。
7.国家自然科学基金面上项目,“伽马射线方法检测顶煤放落程度研究(****4049)”,2003.01-2005.12。
8.企事业单位委托项目,“千米深井大流量高压减压控制系统研究(11001939)”2019.10—2021.10。
9.企事业单位委托项目,“驾驶员疲劳状态图像分析识别系统研究(11381705)”,2017.12-2019.12。
10.企事业单位委托项目,“基于采煤机截齿应力法的煤岩分界系统研究(11381427)”,2014.9-2015.3。
11.企事业单位委托项目,“深井提升机尾绳长周期运行可靠性研究(11381341)”,2013.10-2015.09。
12.企事业单位委托项目,“千米深井喷雾防尘供水减压系统研究与应用(11381304)”,2013/04-2013/12。
13.企事业单位委托项目,“副井大罐载重精确计量系统(11381131)”,2011.06-2011.12。
14.企事业单位委托项目,“大型胶带机驱动滚筒轻量化研究(11381132)”,2011.06-2011.12。
15.企事业单位委托项目,“副井提升运行在线检测(11380919)”,2009.05-2009.12。
16.企事业单位委托项目,“深井防尘供水自动减压系统研究与开发(11380824)”,2008.09-2008.12。
17.企事业单位委托项目,“千米深井降温与防尘供水自动减压系统研究与应用(11380803)”,2008.01-2008.12。
18.企事业单位委托项目,“箕斗卸载高速液压系统关键技术研究(11380653)”,2006.12-2007.12。
19.企事业单位委托项目,“箕斗防二次卸载检测技术系统(11380640)”,2006.12-2006.12。
20.企事业单位委托项目,“主井箕斗检测技术研究(11380546)”,2005.12-2006.12。


 

近期主要的代表性论文、著作、专利

一、发表论文情况:
1.Wang Z, Wang X, Zhao L, Vision-Based Lane Departure Detection Using a Stacked Sparse Autoencoder,Mathematical Problems in Engineering,2018,DOI:10.1155/2018/****7359.(SCI)
2.Wang Z, Qi Y, Zhang G, Smart Shift Decision Method Based on Stacked Autoencoders, 2018,Journal of Control Science and Engineering, 2018,DOI:10.1155/2018/1098753.(EI)
3. Zhao L, Wang Z, Zhang G, Eye State Recognition Based on Deep Integrated Neural Network and Transfer Learning, Multimedia Tools and Applications, 2018, 77(15): 19415-19438.(SCI)
4. Zhang G, Wang Z, Fan B, Adaptive Cruise Control System with Traffic Jam Tracking Function Based on Multi-sensors and the Driving Behavior of Skilled Drivers, Advances in Mechanical Engineering, 2018, 10(9), DOI:10.1177/168****01****5801.(SCI)
5.Lei Zhao, Zengcai Wang, Xiaojin Wang, et al. Driver Drowsiness Detection Using Facial Dynamic Fusion Information and a DBN [J]. IET Intelligent Transport Systems, 2018, 12(2): 127-133. (SCI)
6.Fang S, Wang Z*, Zhong W. MEASUREMENT AND ANALYSIS OF A FIELD AREA BASED ON AN ADAPTIVE KALMAN FILTER[J]. Engenharia Agrícola, 2017, 37(5): 867-876. (SCI)
7.Li C, Wang Z*, Liu H. Novel method to integrate MARG and an odometer into AHRS for moving vehicles[J]. Advances in Mechanical Engineering, 2017, 9(9): 1-15. (SCI)
8.Wang JS, Wang ZC*. A Double Bi-stable Energy Harvester for Enhanced Ability of Bi-stable Energy Harvesting from Random Vibration[J]. Journal of Applied Science and Engineering, 2017, 20(3): 387-392. (EI)
9.Guoxin Zhang, Zengcai Wang, Lei Zhao, et al. Coal-Rock Recognition in Top Coal Caving Using Bimodal Deep Learning and Hilbert-Huang Transform [J]. Shock and Vibration, 2017:1-13. (SCI)
10.Liu H, Wang Z, Fang S, et al. MEMS Based SINS/OD Filter for Land Vehicles’ Applications[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2017. (SCI)
11.Zhao L, Wang Z*, Zhang G. Facial Expression Recognition from Video Sequences Based on Spatial-Temporal Motion Local Binary Pattern and Gabor Multiorientation Fusion Histogram[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2017, 1-12. (SCI)
12.Zhang G, Wang Z*, Zhao L. Recognition of rock–coal interface in top coal caving through tail beam vibrations by using stacked sparse autoencoders[J]. Journal of Vibroengineering, 2016, 18(7), 4262-4275. (SCI).
13.Lei Zhao, Zengcai Wang*, Xiaojin Wang, Yazhou Qi, Qing Liu, Guoxin Zhang. Human fatigue expression recognition through image-based dynamic multi- information and bimodal deep learning[J]. Journal of Electronic Imaging, 25(5), 053024 (2016). (SCI)
14.赵磊, 王增才*, 王晓锦, 张万枝. 基于ASM局部定位和特征三角形的列车驾驶员头部姿态估计[J]. 铁道学报. 2016, 38 (9), 53-58. (EI)
15.Yunxia L I, Zengcai W, Weili P, et al. Experimental Study on Synchronous Shifting for AMT without Synchronizer Based on Three-phase Induction Motor[J]. International Journal of Smart Home, 2016, 10(2): 197-212. (EI)
16.LI Y, WANG Z, PENG W. Start-up of upward conveyor based on AMT[C]. 3rd International Conference on Material, Mechanical and Manufacturing Engineering, Guangzhou, China. June 27-28, 2015: 1659-1662. (EI)
17.Li Y X, Wang Z C. Simulation Research on Soft-Starting for AMT Driving Belt Conveyor[C]//Advanced Materials Research. Trans Tech Publications, 2014, 1006: 253-258. (EI)
18.丛晓妍, 王增才, 王保平, 彭伟利. 基于EMD与峭度滤波的煤岩界面识别[J]. 振动、测试与诊断, 2015, 35 (5): 950-954. (EI)
19.丛晓妍, 王增才, 徐俊凯, 张万枝, 李云霞. 瞳孔测量法应用于疲劳检测的适应性[J]. 长安大学学报 (自然科学版), 2015, 35 (6): 136-140. (EI)
20.Li Y, Wang Z, Cong X. Shift Process Analysis of AMT without Synchronizer Based on Three-phase Induction Motor[J]. International Journal of Control and Automation, 2014, 7(6): 297-310. (EI)
21.Zhang W Z, Wang Z C, Xu J K, et al. A method of gaze direction estimation considering head posture [J]. Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recognit, 2013, 6: 103-111. (EI)
22.Wan-zhi Z, Zeng-cai W. Rural Road Detection of Color Image in Complicated Environment [J]. Int. J. Signal Process. Image Process. Pattern Recognit, 2013, 6(6). (EI)
23.Li Y, Wang Z, Cong X. Constant Acceleration Control for AMT’s Application in Belt Conveyor’s Soft Starting[J]. International Journal of Control and Automation, 2013, 6(6): 315-326. (EI)
24.Junkai X, Zengcai W, Wanzhi Z, et al. Coal-rock Interface Recognition Based on MFCC and Neural Network[J]. International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition, 2013, 6(4): 191-200. (EI)
25.张万枝, 王增才, 基于面部特征三角形的机车驾驶员头部姿态参数估计[J].铁道学报, 2013, 35(11): 39-44. (EI)
26.Zhang W, Wang Z, Li Y. Illumination Compensation of Color Image for Driver Facial Features Detection[J]. International Journal of Digital Content Technology & its Applications, 2012, 6(17). (EI)
27.Baoping Wang, Zengcai Wang, Junkai Xu.  A new coal-rock interface recognition method based on Hilbert marginal spectrum distribution characteristics. Journal of Computational Information Systems. 2012, 8(19):8137-8142. (EI)
28.Baoping Wang, Zengcai Wang, Yunxia Li. Application of Hilbert Marginal Spectrum to Coal-rock Interface Recognition. Advanced Materials Research. 2012, 569:70-73. (EI)
29.王保平, 王增才,张万枝. 基于EMD与神经网络的煤岩界面识别方法[J]. 振动、测试与诊断. 2012, 32 (4): 586-590. (EI)
30.王增才,王树梁,任锴胜,王保平. 基于EMMD的提升机天轮轴承故障诊断方法[J]. 煤炭学报, 2012, 37 (4): 689-694. (EI)
31.张万枝, 王增才, 李云霞等. 驾驶员疲劳检测中的彩色图像增强算法.[J] 光电子•激光, 2012, 23(8), 1545-1549. (EI)。

 

欢迎机械电子工程、车辆工程专业学生报考。

 

二、授权专利情况:
1. 发明专利:煤矿井下测压、地面控制的线性调节供水系统,****10069391.8。
2. 发明专利:测量提升钢丝绳载荷的液压式张力传感器,****10044887.X。
3. 实用新型:一种井下测压井上节流控制的深井注浆减压装置,********8103.3。
4. 实用新型:采煤机应力截齿煤岩分界检测装置,********8042.8。
5. 实用新型:一种带式输送机驱动装置,********7668.X。
6. 实用新型:联合射流增升式地效飞行车,********5269.8。

三、专著情况:

汽车液压控制系统,人民交通出版社,2012


著作情况(正式出版物,不含内部书籍、研究报告及论文)

出版时间

著作名

出版社

本人排序

2012

汽车液压控制系统

人民交通出版社

1

2002

自然γ射线煤岩界面识别机理及采煤机摇臂自动调高顶煤厚度监测技术

中国矿业大学出版社

1

2003

机电一体化技术

机械工业出版社

3

主要科技获奖情况(省部级奖以上)

时间

项目(课题)名称

种类及等级

本人排序

2001

采煤机在线故障诊断及预报系统

山东省科技进步三等奖,煤炭工业科技进步三等奖,山东省计算机应用优秀成果二等奖

1/10

1999

矿山液压设备综合试验台

山东省科技进步二等奖

7/15

担任评审专家情况(项目/平台/奖励)

起始时间

终止时间

评审种类名称

担任专家情况

职务

200312


山东省科技进步奖

会评专家

委员

2003.12


国家自然基金面上项目

网评专家


2003.12


山东省重点研发计划

网评专家


2013.7


国家青年千人计划

网评专家


2015.7


江苏省科技项目

网评专家


2017.11


湖北省自然科学基金

网评专家


2012.7


北京市自然科学基金

网评专家


重要学术期刊或学术组织任职情况

起始时间

终止时间

学术期刊或学术组织名称

职务

2000.7


山东机械工程学液压与气动专业委员会

副主任

2015.6


中国汽车工程学会

会员

2003.7


山东省汽车学会

评审专家

2017.8


中国工程机械学会矿山机械分会

理事

 


联系方式

 

地址:山东省济南市经十路17923号 山东大学机械工程学院

电话:0531-****5624

传真:0531-****5624

邮箱:wangzc@sdu.edu.cn  

手机:138****8077

 

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