段嘉珺
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  • 电子邮箱:003622@nuist.edu.cn
  • 入职时间:2022-06-29
  • 所在单位:自动化学院
  • 学历:博士研究生毕业
  • 办公地点:学科3号楼S405
  • 性别:
  • 学位:工学博士学位
  • 在职信息:在岗
  • 毕业院校:武汉大学
  • 个人简介
  • 研究方向
  • 社会兼职
  • 教育经历
  • 工作经历
  • 团队成员
  • 其他联系方式

段嘉珺,男,博士,2022年6月毕业于武汉大学电气与自动化学院,获电气工程工学博士学位(导师:何怡刚)。同年6月入职南京信息工程大学自动化学院,主要从事变压器状态监测与故障诊断、输变电装备数字化与智能态势感知的研究工作。以第一作者身份发表学术论文7篇;共授权13项发明专利,其中包括2项美国发明专利。

发表学术论文:

[1] Duan Jiajun, He Yigang, et al. Serial transfer learning (STL) theory for processing data insufficiency: Fault diagnosis of transformer windings[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2021, 130:106965.  (SCI) 

[2] Duan Jiajun, He Yigang, et al. A space hybridization theory for dealing with data insufficiency in intelligent power equipment diagnosis[J]. Electric Power Systems Research, 2021, 199:107363.  (SCI) 

[3] Duan Jiajun, He Yigang, et al. Anti-interference deep visual identification method for fault localization of transformer using a winding model[J]. Sensors, 2019, 19(19):4153.  (SCI) 

[4] Duan Jiajun, He Yigang, et al. Intelligent localization of transformer internal degradations combining deep convolutional neural networks and image segmentation[J]. IEEE Access, 2019, 7:62705-62720. (SCI) 

[5] Duan Jiajun, He Yigang, et al. Fault localization on transformer winding by frequency response analysis and evidential reasoning[C], International Symposium on Test Automation and Instrumentation (ISTAI), Dalian, 2019:9079-9082. (EI) 

[6] Duan Jiajun, He Yigang, et al. Assisted diagnosis of real-virtual twin space for data insufficiency[C], The 9th Frontier Academic Forum of Electrical Engineering (FAFEE), Xi'an, 2021:387-395. (EI) 

[7] 段嘉珺, 应黎明, 等. 基于诱导有序加权证据推理方法的不完全信息下继电保护系统健康状态评价[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(06):106-112. 

授权专利:

[1] (已授权) 深度卷积神经网络融合视觉辨识的电力变压器绕组故障定位方法[P]. ZL201910740874.3, 国家发明专利. 

[2] (已授权) 基于多阶段迁移学习的变压器故障辨识与定位诊断方法[P]. ZL201911261469.X, 国家发明专利. 

[3] (已授权) 基于虚实孪生空间的电力设备小样本故障诊断方法及系统[P]. ZL202010273965.3, 国家发明专利. 

[4] (已授权) 基于多维时序帧卷积LSTM的变压器DGA数据预测方法[P]. ZL201910891134.X,国家发明专利

[5] (已授权) 一种基于Bi-LSTM和油中溶解气体分析的变压器故障诊断方法[P]. ZL201910628714.X, 国家发明专利. 

[6] (已授权) 基于加窗特征希尔伯特图像化的电力设备诊断方法及系统[P]. ZL202010449882.5, 国家发明专利. 

[7] (已授权) 变压器油中溶解气体的深度并行故障诊断方法及系统[P]. ZL202010134616.3, 国家发明专利. 

[8] (已授权) 一种单相半桥五电平逆变器开关管开路故障诊断方法[P]. ZL202011508386.9, 国家发明专利. 

[9] (已授权) 一种地线取能装置[P]. ZL201821532954.7, 实用新型专利. 

[10] (已授权) 一种基于GSMallat-NIN-CNN网络的电力变压器绕组故障诊断方法[P]. ZL202010513387.6, 国家发明专利. 

[11] (已授权) 一种Nakagami衰落信道的测试系统及其验证方法[P]. ZL201810201309.5, 国家发明专利. 

[12] (已授权) 一种抑制多相电机共模电压的空间矢量脉宽调制方法[P]. ZL201810147029.0, 国家发明专利. 

[13] (已授权) Deep Belief Network feature extraction-based analogue circuit fault diagnosis method[P]. US20190243735,美国发明专利. 

[14] (已授权) Space vector pulse width modulation method for suppressing common-mode voltage of multiphase motor[P]. US20190253015, 美国发明专利.

学习工作经历:

2012.09-2016.06,重庆大学,电气工程学院,电气工程与自动化,学士;

2016.09-2022.06,武汉大学,电气与自动化学院,电气工程,博士(硕博连读);

2022.07-至今,      南京信息工程大学,自动化学院,讲师;

项目经历:

[1] (参与) 国家自然科学基金重点项目: “基于标识传感融合的输变电设备信息感知与处理关键问题研究”(51637004), 2017/01-2021/12. 

[2] (参与) 国家重点研发计划项目: “电力物联网关键技术”(2020YFB0905905), 2020/07-2023/06. 

[3] (参与) 武汉市高价值专利组合培育项目: “面向5G标签传感融合的输变电设备状态监测关键技术”(20201G01), 2020/01-2021/12. 

[4] (参与) 湖北省重点研发计划项目: “能源装备远程智能运维中多源异构数据多模信息融合诊断评估与反演关键技术研究”(2021BEA162), 2021/07-2023/12.