智能控制与机器人系(机械学科)
 

田劼-教授

发布日期:2023/10/18 17:17:55

田劼

智能控制与机器人系,教授,系主任


邮箱:tianj@cumtb.edu.cn                         办公地址:机电楼416


2007.02-2010.01,44118太阳成城集团(北京)攻读博士学位-机械电子工程专业

2004.08-2007.01,44118太阳成城集团(北京)攻读硕士学位-测试计量技术及仪器专业

2000.08-2004.07,44118太阳成城集团(北京)攻读学士学位-测控技术与仪器专业

2010.04-2016.06 讲师;

2016.07-2022.06 副教授/本科教秘,实验室主任,系党支部书记;

2022.07-至今 教授/系党支部书记,系主任。

访问学者经历:2018.09-2019.09 美国宾州州立大学工学院 公派访学。

人才培养情况:指导硕士博士研究生30余人,已毕业16人(含北京市优秀毕业生)

学科:机械工程

研究方向:机器人化采掘与运输设备智能控制,无损检测,安全监控与故障诊断

研究项目:

1. 国家自然科学基金项目,基于场均衡优化磁路的钢丝绳缺陷多元件阵列协同检测方法;

2. 国家自然科学基金项目,基于径向多回路励聚磁的矿用钢丝绳在线检测方法研究;

3. 国家自然科学基金项目,煤矿综掘悬臂式掘进机行走、纠偏及截割精准智能测控原理与方法;

4. 科技部重点研发计划,大型露天矿机器人化自主运输装卸系统关键技术与应用示范”— “露天矿

机器人化运输多机智能协同装卸技术

5. 科技部重点研发计划,煤矿深井建设与提升基础理论及关键技术”—“深井提升高速重载安全制

动关键技术

6. 科技部973计划,深部危险煤层无人采掘装备关键基础研究”—“无人采掘装备自主巡航原理与

实现方法

7. 国家863计划,煤矿井下采掘装备遥控关键技术课题掘进机远程控制技术及监测系统

其他重要科研项目:

山西工程院地方咨询项目,山西省煤机企业高质量发展总体战略研究及国际调研分析山西省煤机企业高质量发展总体战略研究及国际调研分析

科研平台:

省部级:煤矿智能化与机器人创新应用应急管理部重点实验室;教育部无损检测重点实验室。

其他重要科研平台:44118太阳成城集团(北京)内蒙古研究院;智慧矿山与机器人研究院。

产业转化项目:

[1] 一种永磁体可径向调节的钢丝绳探伤仪实施许可,2023-20252万;

[2] 一种永磁体可轴向移动的钢丝绳探伤仪实施许可,2022 -20243万;

[3] 钢丝绳在线检测信号的预处理方法及装置,2021-202310万;

[4] 基于强磁机理的矿用钢丝绳智能化安全监测系统,2022-202337万。

代表性论文:

[1] Jie Tian, WeiWang, Hongyao Wang, Qiang Bai, Zeyang Zhou, and Pengbo Li. Enhancing Wire-Rope Damage Signals Based on a Radial Magnetic Concentrator Bridge Circuit[J]. Sensors, 2022, 22(10):1-18

[2] Jie Tian, Pengbo Li, WeiWang, Jianwu Ma,Ganggang Sun and Hongyao Wang. Quantitative Identification of Internal and External Wire Rope Damage Based on VMD-AWT Noise Reduction and PSO-SVM[J]. Entropy, 2022, 24, 981

[3] Jie Tian, Wenchao Liu, Hongyao Wang. Testing method for intelligent loading of mining emulsion pump based on digital relief valve and BP neural network control algorithm[J]. machines, 2022, 10, 896

[4] Jie Tian, Caiyue Zhao,Wei Wang,Ganggang Sun. Detection Technology of Mine Wire Rope Based on Radial Magnetic Vector With Flexible Printed Circuit[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021,70:1-10.

[5] Zhou Junying, Tian Jie*, Cheng Peng,Wang Decheng. Quantitative inspection for identifying broken coal mine wire rope based on wavelet packet sparse representation[J]. Insight, 2021, 63(2): 102-110.

[6] Tian Jie, Zhu pu-fan, Wang Yang-Yang. Experimental study and application of magnetic bridge double-loop main flux detection method[J]. Insight, 2020, 62(2): 98-103

[7] Tian Jie, Wang Hongyao, Meng Guoying, Sven Bilen and Wu Xinli. Novel method for data compression of the on-line detection signal for coal mine wire rope[J]. Insight, 2020, 62(10): 600-608

[8] Hongyao Wang, Jie Tian*, Xiaowei Li, Xin Lv. Inspection of Mine Wire Rope using Magnetic Aggregation Bridge based on Magnetic Resistance Sensor Array[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 69(10): 7437-7448

[9] Tian Jie, Wang Hong-yao, Sven Bilen, Wu Xinli and Meng Guo-ying. Application of morphological non-sampling wavelet method in on-line detection signal processing of coal mine wire rope[J]. Insight, 2019, 61(9): 1-7.

[10] Jie Tian, Suyu Wang, Miao Wu. Kinematic Models and Simulations for Trajectory Planning in the Cutting[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2018, (78): 115-123

专利:

[1] 一种半侧励磁半侧检测式的钢丝绳探伤仪,发明专利,ZL202111680881.2

[2] 一种永磁体可径向调节的钢丝绳探伤仪,发明专利,ZL 202110537022.1

[3] 一种永磁体可轴向移动的钢丝绳探伤仪,发明专利,ZL 202110341612.7

[4] 随动式钢丝绳探伤仪,发明专利,ZL 202011497403.3

[5] 内衬可换式钢丝绳检测仪,发明专利,ZL 202011342692.X

[6] 掘进机自主定位定向系统及方法,发明专利,ZL 201510237270.9

[7] 钢丝绳在线检测信号的预处理方法及装置,发明专利,ZL 201410707954.6

[8] 一种面向未知封闭空间的自主探测基站群,发明专利,ZL 201510237410.2

[9] 一种掘进机记忆截割控制系统及其方法,发明专利,ZL 201310089542.6

软著:

[1] 掘进机器人位姿状态监控平台. 2022SR0990199

1. 全国煤炭青年科技奖,2016.10

2. 复杂煤层高效采掘装备关键技术及应用,江苏省科技进步二等奖,2015.01

3. 中国煤炭工业专利二等奖,中国煤炭工业协会,2016.01

4. 高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)科技进步奖二等奖,2013.01

5. 可视钢芯绳缆全磁扫描成像无损智能化监测技术,中国职业安全健康协会三等奖,2022.04

6. 全国煤炭行业教育教学成果三等奖,2015.12

7. 越崎青年学者,2017

8. 校级教师教学创新大赛二等奖,2022.01

9. 校级优秀教学成果奖,2020

10. 校级优秀课程,2018


目前正在从事国家科技部重点研发计划项目和企业委托的科技项目技术研究。未来5年内发展方向:研究露天矿机器人化运输多机智能协同装卸技术;掘进机远程智能控制技术;矿山、索道、电梯、桥梁等领域钢丝绳索的安全监测;输油、气管道的管路检测;带式输送机断带的磁声力学安全监测以及相关巡检机器人与智能装备的研发。加强与科技企业的联系,产学研用合作研究。