马贵君

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马贵君

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个人简介

       马贵君，1995年生，博士，华中科技大学在站博士后。于2017年6月和2023年9月分别获华中科技大学工学学士和博士学位（导师：丁汉院士、袁烨教授），2023年10月至今在华中科技大学智能制造装备与技术全国重点实验室从事博士后研究。2021-2022年在伦敦布鲁奈尔大学进行博士联合培养（合作导师：欧洲科学院院士王子栋教授）。主要研究方向为机器人化智能制造、制造系统健康评估、人工智能算法及应用。近五年，已发表学术论文21篇：期刊论文一作10篇、通讯1篇（ESI高被引3篇、最佳论文1篇、封面1篇、JCR一区9篇）， 谷歌学术引用1100余次。
入站时间：2023年10月
所在团队：机器人化智能制造
合作导师：丁汉院士

研究方向

机器人加工动力学建模、预测与调控优化
制造系统健康评估
人工智能算法及应用

开设课程

科研项目

[1] 科技部国家重点研发计划：大数据驱动的复杂零件智能加工产线工艺感知与精度控制，参与，2019-2023
[2] 江苏省重点研发计划：物联制造大数据的机器学习与性能预测共性关键技术研究，参与，2017-2020
[3] 智能制造装备与技术全国重点实验室自主课题：数据驱动贝叶斯辨识算法在机械制造预测与控制中的应用，参与，2016-2017
[4] 华中科技大学创新创业基金：电动汽车锂离子电池的健康状态监测与剩余寿命预测，主持，2019-2021

论文专著与专利

代表性学术论文：
[1] Guijun Ma, Songpei Xu, Benben Jiang, Cheng Cheng, Xin Yang, Yue Shen, Tao Yang, Yunhui Huang, Han Ding, Ye Yuan*, “Real-time personalized health status prediction of lithium-ion batteries using deep transfer learning”, Energy & Environmental Science, 15, pp.4083-4094, (2022). （封面）

[2] Ye Yuan*, Guijun Ma, Cheng Cheng, Beitong Zhou, Huan Zhao, Hai-Tao Zhang, Han Ding*, “A general end-to-end diagnosis framework for manufacturing systems”, National Science Review, 7(2), pp.418-429, (2020). (特色论文奖、最佳论文奖)

[3] Guijun Ma, Songpei Xu, Tao Yang*, Zhenbang Du, Limin Zhu, Han Ding, Ye Yuan. "A transfer learning-based method for personalized state of health estimation of lithium-ion batteries." IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, in press, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3176925, (2022). 

[4] Guijun Ma, Yong Zhang, Cheng Cheng, Beiting Zhou, Pengchao Hu, Ye Yuan*, “Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on false nearest neighbors and a hybrid neural network”, Applied Energy, 253: 113626, (2019). (ESI高被引)

[5] Guijun Ma, Zidong Wang, Han Ding, Ye Yuan, “State of Health Estimation of Lithium-ion Batteries: A Particle Swarm Optimization-Assisted Deep Domain Adaptation Approach”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 10(7), pp.1530-1543, (2023).

代表性发明专利：
[1] 袁烨, 马贵君, 程骋, 周倍同. 一种滚动轴承剩余寿命在线预测方法及系统，2023-02-10，中国，CN 109460618 B 
[2] 袁烨，杨晓然，马贵君. 一种基于临界点转变的锂电池容量跳水点个性化预警方法，2023-09-01，中国，CN 115856682 B

荣誉获奖

[1] 湖北省自然科学一等奖（3/5）
[2] National Science Review最佳论文奖
[3] 2021年第二届全球工业互联网算法大赛全赛道总冠军

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论文专著与专利

荣誉获奖

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