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程诚讲师

未来科学与工程学院

个人资料

  • 直属机构:未来科学与工程学院
  • 联系电话:
  • 性别:
  • 电子邮箱:cc_412@outlook.com
  • 专业技术职务:
  • 办公地址:www.优德88.cpm 未来校区
  • 毕业院校:中国矿业大学
  • 通讯地址:苏州市吴江区久泳西路1号
  • 学位:博士研究生
  • 邮编:215222
  • 学历:工学博士
  • 传真:

教育经历

教育经历:
  • 2016.9-2022.6,机械设计及理论,中国矿业大学,工学博士
  • 2012.9-2016.6,机械工程及自动化,中国矿业大学,工学学士

工作经历

工作经历:
  • 2022.8-,www.优德88.cpm ,讲师
  • 2018.10-2020.07,Georgia Institute of Technology,联合培养博士

个人简历

个人简介:

程诚,女,1996年出生,博士,讲师,IEEE Young Professionals Member,IEEE Member,中国工程机械学会矿山机械分会会员。于2022年获得中国矿业大学机电工程学院博士学位;于2018-2020年以国家公派联合培养博士身份赴美国佐治亚理工学院进行交流学习,合作导师:Ying Zhang 教授;于2016年中国矿业大学机电工程学院学士学位。主要研究方向:机械装备智能化、智能感知与控制、信号分析与处理、现代控制理论及应用。目前已在《IEEE Trans. Antennas Propag.》、《Neurocomputing》、《 IEEE Sens. J.》、《Signal Processing》、《IEEE Trans. Industr. Inform.》等期刊发表论文10余篇,授权发明专利10余项。主持国家自然科学基金项目青年基金1项、博士后面上项目1项,参与省、国家级项目5项。《IEEE Trans. Fuzzy Syst.》、《IEEE Trans. Automat. Contr.》、《ISA Trans.》、《IEEE Trans. Inf. Forensics Secur.》等期刊审稿人。Google Scholar Profile: https://scholar.google.com/citations?user=UGfVvxgAAAAJ&hl=en

研究领域

研究领域:

机械装备智能化、智能感知与控制、信号分析与处理、现代控制理论及应用

开授课程

开授课程:
  • 1、机械原理,2021级本科生
课程教学:

科研项目

科研项目:
  • 1、高速重载堆垛机器人,-2022.06,2019.01,国家重点研发计划项目课题,科技部,参与
  • 2、矿山机器人化采掘装备关键技术研究,-2022.07,2020.07 ,徐州市科技成果转化项目,徐州市科技局,参与
  • 3、千米深井煤矿巷道全断面掘进机器人高效截割技术研究,-2024.07,2021.07 ,江苏省杰出青年基金项目,江苏省科技厅,参与
  • 4、一类带有奇异项的1-Laplace方程正则性和多重性研究,-2020.06,2017.07,江苏省自然科学基金,江苏省科技厅,参与
  • 5、磨料射流超前割缝下滚刀振动楔裂硬岩机理研究,-2023.12,2020.01,面上项目,NSFC,参与
  • 6、基于煤岩界面多源深度融合精细感知的采煤机自主调高控制方法研究,-2026.12,2024-01,青年科学基金项目,NSFC,主持
  • 7、新工科交叉背景下《机械原理》教学改革实践,-2024.05,2023.06,www.优德88.cpm 未来科学与工程学院教育改革项目,主持
  • 8、基于人类安全感知的协作机械臂自适应运动规划与柔顺控制方法研究,-2025.06,2023.07,博士后面上基金项目,中国博士后科学基金会,主持

论文

论文:
  • 1、Mixed-field source localization based on robust matrix propagator and reduced-degree polynomial rooting,Signal Processing,2023,1
  • 2、An Efficient Maximum-Likelihood-Like Algorithm for Near-Field Coherent Source Localization,IEEE Transactions on Antennas and Propagation,2022,1
  • 3、Robust and Low-Complexity Time-Reversal Subspace Decomposition Methods for Acoustic Emission Imaging and Localization,IEEE Sensors Journal ,2021,1
  • 4、Neural network–based direct adaptive robust control of unknown MIMO nonlinear systems using state observer,International Journal of Adaptive Control and Signal Processing ,2020,1
  • 5、Sliding mode observer-based fractional-order proportional–integral–derivative sliding mode control for electro-hydraulic servo systems,Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science,2020,1
  • 6、Neural observer-based adaptive prescribed performance control for uncertain nonlinear systems with input saturation,Neurocomputing,2019,1
  • 7、基于蜉蝣算法和B样条曲线拟合的采煤机截割路径约束优化,煤炭科学技术,2022,1
  • 8、基于煤岩界面识别的采煤机智能调高控制方法研究,煤炭科学技术,2022,2
  • 9、基于序列图像学习的巷道掘进机定位方法研究,煤炭学报,2022,2
  • 10、Multi-scale Variational Autoencoder Aided Convolutional Neural Network for Pose Estimation of Tunneling Machine Using A Single Monocular Image,IEEE Transactions on Industrial Informatic,2022,3
  • 11、Observer Based Adaptive Double-Layer Fuzzy Control for Nonlinear Systems with Prescribed Performance and Unknown Control Direction,Fuzzy Sets and Systems,2020,3
  • 12、基于WPSV和BPNN的煤岩识别方法研究,煤炭工程,2018,1

科技成果

软件著作 软件著作: 专利 专利:
  • 1、一种基于可见光和红外图像融合的煤岩识别装置及方法,ZL201810354520.0 ,程诚, 刘送永, 吴洪状, 江红祥, 李伟, 沈刚, 唐玮, 李洪盛, 谢奇志, 周方跃,发明专利,授权
  • 2、基于采煤机震源超前探测的采煤机自动调高装置及方法,ZL201710536370.0,刘送永, 程诚, 吴洪状, 谢奇志, 崔新霞, 江红祥, 韩玉辉,发明专利,授权
  • 3、一种采煤机绝对位姿检测方法,ZL201710396723.1 ,刘送永, 程诚, 吴洪状, 江红祥, 李伟, 沈刚, 唐玮, 刘后广, 杨建华,发明专利,授权
  • 4、一种基于图像识别的采煤机滚筒自动调高装置与方法,ZL201710532892.3,刘送永, 郝志超, 程诚, 崔新霞, 江红祥, 李伟, 沈刚, 刘后广, 杨建华,发明专利,授权

荣誉及奖励

荣誉及奖励:

招生信息

招生信息:

欢迎对数字信号处理、人工智能、智能控制等感兴趣的学生或相关领域优秀青年加入本团队!


常年招收学术/专业学位硕士,热忱欢迎各位同学咨询报考。

请发送简历到邮箱:cc_412@outlook.com。


Looking for highly motivatedundergraduatesand graduates who are interested in digital signal processing, artificial intelligence and automatic control to work on the research projects. Please send the up-to-date resume to my Email cc_412 AT outlook.com.


招生信息1:

学位:博士研究生

毕业院校:中国矿业大学

电子邮箱:cc_412@outlook.com

办公地址:www.优德88.cpm 未来校区

联系电话:

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