一、个人简介

李鑫，1993年5月出生，山东滨州人，副教授，硕士生导师。主持国家自然科学基金项目1项、江苏省自然科学基金项目1项、中国博士后科学基金面上项目1项、中央高校基本科研业务费资助项目1项、浙江省博士后择优资助项目1项、国家\省部级重点实验室开放基金2项；参与国家重点研发计划项目1项、国家自然科学基金面上项目2项；在国内外权威期刊上发表高质量论文40余篇，其中以第一作者发表中科院2区以上SCI论文20余篇（其中3篇高被引论文，1篇热点论文，15篇TOP期刊）；申请发明专利10余件，授权6件，软件著作权1件；担任Frontiers in Mechanical Engineering、American Journal of Electrical and Computer Engineering期刊编委，Measurement and control、Sensors期刊客座主编。

二、教育与工作经历

2026.01-至今，中国矿业大学机电工程学院，副教授

2022.06-2025.12，中国矿业大学机电工程学院，讲师

2021.04-2022.04，新加坡国立大学设计与工程学院，博士联合培养

2016.09-2022.06，湖南大学机械与运载工程学院，硕博连读

2012.09-2016.07，青岛理工大学机械学院，本科

三、研究方向

理论研究：人工智能、深度学习、机器视觉、信号处理

应用研究：复杂机电装备智能诊断与运维、煤岩识别

四、科研项目

  1. 国家自然科学基金青年项目，采煤机截割传动系统微弱故障特征靶向增强与数模协同诊断方法研究，在研，主持；

  2. 江苏省自然科学基金青年项目，低数据质量下基于级联宽度学习的采煤机截割传动系统故障诊断研究，在研；主持；

  3. 中央高校基本科研业务项目，非理想数据下采煤机摇臂传动系统故障诊断研究，结题，主持；

  4. 中国矿业大学启航计划项目，数字孪生驱动的采煤机关键部件早期故障智能诊断技术研究，结题，主持；

  5. 浙江省博士后择优资助项目，动力学仿真辅助的矿用钻机轴承智能故障诊断方法研究，结题，主持；

  6. 浙江省疾病预防控制科技计划项目，基于大语言模型的活动性肺结核多模态CT智能诊断研究，在研，主持；

  7. 国家重点研发计划项目，面向冲击地压矿井防冲钻孔机器人，在研，参与；

  8. 国家自然科学基金面上项目，煤矿井下无人驾驶单轨吊通行风险感知与安全制动策略，在研，参与；

  9. 国家自然科学基金重大研究计划项目(课题5)，重大复杂机电系统服役质量检测监测及维护质量控制技术研究，结题，参与；

 10. 国家自然科学基金面上项目，深度凸包网络及其在大型旋转机械寿命预测中的应用，结题，参与；

五、招收研究生情况

每年招收机械工程、机器人工程、智能制造、计算机工程等相关硕士4名，欢迎感兴趣的同学加入课题组。

2023级硕士：李淑华（获得研究生国家奖学金）、陈浩（获得研究生国家奖学金）；

2024级硕士：王康康、祖思雨；

2025级硕士：刘浩宇、魏传凯；

六、教学工作

1. 讲授《机电传动控制》、《工程图学C》、《机电综合实验》等课程；

2. 指导省级大创项目——《无人车/无人机空地协同巡检系统研发》、《一种基于雷达寻的制导的小型飞镖系统研发》、《基于多视觉信息融合的煤矿井下矿工检测方法研究》等，欢迎感兴趣的同学沟通交流；

3. 以第一指导老师获得“一级乙等”比赛一等奖4项，二等奖1项，欢迎感兴趣的同学沟通交流；

  指导“泳不蕉绿”队获中国工程机器人大赛暨国际公开赛—机器人创新创意项目搬运机器人创新创意赛(本科院校组)项目比赛一等奖；

  指导“文件未命名”队获中国工程机器人大赛暨国际公开赛—双足竞步赛目交叉足竞步赛(本科院校组)项目比赛一等奖；

  指导“臂胜一筹”队获中国工程机器人大赛暨国际公开赛—机器人创新创意项目搬运机器人创新创意赛(本科院校组)项目比赛一等奖；

  指导“111”队获中国工程机器人大赛暨国际公开赛—双足竞步赛目交叉足竞步赛(本科院校组)项目比赛一等奖；

  指导“Dazzle Light Sky”队获中国工程机器人大赛暨国际公开赛—水中机器人项目浮球运送赛(本科院校组)项目比赛二等奖；

4. 主持中国矿业大学教学研究项目1项；

七、代表性成果

一作\通讯论文

1. Li Xin, Li Shuhua, Wei Dong, et al. Dynamics simulation-driven fault diagnosis of rolling bearings using security transfer support matrix machine[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 243: 109882. (中科院1区，Top期刊)

2. Li Xin, Chen Hao, Li Shuhua, et al. Multi-kernel weighted joint domain adaptation network for cross-condition fault diagnosis of rolling bearings[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2025, 261: 111109. (中科院1区，Top期刊)

3. Li Xin, Chen Hao, Wei Dong, et al. Hypergraph Convolution Rebalancing Cascade Broad Learning for Coal-Rock Cutting State Recognition. IEEE Sensors Journal, 2024, 4: 1753-1766. (中科院2区)

4. Li Xin, Li Shuhua, Wei Dong, et al. Conditional disentangled representation augmentation network for imbalanced domain generalization fault diagnosis of rotating machinery[J]. Structural Health Monitoring, 2025: 14759217251345714. (中科院2区)

5. Li Xin, Cheng Jian, Shao Haidong, et al. A Fusion CWSMM-based Framework for Rotating Machinery Fault Diagnosis under Strong Interference and Imbalanced Case[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 18(8): 5180-5189. (中科院1区，ESI高被引论文，Top期刊)

6. Li Xin, Li Yong, Yan Ke, et al. An Intelligent Fault Detection Method of Industrial Gearboxes With Robustness One-Class Support Matrix Machine Toward Multisource Nonideal Data[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2023. 2023, 29(1): 388-399. (中科院1区，Top期刊)

7. Li Xin, Shao Haidong, Lu Siliang, et al. Highly-efficient fault diagnosis of rotating machinery under time-varying speeds using LSISMM and small infrared thermal images[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2022, 52(12): 7328-7340. (中科院1区，ESI热点\高被引论文，Top期刊)

8. Li Xin, Li Yong, Yan Ke, et al. Intelligent fault diagnosis of bevel gearboxes using semi-supervised probability support matrix machine and infrared imaging[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2022: 108921. (中科院1区，Top期刊)

9. Li Xin, Yang Yu, Cheng Jiang, et al. Maximum margin Riemannian manifold-based hyperdisk for fault diagnosis of roller bearing with multi-channel fusion covariance matrix[J]. Advanced Engineering Informatics, 2022, 51: 101513. (中科院1区，Top期刊)

10. Li Xin, Yang Yu, Hu Niaoqing, et al. Discriminative manifold random vector functional link neural network for rolling bearing fault diagnosis[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 211: 106507. (中科院1区，Top期刊)

11. Li Xin, Yang Yu, Wu Zhantao, et al. High-accuracy gearbox health state recognition based on graph sparse random vector functional link network[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2021: 108187. (中科院1区，Top期刊)

12. Li Xin, Zhong Xiang, Shao Haidong, et al. Multi-sensor gearbox fault diagnosis by using feature-fusion covariance matrix and multi-Riemannian kernel ridge regression[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2021, 216: 108018. (中科院1区，Top期刊)

13. Li Xin, Yang Yu, Shao Haidong, et al. Symplectic weighted sparse support matrix machine for gear fault diagnosis[J]. Measurement, 2021, 168: 108392. (中科院2区，ESI高被引论文)

14. Li Xin, Yang Yu, Pan Haiyang, et al. Nonparallel least squares support matrix machine for rolling bearing fault diagnosis[J]. Mechanism and Machine Theory, 2020, 145: 103676. (中科院1区，Top期刊)

15. 李鑫,魏东,邹筱瑜,等. 基于鲁棒代价敏感支持矩阵机的风电齿轮箱故障诊断方法[J]. 振动工程学报,2025,38(9):2141-2150. (机械工程领域T1级期刊)

16. 李鑫, 杨宇, 程健, 等. 基于鲁棒不平衡凸包分类的锥齿轮箱故障诊断方法[J]. 机械工程学报,  2023, 59(8): 32-41. (机械工程领域T1级期刊)

17. Li Xin, Yang Yu, Ping Wang, et al. A bearing fault diagnosis scheme with statistical-enhanced covariance matrix and Riemannian maximum margin flexible convex hull classifier[J]. ISA transactions, 2021, 111: 323-336. （中科院1区，Top期刊)

18. Li Xin, Yang Yu, Pan Haiyang, et al. A novel deep stacking least squares support vector machine for rolling bearing fault diagnosis[J]. Computers in Industry, 2019, 110: 36-47. （中科院1区，Top期刊)

19. Li Xin, Haidong Shao, Hongkai Jiang, et al. Modified Gaussian convolutional deep belief network and infrared thermal imaging for intelligent fault diagnosis of rotor-bearing system under time-varying speeds[J]. Structural Health Monitoring, 2022, 21(2): 339-353.  (中科院2区)

20. 李鑫,李淑华,陈浩,等.基于改进型级联宽度学习的采煤机截割部齿轮箱故障诊断[J].工矿自动化,2025,51(03):86-95.（煤炭领域T2期刊）.

21.  Li Xin, Yang Yu, Pan Haiyang, et al. A novel deep stacking least squares support vector machine for rolling bearing fault diagnosis[J]. Computers in Industry, 2019, 110: 36-47. (中科院1区，Top期刊)

专利与软著

1. 李鑫, 李勇. 基于鲁棒单分类支持矩阵机的工业齿轮箱故障检测方法(ZL 202310436437.9)；

2. 李鑫, 陈浩, 李淑华, 等. 基于多核权重化联合域自适应网络的轴承故障诊断方法(ZL202411238561.5)；

3. 李鑫, 李淑华, 陈浩, 等. 一种基于ICBL的采煤机截割部齿轮箱智能故障诊断方法 (ZL202411720548.3)；

4. 李鑫, 李淑华, 陈浩, 等 .一种基于条件解耦表示增强网络的旋转机械故障诊断方法 (ZL202411691191.0)；

5. 李鑫, 王康康, 王忠宾, 等. 矿用WebRTC非结构化数据实时监控平台(2026R11L0942514)；

八、其它信息

诚挚欢迎热爱科研事业的学生加入团队，聚焦AI赋能煤机装备新质生产力，共攀科研高峰。

欢迎本校优秀本科生加入团队参与科研课题！

ResearchGate：https://www.researchgate.net/profile/Li-Xin-121?ev=hdr_xprf 

Google Scholar：https://scholar.google.com.hk/citations?user=7V69DIwAAAAJ&hl=zh-CN

ORCID：https://orcid.org/0000-0003-1131-5772