宋秋昱，讲师
研究方向：人工智能与深度学习、信号处理、高端装备状态监测与智能诊断
邮箱：qysong@cczu.edu.cn
个人简介
宋秋昱，女，江苏泰州人，博士，讲师。主要从事人工智能与深度学习、信号处理、高端装备状态监测与智能诊断等相关研究工作。本硕博毕业于苏州大学轨道交通学院，导师为朱忠奎教授、江星星教授。在IEEE TNNLS、MSSP、RESS、IEEE TIM、Neurocomputing、AEI、MMT等中科院SCI大类一区期刊和《交通运输工程学报》、《仪器仪表学报》等领域T1级期刊发表论文10余篇，其中入选ESI高被引论文2篇。获授权发明专利6件，主持及参与完成江苏省研究生科研与实践创新计划项目、国家自然科学基金面上项目等多项科研项目，获得江苏省仪器仪表学会科学技术奖一等奖1项（排名3/7）、江苏省振动工程学会科学技术奖一等奖1项（排名3/7）。
受教育经历
2016年9月-2020年6月就读于苏州大学轨道交通学院车辆工程专业，学士；苏州大学东吴商学院工商管理专业，学士（双学位）
2020年9月-2022年6月就读于苏州大学轨道交通学院模式识别与智能系统专业（推免），导师：朱忠奎教授、江星星教授
2022年9月-2025年9月就读于苏州大学轨道交通学院智能交通科学与技术专业（硕博连读），导师：朱忠奎教授、江星星教授
工作经历
2025年10月-至今，常州大学，机械与轨道交通学院，讲师
社会兼职
江苏省振动工程学会青年委员；RESS、IEEE TIM、ESWA等期刊审稿人。
科学研究
一、 研究方向
高端装备状态监测与智能诊断，信号处理技术，人工智能与深度学习技术
二、科研项目
1. 国家自然科学基金项目，52275157，高铁齿轮箱轴承多源状态稀疏表示及状态演化评估研究，2023.01-2026.12，主要参与
2. 国家自然科学基金项目，52172406，复杂多源激扰下谱结构参数化诱导的轮对轴承服役状态评估方法研究，2022.01-2025.12，主要参与
3. 苏州市级科技计划项目，SYG202111，非完备数据下列车轴承深度自增强智能诊断方法与系统研发，2021.07.01-2024.06.30，主要参与
4. 城市轨道交通车辆服役性能保障北京市重点实验室开放课题，PGU2020K008，变分模型驱动的轮对轴承微弱故障信息自适应识别方法研究，2020.10-2022.09，主要参与
5. 高铁齿轮箱状态信息对比学习及其泛化智能诊断研究，江苏省研究生科研与实践创新计划项目，KYCX24_3315，2024.06-2025.06，主持
三、代表性论文
[1] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Shang-kuo Yang, He Ren, Jie Liu, Zhongkui Zhu. Knowledge regroupment and preference calibration framework for unpredicted fault diagnosis under unknown working conditions[J], Reliability Engineering & System Safety, 2026, 266: 111775. (中科院SCI一区top，IF11.0)
[2] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Jie Liu, Juanjuan Shi, Zhongkui Zhu. Contrast-assisted domain-specificity-removal network for semi-supervised generalization fault diagnosis[J], IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025, 36(3): 5403-5416. (中科院SCI一区top，IF10.2)
[3] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Qian Wang, Hao Gao, He Ren, Zhongkui Zhu. Known-aware generalization network with open-proxy for machinery fault diagnosis[J], Mechanical Systems and Signal Processing, 2025, 241: 113464. (中科院SCI一区top，IF8.9)
[4] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Guifu Du, Jie Liu, Zhongkui Zhu. Smart multichannel mode extraction for enhanced bearing fault diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2023, 189: 110107. (中科院SCI一区top，IF8.9，入选ESI高被引论文)
[5] Qiuyu Song, Lidong Yang, Xingxing Jiang, Zhongkui Zhu. Self-supervised progressive learning for fault diagnosis under limited labeled data and varying conditions[J], Neurocomputing, 2025, 637: 130126. (中科院SCI二区，IF6.5)
[6] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Shuang Wang, Jianfeng Guo, Weiguo Huang, Zhongkui Zhu. Self-adaptive multivariate variational mode decomposition and its application for bearing fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3503913. (中科院SCI二区，IF5.9)
[7] Qiuyu Song, Xingxing Jiang, Jie Liu, Xin Wang, Guifu Du, Jianying Zheng, Zhongkui Zhu. Adaptive swarm decomposition guided by spectral characteristic information scanner and its application for bearing fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022, 71: 3511212. (中科院SCI二区，IF5.9)
[8]宋秋昱, 李学岗, 江星星, 王志坚, 黄伟国, 朱忠奎. 多通道数据融合的自适应原型对比学习智能诊断方法[J]. 计算机集成制造系统, 2023: 1-17. (EI期刊)
[9] Xingxing Jiang, Qiuyu Song, Qian Wang, Wanliang Zhang,Chuancang Ding, Zhongkui Zhu. Spectral boundary detecting model: A promising tool for adaptive mode extraction and machinery fault diagnosis[J]. Advanced Engineering Informatics, 2024, 61: 102494. (中科院SCI一区top，IF9.9)
[10] Xingxing Jiang, Qiuyu Song, Haien Wang, Guifu Du, Jianfeng Guo, Changqing Shen, Zhongkui Zhu. Central frequency mode decomposition and its applications to the fault diagnosis of rotating machines[J]. Mechanism and Machine Theory, 2022, 174: 104919. (中科院SCI一区top，IF5.3，入选ESI高被引论文)
[11] 江星星, 宋秋昱, 朱忠奎, 黄伟国, 刘颉. 基于收敛趋势变分模式分解的齿轮箱故障诊断方法研究[J]. 交通运输工程学报, 2022, 22(01): 177-189. (EI，领域T1级期刊)
[12]江星星, 宋秋昱, 杜贵府, 黄伟国, 朱忠奎. 变分模式分解方法研究与应用综述[J]. 仪器仪表学报, 2023, 44(01): 55-73. (EI，领域T1级期刊)
四、科研奖励
1. 江苏省仪器仪表学会科学技术奖一等奖1项（排名3/7）
2. 江苏省振动工程学会科学技术奖一等奖1项（排名3/7）
3. 2022-2023年度苏州市自然科学优秀学术论文（排名1/5）
4. 《交通运输工程学报》2023年度优秀论文（排名2/5）
5. 《Mechanism and Machine Theory》2024 Crossley Best Paper Award（排名2/5）
五、发明专利
1. 自适应中心频率模式分解方法及系统, 2022.02.01, 中国, CN112367063A（排名2/8）
2. 防爆电机轴承微弱故障诊断方法、介质、电子设备及系统, 2022.08.16, 中国, CN114444552B（排名2/8）
3. 高维变量下电机状态监测方法及系统, 2023.04.14, 中国, CN115356631B（排名2/10）
4. 防爆电机轴承故障诊断方法及系统, 2022.08.02, 中国, CN113702038A（排名2/5）
5. 一种高铁轮轨感知对抗学习损伤识别方法, 2024.12.13, 中国, CN118690276B（排名2/6）
6. 一种高速列车轮对轴承微弱故障诊断方法及系统, 2022.12.27, 中国, CN113358356A（排名3/8）
