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研究方向：

刀方

讲师，特聘副教授

工学博士

18608832838

daofang001@163.com

水力机组故障诊断与稳定控制

2.学习工作经历：

工作经历：

2024.08-至今 昆明理工大学 冶金与能源工程学院

学习经历：

2020.09-2024.06 昆明理工大学 动力工程及工程热物理 工学博士

2017.09-2020.06 昆明理工大学 工学硕士

2012.09-2016.06 中国农业大学 工学学士

3.个人简介：

   刀方，男，中共党员，傣族，1993年生，讲师/特聘副教授，云南省双江县人，2024年6月毕业于昆明理工大学获动力工程及工程热物理专业博士学位，2024年8月至今就职于昆明理工大学冶金与能源工程学院，从事水力机组故障诊断、稳定控制等相关领域研究。以第一作者/通讯作者发表论文十余篇（其中ESI高被引一篇），论文共被引300余次。

4.代表性项目：（限5项）

1) 水轮机转轮结构性缺陷声学特性识别及预警研究，国家自然科学基金，青年项目，主持

2) 基于声发射技术的水轮机转轮叶片疲劳裂纹检测及分析方法研究，湖北省智慧水电技术创新中心开放研究基金项目，参与

3) 水电机组扩展运行及多机协同阻尼控制策略研究，国家自然科学基金，面上项目，参与

4) 智能化大中型高效水泵及电机关键技术研发-子课题2：泵站状态监测及智能化，云南省科技厅揭榜挂帅项目，参与

5.代表性获奖：（限5项）

6.代表性专利：（限5项）

7.代表性论文：（限5项）

[1] Dao Fang, Zeng Yun, Qian Jing. Fault diagnosis of hydro-turbine via the incorporation of bayesian algorithm optimized CNN-LSTM neural network [J]. Energy, 2024, 290.

[2] Dao Fang, Zeng Yun, Zou Yidong, et al. Fault diagnosis method for hydropower unit via the incorporation of chaotic quadratic interpolation optimized deep learning model [J]. Measurement, 2024, 237.

[3] Dao Fang, Zeng Yun, Qian Jing. A novel denoising method of the hydro-turbine runner for fault signal based on WT-EEMD [J]. Measurement, 2023, 219.

[4] Dao Fang, Zou Yidong, Zeng Yun, et al. An intelligent CPSOGSA-based mixed H2/H∞ robust controller for the multi-hydro-turbine governing system with sharing common penstock [J]. Renewable Energy, 2023, 206: 481-97.

[5] Dao Fang , Zeng Yun, Zou Yidong, et al. Wear fault diagnosis in hydro-turbine via the incorporation of the IWSO algorithm optimized CNN-LSTM neural network [J]. Scientific Reports, 2024, 14(1).