朴冠宇
教授，博导
电气工程系副主任
联系方式：piaoguanyu@shu.edu.cn
l 个人简介
朴冠宇，上海大学机自学院教授、博士生导师，省部级人才，上海大学“伟长学者”，机自学院青联会会长，电气工程系副主任，入选第二届中国科技青年论坛—面向国家重大需求论坛，并被央视网新闻报道；分别于2014年和2019年在吉林大学和清华大学获电气工程学士和博士学位，曾在美国密歇根州立大学从事博士后研究。
长期从事无损检测与评估理论、技术及应用研究，尤其在动生涡流与动磁高清检测理论、物理信息与数据融合反演算法和检测机器人装备等方面取得系统性原创成果，将检测新理论和反演新算法成功应用于研制的新型检测机器人装备中，通过了中国和美国工程现场验证；打破管道内检测技术瓶颈，被国内外专家评价为突破性技术；主要研究成果参展国家“十三五”科技创新成就展，获中国专利优秀奖，并多次获得国内外学术期刊和官方媒体封面报道。承担IEEE磁学学会国际项目、国家自然科学基金项目、国家重点研发计划项目、上海市自然基金项目、上海市海外高层次人才项目等10余项；以第一/通信作者发表高水平论文20余篇；授权和公开发明专利10余项（含美国专利）。担任Nondestructive Testing and Evaluation期刊和Advanced Devices & Instrumentation期刊青年编委，担任Advanced Materials、IEEE Transactions等30余个SCI期刊审稿人，担任IEEE ICPHM委员会委员、中国电工技术学会电磁检测专委会成员等职务。
长期招收电气工程、自动化、仪器科学、机械工程等相关专业背景的硕士、博士研究生及博士后。
l 主要研究领域
1、智能无损检测与评估（多模态融合检测、电磁检测与成像、多物理场建模、金属/复合材料评估）
2、智能传感器系统（电磁传感原理及应用、多传感器融合、智能检测机器人、具身智能）
3、智能信号处理（深度学习、数据融合、统计信号处理、微弱信号检测）
4、应用领域：铁轨轨道、油气管道、电工装备、航空航天、复合材料和新能源电池等。
l 代表性成果
▪ 论文
1、Piao G, Guo J, Hu T, et al. Fast reconstruction of 3-D defect profile from MFL signals using key physics-based parameters and SVM[J]. NDT & E International, 2019, 103: 26-38 (一区).
2、Piao G, Guo J, Hu T, et al. A novel pulsed eddy current method for high-speed pipeline inline inspection[J]. Sensors and Actuators A: Physical, 2019, 295: 244-258 (Q1).
3、Probst P, Piao G(通信), Kumar D, et al. Miniaturized multi-modality field-ready sensing system for defect detection of CFRP materials[J]. NDT & E International, 2023, 137: 102815(一区).
4、Li J, Piao G(通信), Desai V S, et al. Multi-channel capacitive sensing system for cross bore detection and classification by machine learning[J]. NDT & E International, 2023, 137: 102851(一区).
5、Piao G, Li J, Udpa L, et al. Finite-element study of motion-induced eddy current array method for high-speed rail defects detection[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2021, 57(12): 1-10 (封面论文).
6、Piao G, Li J, Udpa L, et al. The effect of motion-induced eddy currents on three-axis MFL signals for high-speed rail inspection[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2021, 57(4): 1-11 (封面论文).
7、Piao G, Ling J, Li J. Classification and characterization of coexisting defects from magnetic flux leakage data using deep learning method[J]. AIP Advances, 2023, 13(1) (编辑精选论文).
8、Piao G, Mateus J, Li J, et al. Phased array ultrasonic imaging and characterization of adhesive bonding between thermoplastic composites aided by machine learning[J]. Nondestructive Testing and Evaluation, 2023, 38(3): 500-518 (Q1).
9、Piao G, Guo J, Hu T, et al. The effect of motion-induced eddy current on high-speed magnetic flux leakage (MFL) inspection for thick-wall steel pipe[J]. Research in Nondestructive Evaluation, 2020, 31(1): 48-67.
10、Piao G, Guo J, Hu T, et al. High-sensitivity real-time tracking system for high-speed pipeline inspection gauge[J]. Sensors, 2019, 19(3): 731.
▪ 获奖
1、全国高校电气类专业青年教师实践教学设计创新大赛全国一等奖
2、第25届中国专利优秀奖
3、电磁无损检测国际会议(ENDE)最佳海报奖
4、管道完整性管理优秀论文二等奖
5、中国国际大学生创新大赛国家铜奖指导教师（2025年）
6、上海大学机自学院优秀全程导师（2024和2025年）
7、优秀本科毕业设计论文指导教师（2025年）
8、北京市三好学生、清华大学“一二·九”辅导员奖、电机系年度人物
9、吉林大学十佳大学生、校优秀毕业论文、连续三年国家奖学金
▪ 知识产权
1、专利号：US11477001B2，US Patent：Data concentration system for inner detector of oil-gas pipeline, and timing control method；
2、专利号：CN109490406B，发明专利名称：动态磁检测系统、检测方法及电磁控阵方法；
3、专利号：CN109491276B，发明专利名称：一种油气管道内检测器数据接收与存储装置；
4、专利号：CN109490405B，发明专利名称：基于正交基函数的滤波方法、信号处理装置及地面标记系统；
5、专利号：CN109488886B，发明专利名称：油气管道内检测器数据集线系统及时序控制方法；
6、专利号：CN109491306B，发明专利名称：动态磁检测探头及电磁控阵方法；
7、专利号：CN104866661B，发明专利名称：基于三分岔决策树的极低频信号检测与速度估计装置；
8、专利号：CN105044786B，发明专利名称：基于正交线圈传感器的管道机器人极低频信号检测装置；
▪ 成果展示
图1 多篇论文被选为封面论文
图2 部分研制的检测机器人装备及探头
图3 研究成果获得国内外媒体广泛报道
l 代表性科研项目
1、国家自然科学基金青年基金项目，2026年-2028年，主持；
2、上海市自然科学基金面上项目，2024年-2027年，主持；
3、国家****个人类项目(H类)，2025年-2026年，主持；
4、校企合作项目，高速阵列电磁无损检测系统开发与研制，2024年至今，主持；
5、上海市海外高层次人才项目，2024年至今，主持；
6、IEEE Magnetics Society Special Project, 2021-2022, 主持；
7、国家重点研发计划子课题，2025年至今，参与；
8、上海市“科技创新行动计划”专项项目，2024年至今，参与；
l 国际合作
与美国密歇根州立大学、葡萄牙里斯本大学、加拿大英属哥伦比亚大学等保持紧密合作。
