国内外学习和工作经历情况:

1. 2019.09-2023.09   大连理工大学 机械设计及理论，博士；

2.2017.09-2019.07大连理工大学 机械设计及理论，硕士（硕博连读）；

3.2013.09-2017.07   辽宁科技大学 机械设计制造及其自动化，本科。

讲授课课程情况:

本科生授课

机械可靠性设计

研究方向:

信号处理、深度学习方法、故障诊断、数控铣削加工

科研项目:

1 参与国家自然科学基金项目、大连市科技创新基金项目、辽宁省科技重大专项规划项目及国家重点研发计划等纵向课题；

2 参与沈鼓集团基于深度学习的铣刀磨损状态监测方法研究、基于数字孪生的大型透平叶轮智能制造系统开发关键技术攻关等10余项横向课题；

发表论文情况：

[1] Ou,   J. Li, H., Huang, G. Yang， G. (2020).Intelligent analysis of tool wear state   using stacked denoising autoencoder with online sequential-extreme learning   machine [J]. Measurement, 2020, 167.（SCI源刊）；

[2] Ou, J. Li,   H., Huang, G. (2020). A novel order analysis and stacked sparse auto-encoder   feature learning method for milling  tool wear condition monitoring [J],   Sensors, 2020, 10(20).（SCI源刊）；

[3] Ou, J. Li,   H., Huang, G. (2021). Tool wear recognition based on deep kernel autoencoder   with multichannel signals fusion [J]. IEEE Transactions on Instrumentation   and Measurement, 2021, 70, 1-9. （SCI源刊）；

[4] Ou, J. Li,   H., Liu, B. (2022). Deep transfer residual variational autoencoder with   multi-sensors fusion for tool condition monitoring in impeller machining [J],   Measurement, 2022, 11(30).（SCI源刊）；

[5] Ou, J. Li,   H., Wang, Z. (2022). Tool wear recognition and signals labeling with small   cross labeled samples in impeller machining [J]. The International Journal of   Advanced Manufacturing Technology, 2022. 123: 3845-3856.（SCI源刊）；

[6] Li, H.,   Ou, J. Zhao, X. (2021). Intelligent identification of rotating stall for   centrifugal compressor based on pressure pulsation signals and SDKAE network   [J]. Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics, 2022. 1(3), 169–175。

专利情况：

[1] 李宏坤，欧佳玉，赵新维，魏代同. 基于大数据分析的离心压缩机旋转失速早期预警方法.（发明专利，实审）

[2] 李宏坤；欧佳玉；王朝东；代月帮. 离心压缩机叶轮加工刀具磨损数据标记方法.（发明专利，实审）