个人信息：

性别：男

民族：汉族

出身年月：1996年1月

学历（学位）：博士       

所在学科：机械工程

工作单位：长沙理工大学汽车与机械工程学院

E-mail：lvtang@csust.edu.cn

主要经历

2014年-2018年，华中农业大学，机械设计制造及其自动化，学士

2018年-2024年，华中科技大学，机械电子工程，博士

2024年-至今，长沙理工大学

研究方向

智能故障诊断

迁移学习理论及算法

机械健康监测

信号分析理论及应用

主要课题

1. 国家重点研发计划项目，2020YFB2007700，“面向大数据的高端轴承状态监测与健康管理技术” (2020.10-2023.09)，参与

2. 国家自然科学基金面上项目，52175094，基于扩展MITC元和脉冲神经网络的板壳缺陷分析与识别方法(2022.1-2025.12)，参与

主要研究成果

论文：

[1] Lv Tang, Qing Zhang, et al. Blending-Target Domain Adaptation for Intelligent Fault Recognition with Minimum Cycle Spiking Encoding and Adversarial Attack[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatic,2024. 中科院1区

[2] Lv Tang, Qing Zhang, et al. Multitarget domain adaptation with transferable hyperbolic prototypes for intelligent fault diagnosis[J]. Knowledge Based Systems,2022. 中科院1区

[3] Lv Tang, Jianping Xuan*, et al. EnvelopeNet: A robust convolutional neural network with optimal kernels for intelligent fault diagnosis of rolling bearings[J]. Measurement,2021. 中科院2区

[4] Qing. Zhang, Lv. Tang, et al, GCVIF: Pioneering Explainable Domain-Shared Representation Learning for Fault Signal Detection in Multiple Working States Simulta, IEEE Internet Things J, 2024. 中科院1区

[5] Qing Zhang, Lv Tang, et al. An uncertainty relevance metric-based domain adaptation fault diagnosis method to overcome class relevance caused confusion[J]. Reliability Engineering and System Safety,2022. 中科院1区

专利：

[1] 轩建平，唐律. 基于深度富信息网络的跨工况轴承健康监测方法与系统, CN202211097736.6. 发明专利

[2] 轩建平，李锐，唐律，张青. 一种时频分析方法和系统. CN202011337810.8. 发明专利