职称：

教授

职务：

系主任、支部书记

办公室：

逸夫楼310

电话：

Email：

Jiangyongxiang@tute.edu.cn

通讯地址：

天津市河西区大沽南路1310号机械工程学院

教育背景：

2004年于山东大学获得过程装备与控制工程专业学士学位，2007年于山东大学获得化工机械专业硕士学位，2010年于天津大学机械制造及其自动化专业获得博士学位。2010年至今于天津职业技术师范大学任教，现任机械学院党委委员，机电工程系主任、党支部书记、机电技术教育与机器人工程专业负责人。

研究方向：

机器人及智能装备研发

课程教学：

长期从事机器人技术及相关专业本科、硕士及博士课程教学工作，作为硕士生导师指导硕士研究生20名，硕士留学生4名。主讲《机器人设计及应用》、《机械工程学科新进展》等硕博研究生课程。作为机电技术教育和机器人专业负责人，牵头完成机电技术教育专业教育部师范专业认证，构建“AI+机器人”实践教学体系，获批机器人精密检测AI赋能联合实验室省部级校企联合实验室，获天津市普通高等学校本科教学质量与教学改革研究计划项目一项。推进具身智能机器人工程微专业建设，本科教授课程获高校教师教学创新大赛省部级三等奖；主编《具身智能机器人系统》获批省部级新形态教材。深耕职教师资培养，教学质量突出，指导学生竞赛屡获佳绩。

奖励及荣誉:

[1] 天津市科技进步二等奖

[2] 天津市教学成果一等奖

[3] 天津市工程专业学位优秀教学成果一等奖

[4] 天津市技术能手

[5] 天津职业技术师范大学优秀共产党员

社会兼职：

[1] ·天津市智能机器人技术及应用企业重点实验室骨干成员

[2] ·2023 年 天津市职业院校技能大赛智能家居安装与维护赛项裁判长

[3] ·中华人民共和国第二届和第三届职业技能大赛工业机器人系统运维赛项天津市主教练

[4] ·2026年海河工匠杯工业机器人系统运维员赛项裁判长

代表性教研项目：

[1] 超微创机器人穿刺部件位姿变动机理及其精准智能控制技术开发，2026 年，天津市重点研发项目，负责人

[2] 面向行为智能的天津市智能机器人技术创新战略研究，2021 年，天津市科协科技创新智库项目，负责人

[3] 基于振动信号提取的疲劳驾驶监测预警系统开发，2019 年，天津市科技特派员项目，负责人

[4] 高档数控机床加工颤振在线监测及寻优控制技术研究，2015 年，天津市应用基础及前沿技术研究计划，负责人

[5] 工业机器人与数控机床装调仿真软件，企业横向课题，负责人

[6] 凿岩台车底盘实验样车设计开发，企业横向课题，负责人

[7] ReadBio-moni 微生物自动培养及分析系统开发，企业横向课题，负责人

[8] 数控机床可靠性实验检测，企业横向课题，负责人

[9] 数控机床颤振监测仪研发，企业横向课题，负责人

[10] 技术人员设备预防性维修管理创新与点检实物系统开发服务，企业横向课题，负责人

代表性论文：

[1] Sun G, Jiang Y, Sun H, et al. Flexible, breathable, and hydrophobic iontronic tactile sensors based on a nonwoven fabric platform for permeable and waterproof wearable sensing applications[J]. ACS Applied Electronic Materials, ASAP. https://doi.org/10.1021/acsaelm.3c01369

[2] Sun G, Wang P, Jiang Y*, et al. Bioinspired flexible, breathable, waterproof and self-cleaning iontronic tactile sensors for special underwater sensing applications[J]. Nano Energy, 2023, 110: 108367. https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2023.108367

[3] Sun G, Wang P, Jiang Y*, et al. Intrinsically flexible and breathable supercapacitive pressure sensor based on MXene and ionic gel decorating textiles for comfortable and ultrasensitive wearable healthcare monitoring[J]. ACS Applied Electronic Materials, 2022, 4(4): 1958-1967. https://doi.org/10.1021/acsaelm.2c00137

[4] Jiang Y, Deng S, Sun H, et al. Unconstrained monitoring method for heartbeat signals measurement using pressure sensors array[J]. Sensors, 2019, 19(2): 301. https://doi.org/10.3390/s19020301

[5] Jiang Y, Guo S, Deng S. Denoising and chaotic feature extraction of electrocardial signals for driver fatigue detection by Kolmogorov entropy[J]. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, 2019, 141(2). https://doi.org/10.1115/1.4042543