• 信息处理与模式识别

• 轨道交通装备故障诊断

• 贝叶斯深度学习

• 机器视觉与智能图像处理

硕士研究生招生招收方向：电气工程，电子信息，欢迎具备编程基础、英语基础较好、且有进一步深造意愿的同学报考。

主持的科研项目：

• 国家自然科学青年基金项目《基于贝叶斯深度学习的动车组悬挂系统复合故障诊断与估计方法研究》 项目编号：62203368

• 四川省自然科学基金项目《面向川藏铁路极端工况的动车组悬挂系统早期故障预警研究》 项目编号：2023NSFSC1440

  
  

参与的科研项目：

• 国家自然科学基金重点项目《基于监测数据的高速列车服役安全性态评估的关键问题研究》 项目编号：61134002

• 国家重点研发计划《基于视频的接触网故障状态智能感知与风险评估的机理与方法》项目编号：2016YFB1200401-102F  

主要论文与授权专利：

• Yunpu Wu, Weidong Jin, Yan Li, Zhang Sun, and Junxiao Ren. Detecting unexpected faults of high-speed train bogie based on Bayesian deep learning[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021, 70(1): 158–172. ( SCI, JCR Q1, IF=5.978, 中科院Top )

• Yunpu Wu, Weidong Jin, Yan Li, Desheng Wang. A Novel Method for Simultaneous-Fault Diagnosis based on Between-class Learning[J]. Measurement, 2021, 172: 108839 ( SCI, JCR Q1, IF=3.927 )

• Yunpu Wu, Weidong Jin, Junxiao Ren, Zhang Sun. A multi-perspective architecture for high-speed train fault diagnosis based on variational mode decomposition and enhanced multi-scale structure[J]. Applied Intelligence, 2019: 1-15. ( SCI, JCR Q2, IF=5.086 )

• Yunpu Wu, Weidong Jin, Junxiao Ren, and Zhang Sun. Fault Diagnosis of High-speed Train Bogie Based on Synchrony Group Convolutions[J]. Shock and Vibration, 2019. ( SCI, JCR Q3, IF=1.543 )

• Yunpu Wu, Jianhua Chen, Xia Lei, et al. A Novel Fault Diagnosis Method of High-Speed Train Based on Few-Shot Learning[J]. Entropy, 2024, 26(5): 428. ( SCI, JCR Q2, IF=2.1 )

• Yunpu Wu, Peixuan Yan, Paul Allen. Enhancing Fault Detection in High-Speed Train Dampers with Auxiliary Task Learning[C]//2024 12th International Conference on Control, Mechatronics and Automation (ICCMA). IEEE, 2024: 427-431.( EI )

• Yunpu Wu, Weidong Jin. CNN-based Fault Diagnosis of High-speed Train with Imbalance Data: A Comparison Study[C]//2019 Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2019: 5053-5058. ( EI )

• Yunpu Wu, Weidong Jin. A Fault Diagnosis Scheme for High-Speed Train Bogie based on Depth-wise Convolution[C]//2018 IEEE International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC). IEEE, 2018: 169-174. ( EI )

• Yunpu Wu, Weidong Jin, Zhenzhen Cai. Automatic Detection and Evaluation of Hard Exudates Based on Deep Bayesian Learning[C]//2018 37th Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2018: 9226-9231. ( EI )

• 吴昀璞,金炜东,任俊箫.基于孪生卷积网络的高速列车转向架故障辨识[J].系统仿真学报, 2019,31(11):2562-2568.

• 吴昀璞,金炜东,黄颖坤.基于多域融合CNN的高速列车转向架故障检测[J].系统仿真学报, 2018,30(11):4492-4497. 

• 吴昀璞,周宗敏,王思琪,雷霞. 一种结合辅助增强的高速列车减振器故障检测方法，发明专利，授权号: ZL 2024 1 1882183.4.

• 吴昀璞,王思琪,周宗敏,雷霞. 基于图引导关系学习的高速列车悬挂故障诊断方法，发明专利，授权号: ZL202410666400.X.

• 吴昀璞,张昆仑. 一种使用多态子模块的模块化多电平变换器，发明专利，授权号: ZL201510916025.0.

课程教学：

承担本科生《电力大数据与人工智能基础》、《电力电子技术》，研究生《电力大数据与人工智能技术》《电气工程专业外语》课程教学工作。

教研成果：

西华大学校级教育教学改革项目《生成式人工智能（AIGC）对工科学生认知行为的影响及教学治理策略研究》

吴昀璞,雷霞.面向电气工程专业研究生的人工智能课程设计[J].中国电力教育,2024(08):63-64.

IEEE 会员、中国仿真学会会员