更新时间：2024-09-20 23:27
黄松岭， 1970年1月生，清华大学电机工程与应用电子技术系教授，博士生导师，油田电气工程研究中心主任。
教授，博士生导师
电工新技术研究所副所长；
油田电机工程学研究中心主任；
节能照明技术研究所副所长
1987.9～1991.7 ，东南大学检测技术及仪器专业 学士
1991.7～1995.8 ，沈阳理工大学电子测量技术实验室 实验员/助工
1995.9～1998.7 ，清华大学电磁测量技术及仪器专业 硕士
1998.9～2001.6 ，清华大学核电子学与探测技术专业 博士
2001.9～2003.8 ，清华大学机械工程系 博士后/助研
2003.9～至今，清华大学电机系 /助研、副教授、教授
电路原理，2007年起，每逢秋季学期开课，每次64课时，信息学院本科生
虚拟仪器基础，2004-2008五届，每逢秋季学期开课，每次32课时，全校本科生
实验室科研探究课：虚拟仪器技术，2007-2009三届，每逢秋季学期开课，每次32课时，全校本科生
LabVIEW编程技术与虚拟仪器设计，2004-2008五届，每逢春季学期开课，每次32课时，全校研究生
磁性物理与电磁检测，2006年起，每逢秋季学期开课，每次16课时，全校研究生
1、结构健康监测；
2、无损检测与评估；
3、电磁测量与虚拟仪器
4、油气管道缺陷在线检测
5、漏磁检测
6、电磁超声导波检测
7、涡流检测
国家科技奖励评审专家；
全国无损检测仪器标准化技术委员会委员；
«无损检测»杂志编委；
«中国测试»杂志编委；
中国无损检测学会常务理事；
中国无损检测学会电磁（涡流）专委会委员；
中国无损检测教育培训科普工作委员会委员；
中国机械工程学会高级会员；
IEEE会员；
中国无损检测学会应力应变测试专委会委员；
中国石油管道局工程有限公司外聘专家；
中国无损检测高等教育发展论坛组织委员会委员。
1、承担了中国石油天然气集团有限公司“十五”科技攻关课题“高清晰度油气管道腐蚀检测器”的开发研制，完成了管道检测数据分析专家系统，提出了管道腐蚀缺陷漏磁检测量化的新方法；完成了油气管道高清晰度检测器的系列化研制，目前，该系列检测器已经应用于我国“西气东输”管道检测。
2、对脉冲涡流检测方法开展了研究工作，在传感器设计、裂纹缺陷量化检测、探头提离效应抑制等方面取得了一些成果，研制成功了便携式脉冲涡流检测仪。
3、研制成功了大型储罐底板缺陷漏磁检测器，已经应用于工业生产。
4、研制成功电磁超声导波缺陷检测设备，并产品化。
5、共发表论文100多篇，其中被SCI检索30多篇，EI检索40多篇，ISTP检索10多篇；已获得国家发明专利12项，实用新型专利3项。
6、2009年获教育部科技进步二等奖
8、2010年国家电网科技进步二等奖
10、2010年获四川省科技进步奖三等奖
11、2010年获国家能源科学技术进步奖三等奖
12、2011年获中国石油和化学工业联合会科技进步二等奖
13、参编了大型专业工具书《中国电气工程大典》
14、主编了国家“十一五”规划教材《虚拟仪器设计基础教程》
1、油气管道腐蚀缺陷高清晰度检测器
采用现代电磁检测技术完成的高清晰度检测器共有传感器800多个，可采集管道的腐蚀信息和检测器状态信息，通过数据分析专家系统软件可实现对检测数据的自动化分析处理，完成焊缝识别、缺陷量化、管道壁厚识别等，最后给出管道安全评估。已经应用于“西气东输”管道检测
2、大型储罐底板缺陷检测器
采用漏磁检测技术实现储罐底板缺陷的高清晰度检测。检测器分36通道、18通道两种类型（产品型号：Mscan-1型；Mscan-2型）；电机驱动或人工检测两种工作方式。已经应用于工业生产
3、便携式脉冲涡流检测仪
可实现导电材料表面裂纹的检测，探头对提离效应有较强的抑制能力，一次扫查可发现各个方向的裂纹。已应用于检测工程
4 、磁记忆检测仪
利用磁记忆效应检测在役铁磁性构件的应力集中部位和活动缺陷。已应用于铁路、电厂等行业
5、电磁超声导波检测设备
清华大学研制的电磁超声导波检测设备可实现对钢板和钢管缺陷的快速扫描，是一个既满足电磁超声导波实验室需求又可满足工程应用的设备，特别是针对高校用户提供开放式数据接口和检测数据源文件，可方便高校教师和学生科研使用。配管道轴向导波检测探头时主要指标： 1.可以产生L模式和T模式的管道轴向导波 2.检测范围达到30 m 3.可检测独立腐蚀坑和周向裂纹（内外壁缺陷都可检测） 4.可检出最小缺陷的横截面面积\u003c 2%管道横截面面积 5.轴向定位误差\u003c ±6 cm 配平板导波检测探头时主要指标： 1.可以产生Lamb波模式和SH波模式的导波 2.检测距离达到3 m 3.可检测独立腐蚀坑和横向裂纹 4.最大检测板厚20mm 5.可检出最小腐蚀缺陷3t×3t×0.2t（深）；可检测最小裂纹3t（长）×0.2t（深），t为板厚 6.定位误差\u003c ±5 cm 已经应用在电厂、油田、石化等多家单位。
2014年北京市科学技术一等奖
2013年教育部技术发明二等奖
2013年中国产学研合作创新成果奖
2012年中国机械工业联合会中国机械工业科学技术二等奖
2010年国家电网科学技术进步二等奖
2009年教育部科技进步二等奖
2009年中国石油和化工自动化行业科技进步一等奖
2014年度清华大学教学成果一等奖
作为第一作者出版专著4部，发表论文200 余篇，其中SCI收录40余篇，EI收录90余篇。
黄松岭，吴静. 虚拟仪器设计基础教程，清华大学出版社，2008.9
赵伟，黄松岭，胡毅飞，邵海明，王雪，中国电气工程大典第一卷第四篇，中国电力出版社，2009.1
黄松岭. 油气管道缺陷漏磁内检测理论与应用，机械工业出版社，2013.9
黄松岭，王珅，赵伟. 电磁超声导波理论与应用，清华大学出版社，2013.10
黄松岭. 电磁无损检测新技术，清华大学出版社，2014.1
1.
黄松岭，吴静. 虚拟仪器设计基础教程，清华大学出版社，2008.9
2.
赵伟，黄松岭，胡毅飞，邵海明，王雪，中国电气工程大典第一卷第四篇，中国电力出版社，2009.1
3.
黄松岭. 油气管道缺陷漏磁内检测理论与应用，机械工业出版社，2013.9
4.
黄松岭，王珅，赵伟. 电磁超声导波理论与应用，清华大学出版社，2013.10
5.
黄松岭. 电磁无损检测新技术，清华大学出版社，2014.1
Yu Zhang, Shen Wang,Songling Huang, Wei Zhao. Mode Recognition of Lamb Wave Detecting Signals in Metal Plate Using the Hilbert-Huang Transform Method. Journal of Sensor Technology, v5n2 p7-14, March, 2015
Shen Wang, Songling Huang, Wei Zhao, Zheng Wei. 3D modeling of circumferential SH guided waves in pipeline for axial cracking detection in ILI tools. Ultrasonics, v56n2 p325-331, March, 2015
Junjie Chen, Songling Huang, and Wei Zhao. Equivalent MFL Model of Pipelines for 3-D Defect Reconstruction Using Simulated Annealing Inversion Procedure. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, v47n15 p551-561, 2015
Songling Huang, Zheng Wei, Wei Zhao, et al. A New Omni-Directional EMAT for Ultrasonic Lamb Wave Tomography Imaging of Metallic Plate Defects. Sensors, v 14 n2 p 3458-3476, February, 2014
Songling Huang, Zheng Wei, Wei Zhao, et al. A Large Ratio Data Compression Method for Pipeline inspection based on EMAT-generated Guided Wave. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics,v 45n14 p511-517 , 2014
Junjie Chen, Songling Huang, Wei Zhao and Shen Wang. Reconstruction of 3-D defect profiles from MFL signals using radial wavelet basis function neural network. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics, v45n14 p465-471, 2014
Junjie Chen, Songling Huang, and Wei Zhao. Three-dimensional Defect Reconstruction from Magnetic Flux Leakage Signals in Pipeline Inspection based on a Dynamic Taboo Search Procedure. Insight-Non-Destructive Testing and Condition Monitoring, v56n10 p535-540, 2014
Junjie Chen, Songling Huang, and Wei Zhao. Three-dimensional defect inversion from magnetic flux leakage signals using iterative neural network. IET Science, Measurement and Technology. DOI: 10.1049/iet-smt.2014.0173.
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Zhen Wei, Songling Huang, Shen Wang and Wei Zhao. Magnetostriction-Based Omni-Directional Guided Wave Transducer for Tomography of Steel Plate Defects. the 10th European Conference on Magnetic Sensors and Actuators. July6-9,2014, Vienna, Austria: 268.
Xinmeng Liu, Songling Huang, Wei Zhao and Shen Wang. Slowly Varying Defects Reconstruction from MFL Signals Using BP Neural Network Based on Bayesian Algorithm. the 10th European Conference on Magnetic Sensors and Actuators. July6-9,2014, Vienna, Austria:242
MingsongShao,SonglingHuang,WeiZhao.NonlinearAnalysisofaFamilyofHigh-FrequencySelf-OscillatingResonantInverters,the28thAnnualIEEEAppliedPowerElectronicsConference\u0026Exposition, March 17-21, 2013: 2349-2354.，LongBeach,加利福尼亚州,USA
Zhu Furong, Zhu Hongxiu, Wei Zheng, Huang Songling. The development of rock failure electromagnetic emission monitoring system. The 1st International Conference on Structural Health Monitoring and Integrity 管理学 November 25-28, 2012, Beijing,China :81-84.
Zhiyi Su, Songling Huang, Wei Zhao, Shen Wang, Huacheng Feng. Development of a Portable High-Precision Above Ground Marker System for an MFL Pipeline Inspector. 18th World Conference on Non Destructive Testing, April 16-20, 2012, 德班, South Africa.
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苏志毅，黄松岭，赵伟，王珅，奉华成. 油气管道缺陷漏磁检测地面标记器研制. 无损检测, 2012,34(10): 16-18.
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