机械装备故障智能诊断研究进展
发布时间: 2015-09-14 01:57:00
报告人 雷亚国 教授
西安交通大学
主持人:杨莹 教授
时 间:9月16日(周三)上午10:00
地 点:力学楼434会议室
报告内容摘要:
机械装备在航天、航空、航海、交通、能源、化工等重大领域扮演着“顶梁柱”的角色,发挥着与日俱增的作用。机械装备长期运行在极端复杂的工作环境中,机械故障是其重大装备安全运行的“潜在杀手”。由于机械故障造成巨大经济损失和人员伤亡的灾难屡有发生,因此进行机械健康监测与诊断对保障装备安全运行意义重大。报告人通过对机械装备故障诊断研究领域现状总结,概述了机械装备故障诊断的三方面工作:基于动态建模的故障机理研究、利用信号处理技术的故障特征提取、智能故障诊断与寿命预测。报告人将对其近几年在这三方面研究的工作进展进行汇报,包括复杂齿轮传统轮系动力学与唯象建模方法、早期故障微弱特征增强与提取理论与方法、智能诊断与寿命预测新方法新模型,以及研究成果的工程应用情况。
报告人简介:
雷亚国,1979年生,教授,博士生导师。分别于2002和2007年获西安交通大学机械工程专业学士学位和博士学位。2008至2009年在加拿大阿尔伯塔大学做博士后研究;2010年外聘为西安交通大学副教授;2013年破格提升教授、博导。2012年受德国洪堡基金资助在杜伊斯堡-埃森大学进行访问交流。担任《Neural Computing & Applications》等10余种国际期刊编委、中国机械工程学会可靠性工程分会委员、中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事、陕西省机械产品质量保障与诊断重点实验室副主任。研究方向包括机械系统建模与动态信号处理、混合智能故障诊断与寿命预测、机械状态健康监测与智能维护。曾获西安交通大学“教书育人先进个人”、SCOPUS“青年科学之星”、陕西省优秀博士学位论文获得者、德国洪堡学者、教育部“新世纪优秀人才”、中组部“万人计划”青年拔尖人才、首批国家优秀青年科学基金获得者。
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