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学术交流|机械智能故障诊断——第一期机械研究生学术沙龙顺利召开

(发布日期:2023-05-05 点击数:7)

青春逢盛世,奋进正当时。青年博士、硕士研究生是一线科研工作的主力军,提升青年科研人员的潜力和创新能力是青年人才队伍建设的重要组成部分。值此五四青年节来临之际,公司成功举办第一期机械研究生学术沙龙,活动以“机械智能故障诊断”为主题,邀请公司19级博士研究生王振亚开讲,由经理助理王冰研究员主持,公司二十余名相关领域的教师和研究生线下参加了此次学术沙龙。

                                     

讲座现场,王振亚博士首先介绍了旋转机械故障可能产生的危害,及其对社会经济的影响,然后介绍了他在数据驱动下旋转机械的智能故障诊断方面的研究工作,主要包括基于RTSMFD单源信号故障特征提取方法、基于MGRCMSE多源信号故障特征提取方法、基于CPCSMM故障特征降维方法,和基于熵-流特征的旋转机械智能故障诊断方法等方面。他提出了精细时移多尺度涨落色散熵、余弦成对约束监督流形映射、多元广义细化复合多尺度样本熵,以及自适应混沌天鹰优化支持向量机等方法,用于诊断电机、自吸离心泵和风力发电机等旋转机械的不同故障状态。这些研究成果能够帮助提高旋转机械的安全性和可靠性。报告结束后,王振亚博士同与会师生进行了深入的沟通和交流,也为师弟师妹们介绍了他的科研经验和心得体会,得到大家的广泛赞誉。

王振亚博士,是公司2019级优秀博士研究生代表,已发表SCI/EI收录论文18篇,其中1篇入选ESI全球热点论文、2篇入选ESI全球高被引论文,授权国际/国内发明专利10项,授权软件著作权5件,荣获2022年博士研究生国家奖学金、2021年博士研究生国家奖学金、第十五届福建省自然科学优秀学术论文三等奖等多个奖励。

机械研究生学术沙龙活动的举办,旨在让优秀研究生代表走上讲台,以讲促学,以评促改,提高员工的学术素养,让不同学科、不同专业的师生参与沟通交流,互评互鉴,打造学科交叉、创新协作的交流平台,激发青年科技工作者的科研活力与创造力,促进“学-研-用”的一体化团队建设,提高研究生的综合素养,更好地服务于国家的建设需求。