奥门威尼斯APP学子参加全国设备监测诊断与维护学术会议

2018810日至12日,奥门威尼斯APP16

系友参加在内蒙古包头市举办的▓全国设备监测诊断与维护学术会议。该会议两年主办一次,为国内故障诊断领域影响力最大、参与人数最多的▓会议,本次会议共有六百多名相关学者参加。参会的▓系友为严如强(PB9209,西安交通大学教授),刘永斌(SA0109,安徽大学教授),朱忠奎(BO0209,苏州大学教授),何清波(PB9709,上海交通大学教授),毛磊(SA0409,中国科学技术大学研究员),沈长青(PB0509,苏州大学副教授),刘方(PB0509,安徽大学副教授),徐佳文(PB0509,东南大学),黄文彬(PB0609,重庆大学研究员),陆思良(PB0609,安徽大学副教授),王俊(SA1009,苏州大学副教授),丁晓喜(PB0809,重庆大学),以及我系在读学生熊伟(SA1409),姜添曦(PB1109),贝克(BL1709),王诗阳(SA1709)等。

会议共安排了70多个邀请报告,8位系友应邀在会上做了“人工智能驱动的▓故障预测与诊断”、“基于贝叶斯网络的▓燃料电池故障诊断”、“深度学习算法优化及其在机械故障诊断中的▓应用研究”、“基于稀疏分解与时频分析的▓列车轴承道旁声学诊断研究”等主题报告。另外,刘永斌教授和朱忠奎教授分别担任分会场主席。在会议论文墙报展示环节中,丁晓喜博士、黄文彬研究员、何清波教授等合作完成的▓“基于移不变时频流形学习的▓旋转机械瞬态特征提取”论文,以及严如强教授和合编辑完成的▓“基于预训练卷积网络的▓迁移学习故障诊断方法”论文分别获得会议“优秀论文奖”。

机电系统动态测试与故障诊断是□□我系主要研究方向之一。该方向从上世纪八十年代起,在李川奇教授、孔凡让教授等教师的▓艰苦卓越努力奋斗下建立和发展,承担了多个国家级、省部级和企业委托项目。例如为宝钢研制的▓“穿孔机组在线监测与故障诊断系统”和“连轧机组在线监测网络系统”解决了企业的▓生产难题并节省了巨额的▓设备维护经费。

同时,我系在动态测试与故障诊断方向培养了众多优秀学子,活跃在国内外科学研究与实践的▓最前线,其中包含教授/研究员10余人、副教授/副研究员近10人。近年来,培养的▓学生在该领域主持国家自然科学基金重点项目2项、面上项目10余项、青年基金10余项,成为国内该方向一支重要的▓科研力量。他们在不同的▓岗位上努力工作,为我国航空发动机、高铁轮对轴承等关键设备的▓状态监测和故障诊断做出了突出贡献。

图:参加会议的▓部分系友合影


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