数据驱动的机械故障诊断若干方法研究

发布者:潘帅豪 发布时间:2023-04-03


时间:2023-04-03 18:00

腾讯会议 :686373979

内容:数据驱动故障诊断旨在通过信号处理、特征提取和模式识别等步骤将高维特征向量处理转换为判别性能更好的健康状态标识。近年来,随着人工智能技术的快速发展和工业监测数据的逐步积累,数据驱动故障诊断方法越发受到国内外学者的青睐。重点介绍在数据不平衡的故障诊断、信息融合的跨域故障诊断、矩阵域及张量域的故障诊断、数据-物理耦合驱动的故障诊断等方面的进展,可望为数据驱动故障诊断的新近研究提供理论和技术支持。

主讲人:邵海东,湖南大学长聘副教授,博士生导师,岳麓学者,西北工业大学本硕博,瑞典吕勒奥理工大学博士后,湖南省“优青”,科睿唯安全球高被引科学家,爱思唯尔中国高被引学者,斯坦福全球前2%顶尖科学家(2020-2022连续3年);中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会委员;中国机械工程学会设备智能运维分会委员会青年委员;中国振动工程学会动态信号分析专业委员会理事;中国振动工程学会故障诊断专业委员会青年委员;中国系统工程学会系统可靠性工程专业委员会委员;《Transactions of the Institute of Measurement and Control》副主编;《International Journal of Reliability and Safety》编委;《International Journal of Hydromechatronics》和《Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics》青年编委;10余个SCI期刊客座主编。