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学术报告

机械工程学院与数学统计学院联合学术交流报告:参数化时频变换与信号分解及其工程应用

发表时间:2022-06-21 09:05:38

        题 目:参数化时频变换与信号分解及其工程应用

主讲人:彭志科 教授

时间:2022年6月23日 19:30

地点:贺兰山校区文荟楼一楼东报告厅

主讲人简介:

彭志科,manbetx网页版注册校长,上海交通大学特聘教授,机械系统与振动国家重点实验室副主任,本硕博毕业于清华大学,2011年获国家杰出青年科学基金,2015年获聘为万博体育max手机版部“长江学者”特聘教授,2016年入选为科技部“中青年科技创新领军人才”,曾任上海交通大学机械与动力工程学院院长。主要从事动力学分析与信号处理、振动控制、设备智能诊断与运、海上浮式风机等方面研究,创建了广义参数化时频变换理论与方法,提出了非线性调频分量分解方法,发明了基于微波感知的全场形变和振动测量变革性技术。发表SCI论文250余篇,连续7年入选爱思唯尔 “中国高被引学者榜单”。获上海青年科技英才提名奖、万博体育max手机版部新世纪优秀人才支持计划、上海市浦江人才支持计划、万博体育max手机版部自然科学一等奖、福建省科学技术进步一等奖和万博体育max手机版部科学技术进步二等奖等奖项。现为全国科技创新领军人才联盟理事、中国振动工程学会理事、中国力学学会动力学与控制专业委员会委员、上海力学学会动力学与控制专业委员会主任委员、中国振动工程学会非线性振动专业委员会副主任委员、中国振动工程学会设备故障诊断专业委员会副主任委员。获得英国无损检测学会(TheBritish Institute of Non-destructive Testing)2019年度CM Innovation Award;2020年度当选为国际声学与振动学会(International Institute of Acoustics andVibration -IIAV)杰出会士(Distinguished Fellow)。

内容简介:

基于信号平稳性假设,傅立叶变换建立了时域信号及其频域之间的桥梁。通过傅立叶变换,得到的频谱反映了信号的全局频率信息,但不能揭示频谱的时间局部特征。然而,自然界与工程应用中常见的非平稳信号具有频率随时间变化的典型特征,而傅立叶变换的本质是将信号分解成为一组频率不变的三角函数基,因此对于频率随时间变化的非平稳信号,傅立叶变换不能准确刻画它们这种时变的频率模式。特别是,工程实际中普遍存在大量“强噪声干扰、多分量混叠、频率和幅值随时间快速非线性变化”的强时变非平稳振动信号,精确提取信号中各分量复杂频率和幅值时变特征,并将其分解为具有明确物理意义的特征分量,对于复杂设备动力学分析、故障诊断和系统辨识等问题的有效解决具有重大意义,是工程信号分析中的挑战难题。研究创立了参数化时频变换理论,实现了强时变非平稳信号时频信息的精确提取;创立了非线性调频分量分解体系和方法,可将复杂强时变非平稳信号分解为一系列具有明确物理意义分量;将其应用于包括碰摩故障、轴承故障和齿轮故障在内的多类振动信号分析,阐明了倍频分量特征和波内频率调制特征之间的联系,取得了良好效果;另外,将其应用于微波雷达的信号处理,实现了全场多目标振动的微米级高精度测量。

机械工程学院 数学统计学院

2022年6月21日