时 间：11月4日9:00
地 点：航空工程综合实训中心A1-317
报告题目：基于机匣振动信号的旋转机械复合故障诊断研究
报 告 人：于明月，自动化学院测控技术与仪器教研室副教授，博士毕业于南京航空航天大学。目前，主要从事于大型旋转机械的降噪、特征增强、微弱、复合故障的特征提取及故障诊断研究。主持国家自然科学基金项目1项，主持省部级项目3项，主持省教育厅项目2项。作为团队核心成员，参与各类纵横向科研项目30余项。发表SCI、EI等期刊论文30余篇。
报告摘要：旋转机械广泛应用于航空、电力、能源、机械等各个领域，是企业运行的核心设备。一旦发生故障，常会造成巨大的经济损失甚至导致灾难性事故。故障诊断对于保障设备的安全运行具有重要意义。振动信号的研究与分析是旋转机械进行状态监测、故障诊断的最重要手段。通过大量工程实践的故障研究分析发现，大型旋转机械常表现为多部件的复合故障，由于故障的多样性，加之故障的强弱不平衡以及故障间的相互耦合作用，使得复合故障的特征提取非常困难。报告从数据驱动的角度出发，对目前基于振动信号对设备的复合故障进行特征提取及故障识别的主要研究方向及内容做简单介绍。主要包括信号分离算法、信息融合算法及解调分析等。
承办单位：自动化学院
科技处科协
2021年11月2日
