报告题目：机械故障特征表征的多尺度复杂性理论与方法

报告人：郑近德 教授

时 间：2022年4月28日（星期四上午）10:00-12:00

主持人： 张龙 副教授

地点：#腾讯会议：710-333-502

报告人简介：

郑近德，安徽工业大学教授，博士，硕士生导师。安徽省学术和技术带头人后备人选，安徽省“青年皖江学者”，先后以第一完成人荣获安徽省科学技术奖二等奖和中国振动工程学会科技奖二等奖各1项。目前担任中国振动工程学会故障诊断分会、转子动力学分会和动态测试分会理事，安徽省振动工程学会理事，《振动与冲击》编委及国内外20多个高水平期刊审稿人。主要从事动态信号处理、设备健康监测与故障诊断、非线性动力学等方面的研究。在该领域主持国家自然科学基金面上和青年项目各1项，安徽省自然科学基金等省级课题5项，参与国家重点研发计划课题及企业横向课题多项。在国内外期刊发表学术论文80余篇，他引2000余次，H因子24（Scopus），参与专著1部。入选2020年和2021年全球前2%顶尖科学家榜单。

报告摘要：

齿轮箱是设备动力传动的关键部件，由于制造、安装、工作环境和负载等因素影响，齿轮箱及其关键部件非常容易产生缺陷和故障。齿轮箱振动信号往往表现出非线性、非平稳和非高斯特性，针对信号的非线性动力学特征及现有故障特征提取方法的局限，以探索振动特征与故障征兆的内在关联和提高故障精密诊断的精度为目标，发展了一系列以时间序列复杂性量度理论为基础的多尺度模糊熵和多尺度散布熵等方法，并成功用于轴承和齿轮箱的非线性故障特征提取。研究成果丰富和完善了现有复杂性量度理论，提出的齿轮箱非线性故障表征和诊断新方法，对于保障设备的安全和可靠运行具有重要的理论意义和工程应用价值。

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轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室

2022年4月25日