时间:2023年1月6日19：00

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报告人： 黄伟国 教授

报告内容摘要：

齿轮箱是极其重要的动力传输部件，所处工况恶劣，齿轮箱关键部件的健康监测与故障诊断技术具有很好的理论意义与现实意义。以齿轮箱各故障成分准确提取为目的，从多源稀疏优化方法数学建模出发，阐述稀疏字典设计、稀疏罚函数设计、稀疏优化求解等方面，最终解决齿轮箱故障多源成分的准确提取难题。

报告人简介：

黄伟国，博士，教授，博士生导师，苏州大学轨道交通学院副院长。分别于2004年、2010年获得中国科学技术大学本科、博士学位，纽约大学访问学者。中国振动工程学会转子动力学专业委员会常务理事，中国振动工程学会信号分析专业委员会常务理事，中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事，江苏省仪器仪表学会理事，中国交通运输协会青年科技工作者工作委员会委员，《交通运输工程学报》青年编委。主要研究方向：轨道车辆关键部件状态智能感知与监测、故障诊断、智能运维。主持国家自然科学基金两项、省市级与企业委托项目多项，参与国家级自然科学基金项目、省市级科技计划项目多项。获省部级科技奖两项（分别排名第一与第二）。发表SCI/EI学术论文80余篇（其中2篇进入ESI高被引，近五年H指数17、i10指数26），授权发明专利8项（其中完成技术转让5项）。