报告题目：稀疏框架下的设备诊断方法及其实践
报 告 人： 朱忠奎教授 （苏州大学轨道交通学院）
时间：2017年7月5日下午3:30
地点： 安徽大学磬苑校区理工A楼102室
主办单位：电气工程与自动化学院
欢迎各位老师、同学届时前往！
科学技术处
报告人简介：
朱忠奎，男，博士，教授，博士生导师。在合肥工业大学获学士和硕士学位，在中国科学技术大学获得工学博士学位；2013年入选江苏省“六大人才高峰”。现为苏州大学教授，苏州大学城市轨道交通学院院长，苏州大学智能交通科学与技术专业博士生导师。
主要从事设备故障诊断方面的研究；近年来系统全面的研究了信号稀疏表示方法及其在设备故障诊断方面的应用。
主持完成国家自然科学基金青年基金1项，正在主持国家自然科学基金面上项目1项。发表论文70余篇，其中SCI检索论文15篇。近年获得授权国家发明专利9项。
报告简介：
旋转机械设备在局部故障状态下会产生异常振动，其振动信号中会产生瞬态振动成分。瞬态振动特征的有效提取是实现设备故障状态诊断的关键所在。作为强噪声背景下弱特征提取的有效方法之一，信号稀疏表示理论被引入到机械故障诊断领域，实现对局部故障瞬态成分的有效提取。
针对稀疏表示中字典构造问题，结合不同机械部件出现局部故障时信号的特点，构造与其瞬态特征相匹配的过完备字典(变换矩阵)；针对稀疏表示目标函数的构建与优化求解问题，首先结合实际故障信号特点，构造合适的稀疏表示目标函数；其次研究高效的优化算法对目标函数进行优化求解。通过字典的构造和目标函数的优化求解，重构出实际机械故障信号中的瞬态成分。
针对上述两方面，提出了多种对机械设备关键部件故障特征提取的方法，并将所提方法应用于恒速和变速等不同工况条件下的机械设备故障信号瞬态成分的提取中，具有较好的抗噪性能和稳定性，验证了方法的有效性和适用性。