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华南理工大学机械与汽车工程学院导师介绍:赵学智

考研时间: 2012-07-29 来源:查字典考研网

姓名:赵学智 性别:男 职称:教授

学院:机械与汽车工程学院 最后学历:博士

主要研究方向:信号处理与故障诊断

赵学智,男,汉族,湖南省邵东县周官桥人,博士,华南理工大学机械与汽车工程学院教授、博士生导师。1986~1989年湖南邵东三中高中教育;1989.9~1993.7年昆明工学院(现昆明理工大学)机械工程系本科教育,获工学学士学位;1993.8~1995.8广州通信设备厂工作;1995.9~1998.7华南理工大学机械工程系硕士研究生教育,获工学硕士学位;1998.9~2001.7华南理工大学机械工程系博士研究生教育,获工学博士学位;2001.8~2002.4广州电信科学技术研究院工作;2002年5月调入华南理工大学任教至今。2005年晋升为副教授,2011年晋升为教授,2012年6月被批准为博士生导师。

主要从事信号处理、小波分析、奇异值分解理论与算法、神经网络理论及其在机电系统状态监测与故障诊断中的应用研究,是国际期刊《Shock and Vibration》、《Digital Signal Processing》和国内《振动工程学报》、《振动与冲击》、《北京航空航天大学学报》、《华南理工大学学报》、《应用基础与工程科学学报》、《华侨大学学报》(自然科学版)等刊物的审稿人。

已主持国家自然科学基金两项:(1)多分辨奇异值分解理论及其在信号处理与故障诊断中的应用(No.50875086),(2)多分辨自适应谐振理论及其

在刀具渐变磨损过程中的监测应用研究(No.50305005)。

近年来所取得的主要研究成果有:

(1) 建立了多分辨奇异值分解理论,利用奇异值分解(SVD)实现了对信号的一种不同于小波多分辨分解的另一类多分辨分解,该方法在信号消噪、奇异性检测和弱故障特征提取方面均优于小波变换。

(2) 建立了奇异值差分谱理论,系统研究了奇异值差分谱的性质,利用差分谱分析了Hankel矩阵结构对SVD消噪效果的影响,推荐出了合理的Hankel矩阵结构,并将差分谱应用于有效奇异值的选择和弱故障特征提取,克服了传统奇异熵法特征不明显的缺陷。

(3) 针对大型矩阵奇异值分解的数值计算问题,通过对Givens矩阵变化特点的分析,找到了单向收缩QR算法可能不收敛的原因,并研究了首行元素的衰减对QR算法收敛速度的影响,从本质上探明了这种QR算法的收敛特性。

(4) 提出了一种针对大型矩阵奇异值分解的双向收缩、多次分割的快速QR算法,该算法具有迭代次数少、迭代过程无停滞、收敛迅速等优点,对任何大型矩阵都可实现快速奇异值分解。

(5) 研究了直流分量、交流分量和噪声分量的奇异值在总奇异值向量中的分布特性,发现只要所构造的矩阵阶数足够大,则在由这三部分形成的混合信号的总奇异值向量中,代表这三部分的奇异值将作为单独的坐标被分离出来,并引入小波分析方法,建立了小波细节峰值和不同分量信号的奇异值的对应联系,进而实现了对原始信号中不同分量的有效分离。

(6) 研究了矩阵构造方式对SVD的信号处理效果的影响,从理论上分析了两种矩阵方式下SVD的信号分解特性以及它们所获得的分量信号之间的正交性、可叠加性和相移特性的差异。

(7) 发现了采用Hankel矩阵时SVD具有奇异性检测能力,并且进一步证明了SVD的奇异性检测具有小波变换所没有的两个独特优点:(1). 证明了各SVD分量具有递增的消失矩(vanishing moment),第n个SVD分量的消失矩阶数是n-1;(2). 证明了所有SVD分量中指示奇异点位置的脉冲宽度始终保持不变,而且这个宽度由所构造的Hankel矩阵的列数决定。

(8) 提出了卷积小波包变换的定义,推导了其快速分解和重构算法,该算法克服了传统小波包变换时数据长度逐层减半而不利于故障诊断的缺点,不管分解多少层,每层各频道信号的长度始终保持与原始信号一致,极大地方便了信号后续处理,并基于此变换提出了一种新的信号消噪算法。

(9) 从理论上系统地研究了无显式表达小波基的参数表达形式,得到了多参数表达的无显式小波基的几类参数方程。

(10) 提出了一种无显式表达小波基在不同尺度下的离散生成算法,基于此算法分析了Daubechies小波系在不同尺度间的频带重叠情况。

(11) 从理论上系统地研究了基于高斯函数的小波系及其性质,得到了这一小波系高、低通滤波器的一种特殊关系,并提出了这一小波系的快速算法。

(12) 提出了一种小波神经网络参数的初始化方法,可以获得良好的网络初始参数,大大加快了网络的后续学习速度

除此之外,还在奇异值曲率谱、SVD分量信号的形成方式与计算复杂度及适用范围、无显式表达小波基的自适应选择算法、小波尺度自适应选择算法、内积与卷积小波变换的信号处理效果差异分析与理论解释、自适应小波特征提取神经网络结构设计与学习算法等方面取得了一系列成果。近年来以第一作者在国际期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》(SCI二区)、《Digital Signal Processing》(SCI三区)和国内相关领域最高级别期刊《电子学报》(2篇)、《机械工程学报》(8篇)、《振动工程学报》(3篇)等期刊上发表有关信号处理与故障诊断等方面的论文40多篇,其中被SCI和EI光盘版(Compendex)同时收录5篇、另被EI光盘版收录28篇,均为第一作者。所发表的论文至今已被同行研究者引用496篇次,其中期刊引用232篇次、博士学位论文引用58篇次、优秀硕士学位论文引用206篇次,单篇引用最高频次92篇次,另外还取得了两个关于SVD数值计算和SVD工程应用的软件著作权。

近期代表性论文主要有:

1. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Convolution wavelet packet transform and its application to signal processing. Digital Signal Processing, 2010, 20(5): 1352-1364.(SCI、EI光盘版)

2. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Feature frequencies extraction and fusion of vibration noises of air-conditioner electromotor using adaptive resonance theory. Digital Signal Processing, 2010, 20(2): 597–606.(SCI、EI光盘版)

3. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Selection of effective singular values using difference spectrum and its application to fault diagnosis of headstock. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(5): 1617-1631.(SCI、EI光盘版)

4. Xuezhi Zhao, Bangyan Ye. Similarity of signal processing effect between Hankel matrix-based SVD and wavelet transform and its mechanism analysis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(4): 1062-1075.(SCI、EI光盘版)

5. XueZhi Zhao, BangYan Ye. Identification of vibrating noise signals of electromotor using adaptive wavelet neural network. Lecture Notes in Computer Science, 2006, 3972: 727-734.(SCI、EI光盘版)

6. Zhao Xuezhi, Ye Bangyan. The ART-2 neural network based on eternal term memory vector: architecture and algorithm. Journal of Harbin Institute of Technology, 2009, 16(6): 843-848.(EI光盘版)

7. 赵学智, 叶邦彦. 基于二分递推SVD的信号奇异性位置精确检测. 电子学报, 2012, 40(1): 53-59. (EI光盘版)

8. 赵学智, 叶邦彦. SVD和小波变换的信号处理效果相似性及其机理分析. 电子学报, 2008, 36(8): 1582-1589.(EI光盘版)

9. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 模糊奇异性信号的检测机理. 电子与信息学报, 2008, 30(6): 1304-1307.(EI光盘版)

10. 赵学智, 叶邦彦. 单向收缩QR算法在奇异值分解中的收敛特性. 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 762-767.(EI光盘版)

11. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 多分辨奇异值分解理论及其在信号处理与故障诊断中的应用. 机械工程学报, 2010, 46(20): 64-75.(EI光盘版)

12. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 奇异值差分谱理论及其在车床主轴箱故障诊断中的应用. 机械工程学报, 2010, 46(1): 100-108. (EI光盘版)

13. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于统计模拟的无显式小波幅频特性计算与分析. 机械工程学报, 2012, 48(9): 72-78.(EI光盘版)

14. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于小波-SVD差分谱的弱故障特征提取方法. 机械工程学报, 2012, 48(7): 37-47.(EI光盘版)

15. 赵学智, 叶邦彦. 导电加热切削切削区加热电阻模型及实验分析. 机械工程学报, 2009, 45(1): 115-123.(EI光盘版)

16. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦. 基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离. 机械工程学报, 2007, 43(6): 169-174.(EI光盘版)

17. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦, 彭永红. 基于参数方程的小波基自适应选择. 机械工程学报, 2004,40(11): 123-128.(EI光盘版)

18. 赵学智, 陈统坚, 叶邦彦. 内积型和卷积型小波变换对信号处理效果的研究. 机械工程学报, 2004, 40(3): 55-60.(EI光盘版)

19. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 无显式表达小波在不同尺度下的离散生成算法及幅频特性. 振动工程学报, 2011, 24(5): 546-554.(EI光盘版)

20. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 无显式表达小波基的参数方程. 振动工程学报, 2004,17(1): 16-19. (EI光盘版)

21. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于二次样条小波细节信号峰值的有效奇异值确定. 振动与冲击, 2010, 29(11): 6-12.(EI光盘版)

22. 赵学智, 叶邦彦. 基于SVD的奇异性信号检测原理及其应用. 振动与冲击, 2008, 27(6): 11-15.(EI光盘版)

23. 赵学智, 叶邦彦. ART-2对滚动轴承振动信号幅值谱的清晰化提取与分类效果研究. 振动与冲击, 2007, 26(1): 139-143.(EI光盘版)

24. 赵学智, 叶邦彦. 分量形成方式对奇异值分解信号处理效果的影响. 上海交通大学学报, 2011, 45(3): 368-374.(EI光盘版)

25. 赵学智, 叶邦彦, 陈统坚. 基于奇异值曲率谱的有效奇异值选择. 华南理工大学学报, 2010, 38(6): 11-18+23.(EI光盘版)

26. 赵学智, 叶邦彦. 大型矩阵奇异值分解的多次分割双向收缩快速QR算法. 华南理工大学学报, 2010, 38(1): 1-8.(EI光盘版)

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