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      華南理工大學(xué)研究生導(dǎo)師介紹:趙學(xué)智

      分類:導(dǎo)師信息 來源:中國考研網(wǎng) 2017-05-12 相關(guān)院校:華南理工大學(xué)

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      導(dǎo)師姓名:趙學(xué)智
      性別:男
      職稱:教授
      招生專業(yè):機(jī)械工程
      招生層次:招收博士、碩士研究生
      招生專業(yè)所屬院系:機(jī)械與汽車工程學(xué)院
      研究方向:信號處理與故障診斷
      聯(lián)系電話:15360526062
      電子郵件:mezhaoxz@scut.edu.cn
      備注:
      導(dǎo)師簡介:
      趙學(xué)智,男,漢族,湖南省邵東縣周官橋人,博士,教授、博士生導(dǎo)師。主要經(jīng)歷:1986~1989年湖南邵東三中高中教育;1989.9~1993.7年昆明工學(xué)院(現(xiàn)昆明理工大學(xué))機(jī)械工程系本科教育,獲工學(xué)學(xué)士學(xué)位;1993.8~1995.8廣州通信設(shè)備廠工作;1995.9~1998.7華南理工大學(xué)機(jī)械工程系碩士研究生教育,獲工學(xué)碩士學(xué)位;1998.9~2001.7華南理工大學(xué)機(jī)械工程系博士研究生教育,獲工學(xué)博士學(xué)位;2001.8~2002.4廣州電信科學(xué)技術(shù)研究院工作;2002年5月調(diào)入華南理工大學(xué)任教至今。2005年晉升為副教授,2011年晉升為教授,2012年6月被批準(zhǔn)為博士生導(dǎo)師。
      主要從事信號處理、小波分析、奇異值分解理論與算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其在機(jī)電系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷中的應(yīng)用研究,是國際期刊《ShockandVibration》、《DigitalSignalProcessing》和國內(nèi)《振動工程學(xué)報》、《振動與沖擊》、《北京航空航天大學(xué)學(xué)報》、《華南理工大學(xué)學(xué)報》、《應(yīng)用基礎(chǔ)與工程科學(xué)學(xué)報》、《華僑大學(xué)學(xué)報》(自然科學(xué)版)等刊物的審稿人。已主持國家自然科學(xué)基金兩項:(1)多分辨奇異值分解理論及其在信號處理與故障診斷中的應(yīng)用(No.50875086),(2)多分辨自適應(yīng)諧振理論及其在刀具漸變磨損過程中的監(jiān)測應(yīng)用研究(No.50305005)。近年來所取得的主要研究成果有:
      (1)建立了多分辨奇異值分解理論,利用奇異值分解(SVD)實現(xiàn)了對信號的一種不同于小波多分辨分解的另一類多分辨分解,該方法在信號消噪、奇異性檢測和弱故障特征提取方面均優(yōu)于小波變換。
      (2)建立了奇異值差分譜理論,系統(tǒng)研究了奇異值差分譜的性質(zhì),利用差分譜分析了Hankel矩陣結(jié)構(gòu)對SVD消噪效果的影響,推薦出了合理的Hankel矩陣結(jié)構(gòu),并將差分譜應(yīng)用于有效奇異值的選擇和弱故障特征提取,克服了傳統(tǒng)奇異熵法特征不明顯的缺陷。
      (3)針對大型矩陣奇異值分解的數(shù)值計算問題,通過對Givens矩陣變化特點的分析,找到了單向收縮QR算法可能不收斂的原因,并研究了首行元素的衰減對QR算法收斂速度的影響,從本質(zhì)上探明了這種QR算法的收斂特性。
      (4)提出了一種針對大型矩陣奇異值分解的雙向收縮、多次分割的快速Q(mào)R算法,該算法具有迭代次數(shù)少、迭代過程無停滯、收斂迅速等優(yōu)點,對任何大型矩陣都可實現(xiàn)快速奇異值分解。
      (5)研究了直流分量、交流分量和噪聲分量的奇異值在總奇異值向量中的分布特性,發(fā)現(xiàn)只要所構(gòu)造的矩陣階數(shù)足夠大,則在由這三部分形成的混合信號的總奇異值向量中,代表這三部分的奇異值將作為單獨的坐標(biāo)被分離出來,并引入小波分析方法,建立了小波細(xì)節(jié)峰值和不同分量信號的奇異值的對應(yīng)聯(lián)系,進(jìn)而實現(xiàn)了對原始信號中不同分量的有效分離。
      (6)研究了矩陣構(gòu)造方式對SVD的信號處理效果的影響,從理論上分析了兩種矩陣方式下SVD的信號分解特性以及它們所獲得的分量信號之間的正交性、可疊加性和相移特性的差異。
      (7)發(fā)現(xiàn)了采用Hankel矩陣時SVD具有奇異性檢測能力,并且進(jìn)一步證明了SVD的奇異性檢測具有小波變換所沒有的兩個獨特優(yōu)點:(1).證明了各SVD分量具有遞增的消失矩(vanishingmoment),第n個SVD分量的消失矩階數(shù)是n-1;(2).證明了所有SVD分量中指示奇異點位置的脈沖寬度始終保持不變,而且這個寬度由所構(gòu)造的Hankel矩陣的列數(shù)決定。
      (8)提出了卷積小波包變換的定義,推導(dǎo)了其快速分解和重構(gòu)算法,該算法克服了傳統(tǒng)小波包變換時數(shù)據(jù)長度逐層減半而不利于故障診斷的缺點,不管分解多少層,每層各頻道信號的長度始終保持與原始信號一致,極大地方便了信號后續(xù)處理,并基于此變換提出了一種新的信號消噪算法。
      (9)從理論上系統(tǒng)地研究了無顯式表達(dá)小波基的參數(shù)表達(dá)形式,得到了多參數(shù)表達(dá)的無顯式小波基的幾類參數(shù)方程。
      (10)提出了一種無顯式表達(dá)小波基在不同尺度下的離散生成算法,基于此算法分析了Daubechies小波系在不同尺度間的頻帶重疊情況。
      (11)從理論上系統(tǒng)地研究了基于高斯函數(shù)的小波系及其性質(zhì),得到了這一小波系高、低通濾波器的一種特殊關(guān)系,并提出了這一小波系的快速算法。
      (12)提出了一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化方法,可以獲得良好的網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù),大大加快了網(wǎng)絡(luò)的后續(xù)學(xué)習(xí)速度
      除此之外,還在奇異值曲率譜、SVD分量信號的形成方式與計算復(fù)雜度及適用范圍、無顯式表達(dá)小波基的自適應(yīng)選擇算法、小波尺度自適應(yīng)選擇算法、內(nèi)積與卷積小波變換的信號處理效果差異分析與理論解釋、自適應(yīng)小波特征提取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計與學(xué)習(xí)算法等方面取得了一系列成果。近年來以第一作者在國際期刊《MechanicalSystemsandSignalProcessing》(SCI二區(qū))、《DigitalSignalProcessing》(SCI三區(qū))和國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域最高級別期刊《電子學(xué)報》(2篇)、《機(jī)械工程學(xué)報》(8篇)、《振動工程學(xué)報》(3篇)等期刊上發(fā)表有關(guān)信號處理與故障診斷等方面的論文40多篇,其中被SCI和EI光盤版(Compendex)同時收錄5篇、另被EI光盤版收錄28篇,均為第一作者。所發(fā)表的論文至今已被同行研究者引用496篇次,其中期刊引用232篇次、博士學(xué)位論文引用58篇次、優(yōu)秀碩士學(xué)位論文引用206篇次,單篇引用最高頻次92篇次,另外還取得了兩個關(guān)于SVD數(shù)值計算和SVD工程應(yīng)用的軟件著作權(quán)。

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