报告人：
孙慧（15162988468，sunhui@just.edu.cn）：博士，能源与动力学院讲师。长期从事旋转机械故障状态智能识别及系统优化设计与控制方向的教学科研工作。目前以第一作者在本领域权威学术期刊上发表SCI论文5篇；获得授权发明专利4项，其中一项发明专利（一种离心泵空化诊断的方法及其装置，ZL201610906117.5）获得第二十一届中国专利银奖（排名第一）。主持省部级项目1项，市厅级项目1项。
围绕泵与电机等旋转机械运行理论与数值仿真、试验测试与信号采集、故障特征分析、人工智能识别算法等方面开展了系统研究。在2016年10月至2018年4月期间受国家留学基金委资助，在德国达姆施塔特工业大学流体系统技术研究所进行博士联合培养，参与了基于技术运筹学的泵系统优化设计与控制研究工作。研究方向：无传感器故障诊断技术、泵和电机振动噪声测试分析及控制策略、基于机器学习的故障状态智能识别、基于技术运筹学的系统拓扑结构优化与运行控制策略。
报告主要内容：泵故障诊断研究；大数据驱动的故障信号分析；基于人工智能建模的故障诊断方法
报告时间：2020年10月19日（周一）18：30-19：30
报告地点： 长山校区16号楼105
举办部门：能源与动力学院