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电气与信息工程学院 校内硕士研究生导师 王雪

作者:点击数:

 

   

王雪

出生年月

1971.09.26

学历/学位

博士/研究生

   

副教授

学科专业

测控

研究方向

信号处理

联系电话

13983187426

E-mail

saltmaker@163.com

所在单位

电气工程学院

通讯地址

电气工程学院

邮编

 

基本情况(含教学科研经历):

2000年起,一直从事测量技术、信号处理和故障诊断技术的教学和科研工作。

教学方面,2003-2007年在重庆大学机械工程学院任教,主要从事教学课程有:《振动力学》、《机械工程信号处理》、《旋转机械故障诊断》等;2007-现在,在重庆科技科技学院电气工程学院任教,主要从事的教学课程有:《信号与系统》、《微机原理》、《精密机械与仪器》等课程。

科研方面,一直从事测量技术、信号处理、数据处理与旋转机械故障诊断等方面的研究。主要的研究内容有:旋转机械设备振动信号采集与分析技术、基于图像处理的带钢表面缺陷识别、基于图像处理的轨梁表明质量判定、新型旋转机械故障诊断方法研究、基于大数据的特种设备健康状态感知、智能安全阀检验系统等。

2012.7-2013.7 德国斯图加特大学信号与检测研究所访问学者。

主要教学科研成果:

主要的教学成果是参与了教材教辅的编辑工作,发表教学改革论文。当前正在从事《信号与系统》的英文教学工作,承担了《信号与系统》等若干主干课程的教学改革。

主要的科研成果是主持了《基于IPCA的激光回波的高炉回旋区测量》等纵向课题。完成《广东特检院智能安全阀检验系统》《重庆特检院CNG气瓶检验系统》《CNG气密试验机的研制》《CNG气瓶安装监督检验系统》等一系列特种设备的监测、监控、智能检验方面的课题,主要对车用GNG气瓶、安全阀、呼吸阀等特种设备的智能检验展开研究,取得了良好的社会效益。在智能故障诊断方面,进行了基于禁止字模式、多传感器数据融合等旋转机械智能故障诊断方法的研究,并取得了多项国家发明专利,研制了《精密加工机床故障诊断》软件系统,《垃圾发电雾化器振动诊断》等系列高速旋转机械的故障诊断算法。当前主要研究方向为采集信号的融合与优化、信号特征的有效提取,智能故障诊断方法的研究等。共发表论文二十多篇。

目前主持的科研课题:

1.  广东特种设备智能检验系统

2.  广东清远安全阀智能检验系统

3.  重庆特检院CNG气瓶检验/维护系统

 

地址:重庆市沙坪坝区大学城东路20号-博学楼F111   邮编:401331   电话:023-65023287,023-65023226   E-Mail:cqustxkb@163.com  

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