新葡亰平台游戏网址

新葡亰平台游戏网址
 

姓名

吴军

性别

D2A


职称

教授

籍贯

湖北

出生年月


政治面貌

中共党员

个人主页

http://faculty.hust.edu.cn/wujun6/zh_CN/index.htm

联系电话


邮箱地址

wuj@hust.edu.cn

通讯地址

湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号新葡亰平台游戏网址,430074

个人资料概况:


现任新葡亰平台游戏网址教授、博士生导师,中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会理事、中国振动工程学会转子动力学专业委员会理事、SCI期刊Frontiers in Materials客座编辑(Guest Editor)、兵器装备工程学报青年编委、船舶工程编委,IEEE   Member、中国机械工程学会、中国人工智能学会和中国振动工程学会高级会员。

主要从事复杂装备与系统的在线监测、异常检测、健康状态评估、故障诊断、寿命预测与预测性维护等研究,涉及到智能硬件、工业大数据分析、新一代人工智能算法、边缘计算、云计算、区块链等关键技术攻关;作为项目负责人,承担国家自然科学基金项目3项、国家重点研发计划课题1项、工信部高技术船舶课题1项、中央军委装备发展部技术基础项目1项、国防预研和企业委托项目10余项,已在中国科学E辑、IEEE   Transactions、ISA Transactions、Journal of Manufacturing Systems等国内外高水平期刊上发表论文100多篇,其中SCI收录40余篇,EI收录60篇,ESI高被引论文2篇;申请国家发明专利25项,取得计算机App著作权18项。此外,还与斯坦福大学、香港理工大学等开展合作研究。

欢迎具有较好数学和英语基础,且对技术创新或工程应用研究有强烈兴趣的学生加入课题组。


教育及工作经历:


2019.11至今,新葡亰平台游戏网址,教授

2019.08-2019.09,斯坦福大学航空航天系,访问学者

2014.11-2015.11,斯坦福大学航空航天系,访问学者

2012.11-2019.10,新葡亰平台游戏网址,副教授

2009.03-2012.10,新葡亰平台游戏网址,讲师

2001.09-2008.12,华中科技大学机械科学与工程学院,硕士,博士


研究方向:


智能船舶

智能装备监测诊断与维修决策

智能运维

质量控制与可靠性工程

工业大数据与人工智能技术

智能硬件与App系统开发

科研项目:


国家重点研发计划课题:“管控平台二次开发与制造大数据深度集成技术”(2018YFB1702302)

国家自然科学基金面上项目:“大数据驱动基于深度强化学习的智能装备预测性维护研究”(51875225)

国家自然科学基金面上项目:“大数据环境下智能制造装备健康状态预测与维修决策研究” (51475189)

国家自然科学基金青年基金:“基于性能衰变特征的重型数控装备时变可靠性分析与应用”(51105156)

工信部高技术船舶科研项目:“可靠性设计及验证技术研究”

科技部高端外国专家引进计划项目:“高端装备健康智能感知与预测”

广东省重点领域研发计划项目:“工业机器人远程运维与诊断系统研究”(2019B090916001)

教育部博士学科点专项科研基金资助课题:“小子样下基于性能衰变的大型装备服役可靠性预测方法研究”(20100142120076)

海军装备研制项目:“舰船备件保障规划平台研究与开发”

海军装备研制项目:“舰船可靠性仿真平台及综合保障管理平台”

武汉船用机械有限企业委托项目:“液货系统健康监测技术研究及系统研制”

中船重工第701所委托项目:“P60M综合保障包数据整理与录入研究”

中船重工第701所委托项目:“船舶动力定位系统控卫能力评估算法可视化App的设计与开发”



科研成果:


Jun   Wu, Chaoyong Wu, Shuai Cao, Siu Wing Or, Chao Deng and Xinyu Shao.   Degradation data-driven time-to-failure prognostics approach for rolling   element bearings in electrical machines. IEEE Transactions on Industrial   Electronics, 2019, 66(1): 529-539.

Jun Wu, Yongheng Su, Yiwei   Cheng, Xinyu Shao, Chao Deng, Cheng Liu. Multi-sensor information fusion for   remaining useful life prediction of machining tools by adaptive network based   fuzzy inference system. Applied Soft Computing, 2018, 68: 13-23

Jun Wu, Chaoyong Wu,   Yaqiong Lv, Chao Deng, Xinyu Shao. Design a Degradation Condition Monitoring   System Scheme for Rolling Bearing Using EMD and PCA. Industrial Management   & Data Systems, 2017, 1174):713-728

Jun Wu, Kui Hu, Yiwei   Cheng, Haiping Zhu, Xinyu Shao, Yuanhang Wang. Data-driven remaining useful   life prediction via multiple sensor signals and deep long short-term memory   neural network. ISA Transactions, 2020, 97, 241-250

Jun Wu, Kui Hu, Yiwei   Cheng, Ji Wang, Chao Deng, Yuanhan Wang. Ensemble recurrent neural   network-based residual useful life prognostics of aircraft engines.   Structural Durability & Health Monitoring, 2019, 13(3): 317-329.

Haiping   Zhu, Jiaxin Cheng, Cong Zhang, Jun Wu?, Xinyu Shao. Stacked   pruning sparse denoising autoencoder based intelligent fault diagnosis of   rolling bearings. Applied Soft Computing, 2020, 88: 106060

Yiwei Cheng, Haiping Zhu,   Jun Wu*, Xinyu Shao. Machine health monitoring using adaptive kernel spectral   clustering and deep long short-term memory recurrent neural networks. IEEE   Transactions on Industrial Informatics, 2019, 15(2): 987-997.

Yiwei Cheng, Haiping Zhu,   Kui Hu, Jun Wu*, Xinyu Shao, Yuanhang Wang. Reliability prediction of   machinery with multiple degradation characteristics using double-Wiener   process and Monte Carlo algorithm. Mechanical Systems and Signal Processing,   2019, 134:106333

Xian-Bo Wang, Xiaoyuan   Zhang, Zhen Li, Jun Wu*. Ensemble extreme learning machines for   compound-fault diagnosis of rotating machinery. Knowledge-Based Systems, 2020,   188(5):

Chaoqun Duan, Chao Deng,   Abolfazl Gharaei, Jun Wu, Bingran Wang. Selective maintenance scheduling   under stochastic maintenance qualitywith multiple maintenance actions.   International Journal of Production Research, 2018, 56(23): 7160-7178

Yao   Xiong, Jun Wu*, Chao Deng, Yuanhang Wang. Machining process parameters   optimization for heavy-duty CNC machine tools in sustainable manufacturing.   International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2016, 875):1237-1246

吴军,黎国强,吴超勇,程一伟,邓超. 数据驱动的滚动轴承性能衰退状态监测方法. 上海交通大学学报(自然科学版),2018525):70-76.

吴军, 苏永衡, 朱永猛, 邓超. 基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法. 华中科技大学学报(自然科学版), 2017, 45(4): 1-5.

吴军, 朱永猛,邓超,邵新宇,吴超勇,游星辉,苏永衡. 一种数控装备健康指数的监测方法. 国家发明专利授权号ZL201610488625.6

吴军,程一伟,朱海平,邵新宇,黎国强.一种基于多重长短期记忆网络和经验贝叶斯的设备寿命预测方法. 国家发明专利申请号:201810287783.4

吴军, 程一伟, 邓超, 邵新宇, 吴超勇, 苏永衡, 曹帅. 基于Hadoop的设备健康状态智能感知系统及方法. 国家发明专利申请号:201710167930.X

吴军, 郭鹏飞, 程一伟, 徐雪兵, 林漫曦. 基于角度重采样与ROC-SVM的旋转机械故障诊断方法. 国家发明专利授权号ZL201810849688.9

王远航;吴军;邵新宇;邓超;熊尧. 一种复杂装备的事后维修故障分析方法. 国家发明专利授权号ZL201110359615.X


所获荣誉和奖励:


2019年,获得华中科技大学教学质量二等奖

2018年,获得新葡亰平台游戏网址“优秀党员”

2013年,获得华中科技大学“优秀教师班主任”

2011年,获得华中科技大学青年教师教学竞赛三等奖

2011年,获得华中科技大学大学生科技创新活动优秀引导教师

   



Copyright 新葡亰平台游戏网址办公室 制作   中国·湖北省·武汉市 珞喻路1037号   邮政编码:430074    电话:027-87543258

XML 地图 | Sitemap 地图