易彩-西南交通大学人事处

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西南交通大学关于2019年度公开招聘应聘人员情况



应聘人：易彩 应聘岗位：师资博士后 应聘单位：牵引动力国家重点实验室 应聘单位负责人签章:

1、基本情况

性别 现任专业 技术职务 现工作单位或人事关系所在部门 最后学位 国内外主要学术及

社会兼职

博士 女 车辆工程 讲师

国籍 任职时间

中国 2015.12

籍贯 出生年月

湖南醴陵 1987.01.13

西华大学汽车与交通学院

授予学位单位 香港城市大学 博士后 多个SCI国际期刊审稿人

西南交通大学

最后学习阶段

导师 从事专业

林建辉教授 车辆工程

主持省部级科研项目2项，四川省重点实验室开放课题1项。

1. 提出了一种全新的稀疏经验小波算法，可以高效地检测高速列车轮对轴承的早期故障状态，解决了轮对轴承振动信号微弱非平稳循环脉冲信号最优提取和检测难题，实现了强工程噪声下的微弱故障特征提取。

2. 围绕高速圆锥滚子轴承，首次开展基于不同时间尺度下的状态来指导并实施高速轴承主动式地运用维护的研究，将轴承服役状态建立在短、中长、长三个时间尺度上，在短时间尺度内对高速圆锥滚子轴承进行故障诊断，及时发现早期潜隐故障；在中长时间尺度内对高速圆锥滚子轴承进行健康状态评估，预测其健康发展趋势；在长时间尺度内对高速圆锥滚子轴承进行

主要学术成绩、创新

成果及评价

可靠性分析，评估其安全风险。提出了一种优化相关向量机的动态评估模型，实现小样本条件下高速圆锥滚子轴承性能退化与安全风险动态评估与预测。该方法获得四川省应用基础项目支

3. 首次利用EMD本征属性表征高速列车轮对轴承振动状态，提出了三种定量表征方法，包括振动信号形态函数表征方法、稳态偏量表征方法以及信噪比量化表征方法，建立了评价指标与轮对轴承状态的强映射关系，方法具备高辨识能力和自适应性，适用于高速列车轮对轴承在线智能化检测与监测。

以上成果发表学术论文15篇(第一或通讯作者15篇)，其中SCI收录5篇、EI收录4篇（SCI与EI论文不重复计算），SCI他人引用23次；中国铁道学会铁道科技进步一等奖1项（排名18）；授权发明专利4项、实用新型专利2项。

明确：第一作者或通信作者论文：A++ 2 篇；A+ 4 篇。

（限800字以内） 持。

2、学习经历

学历/学位 本科

起止时间 2005.09-2009.06

毕业学校 西南交通大学

所学专业 测控技术与仪器仪表

导师 王雪梅

培养方式 统招全日制










硕士 博士

2009.09-2010.06 2010.09-2015.12

西南交通大学 西南交通大学

测控技术与仪器仪表 载运工具运用工程

林建辉 林建辉

全日制 全日制

3、工作经历

起止时间 2015.12-2017.01 2017.03-2018.07

职位名称 讲师 博士后

任职单位 西华大学 香港城市大学

4、论文情况（5篇以内代表性论文）：

论文

发表刊物

序 号

题目

或 出版单位名称

年度 卷 期号 页码

作者 排名

分区

第一作者 单位

刊物性质及期刊号

（学术期刊分级A++ 等，SCI?区

Sparsity guided empirical wavelet 1

transform for fault diagnosis of rolling

element bearings

Mechanical Systems and Signal Processing Journal of Intelligent & Fuzzy Systems

2018, 101C: 292-308.

3

SCI; 0888-3270

A++

2018, 34(6): 3429-3441.

2

香港城市大学

SCI; 1064-1246

(0701数学学科期刊分级);4区

2018,

Sensors

18(3): 704-731. 2015,

Sensors

15(5): 10991-110

11.

Shock and Vibration

2015, 4：1-12.

1

西南交通大学 1 1

香港城市大学；西华大学 西南交通大学

SCI; 1424-8220 SCI; 1424-8220 SCI; 1070-9622

A+;4区

1.857

0

A+;3区

2.475

19

A+;3区

2.475

0

1.26

1

A++;2区

期刊类别影响因子及排序

他人引用次数

香港城市大学

4.370 2/245

3

Making EEMD more effective in

2

extracting bearing fault features for intelligent bearing fault diagnosis by using blind fault component separation EEMD-Based Steady-State Indexes 3

and Their Application to Condition Monitoring and Fault Diagnosis of

Railway Axle Bearings Faults Diagnostics of Railway Axle 4

Bearings Based on IMF’s Confidence Index Algorithm for Ensemble EMD Real time cardan-shaft state estimation 5

of high-speed train based on Ensemble Empirical Mode Decomposition

5、科研项目 :

项目时间 2017.01–2019.12 2016.01–2017.12

项目名称

高速圆锥滚子轴承多时间尺度状态

评估与主动运维策略研究 高速列车齿轮箱动态健康监测与安

项目类型

四川省应用基础面上项目 四川省应用基础计划重大课题

经费 （万元） 10 6

参与状况（排序） 主持（1） 合作主

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