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赵孝礼

无  讲师
  • 目前就职： 机械工程学院
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  • 电子邮箱： xlzhao@njust.edu.cn
  • 邮编： 210094
  • 工作单位：
  • 通讯地址： 南京市玄武区孝陵卫200号
  • 个人信息
  • 指导学科
  • 社会、学会及学术
  • 出版专著和教材
  • 科研创新
  • 教学活动
  • 发表论文
  • 指导学生情况
  • 其他信息
  • 获奖、荣誉称号

教育经历

  • 2021.12—至今            在职博士后           南京理工大学 机械工程学院            合作导师：姚建勇教授   

  • 2017.09—2021.01              博士                   东南大学 机械工程学院                       机械工程

  • 研究兴趣：智能监测、故障诊断与运维；人工智能与信号处理；智能机器人技术等博士  导师：贾民平教授

  • 2019.09—2020.09    CSC联合培养博士   University of British Columbia               机械电子工程

  • 研究方向：智能设备感知、预测、维护                                  合作导师：Prof. Zheng Liu

  • 2014.09—2017.06             硕士                 兰州理工大学 机电工程学院               机械制造及其自动化

  • 研究方向：数据驱动型旋转机械状态监测与故障诊断                                               导师：赵荣珍教授


工作经历

  • 2021.01-至今               讲师              南京理工大学    机械工程学院  

  • 2021.12-至今               博士后          南京理工大学    兵器科学与技术

个人概况

  • 系别：机械工程学院/火箭导弹发射工程系
    职称/职务：讲师/助理教授
    学位：工学博士
    出生年月：1991年10月
    办公室：南京理工大学机械工程学院院楼202
    邮编：210094

    QQ号：1220116683


  • 相关链接：
    ResearchGate：https://www.researchgate.net/profile/Xiaoli-Zhao-6

  • Google Scholar：https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=9XRCgT0AAAAJ&view_op=list_works

  • 个人主页：http://teacher.njust.edu.cn/jxgc/zxl/list.htm

  • 招生主页：http://teacher.njust.edu.cn/jxgc/zxl/list.htm

  • 不列颠哥伦比亚大学电子工程系 UBC Visiting scholar：https://analytics.ok.ubc.ca/team.html

  • Email：xlzhao@njust.edu.cn（南京理工大学）、zhaoxiaoli5258@163.com

  • 个人概况：

  • 赵孝礼，男，1991年10月生，现在南京理工大学机械工程学院讲师（助理教授）, 2021年1月毕业于东南大学，获得工学博士学位(导师贾民平教授)，2019年09月至2020年09月曾在加拿大不列颠哥伦比亚大学联合培养(合作导师Prof. Zheng Liu(刘征教授，Intelligent Sensing, Diagnostic and Prognostic Research Lab，详情见网址：https://analytics.ok.ubc.ca/)，江苏省“双创博士”，南京理工大学兼职博后(合作导师姚建勇教授)。目前，主要研究方向为高端机电液装备故障诊断与智能运维、人工智能与信号处理技术、智能机器人技术等，研究对象包括电液伺服系统、高铁机组、工程机械、风/水力发电装备、航空航天、武器装备等，并取得一系列显著性成果。

  • 目前以第一作者/唯一通讯作者在IEEE-TNNLS、IEEE-TII、IEEE/ASME-TMECH、IEEE-TIM、MSSP、自动化学报等国内外期刊上发表论文20余篇（其中，14篇期刊论文SCI)：包括IF大于10的3篇，ESI高被引2篇，具体按中科院SCI最新分区，二区以上12篇，其中包含8篇一区Top、 IEEE/ASME Trans. 6篇（IEEE-TNNLS、IEEE-TII、IEEE-TII、IEEE/ASME-TMech、IEEE-TIM、IEEE-TIM）。根据Google Scholar统计论文被引总次数达500+，单篇最高被引次数60+，h-index为8；申请发明专利7项，授权国家发明专利5项。

  • 目前，主持国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国教育部博后基金面上项目、中央高校基本业务项目、自主科研-交叉原创项目等国家级、省部级项目6项，校企合作项目3项；参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目、多项校企合作等若干项目。

  • 此外，还参加URAI-2016，2016年、2018年、2022年全国设备监测诊断与维护学术会议、APARM 2020-Vancouver、PHM2021-Nanjing、PHM2022-Yantai，并在分会场参加组织并做了学术报告，与他人合作成果20余项等。曾获得三次国家研究生奖学金、省级优秀学位论文、各校级、企业级奖学金或其他荣誉若干、一系列高水平期刊优秀审稿人、2021年度南理工优秀教职工等奖励与荣誉。


  • 服务与兼职：

  • 担任3个SCI期刊Guest Editor MDPI旗下《Applied Sciences》《Sensors》；10余个EI国际会议Program Chair和Session Chair等；

  • 同时也是30多个国内外多个SCI、EI等期刊、会议的审稿人与评审人等

  • 中国机械工程学会会员、航空学会、宇航学会、兵工学会会员等；美国电子电工学会IEEE 会员、IEEE-IMS 、IEEE-IES会员等；中国振动工程学会、江苏省振动工程学会、中国系统工程学会、系统可靠性专业委员会等组织会员等。

指导学科

学科专业
0826|兵器科学与技术招生类别本/硕所在学院机械工程学院
研究方向
武器装备智能运维与健康管理；智能故障诊断与寿命预测；人工智能与机器学习技术；先进武器系统与发射技术等


学科专业0802|机械工程 (机械电子)招生类别本/硕所在学院机械工程学院
研究方向高端机电液装备健康管理与智能运维；人工智能与信号处理；工业人工智能与大数据;数据挖掘与信息融合；康复机器人技术等


  • 研究方向：健康管理与智能运维，智能装备状态监测、故障诊断与寿命预测，人工智能与信号处理，数据挖掘与信息融合，智能机器人技术等；


  • 研究对象：大型机电液装备（航空航天器、电静液作动器、液压元件、系统、整机,飞行器作动系统、直升机传动系统，风力发电机组、大型旋转机械、工程机械等）、武器装备、发射装备(火箭导弹)等；


  • 欢迎机械工程、兵器科学与技术、自动化、仪器科学与技术、电气工程、计算机科学、信息科学、动力工程、数学等相关专业背景的学生交流、报考；


  • 目前，每年指导或协助指导本科、硕士研究生不超过3名。要求对Matlab或Python等编程语言较熟悉，或精通硬件设计、或对动力学建模与控制熟悉等。

  • 招生主页：https://gsmis.njust.edu.cn/open/TutorInfo.aspx?dsbh=eXtMxJv1vxiqOaqC-qrDxg==&yxsh=mboIYkyF0LY=&zydm=07BgtZn3rQo=







社会、学会及学术兼职

  • Reviewers of (部分):

  • 担任多个SCI、EI国内外高水平期刊审稿人：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning System、IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE/ASMETransactions on Mechatronics、IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems、Mechanical Systems and Signal Processing、Knowledge-Based Systems、Applied Soft Computing、ISA Transactions、Reliability Engineering & System Safety、Structural Health Monitoring、Computers in Industry、Neurocomputing、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica、Measurement、IEEE Sensors Journal、Measurement Science and Technology、Part C: Journal of Mechanical Engineering Science、IEEE Access、Machine Vision and Applications、Digital Signal Processing、Interdisciplinary Sciences: Computational Life Sciences、International Journal of Production Research、Journal of Intelligent & Fuzzy Systems、Building and Environment、International Journal of Acoustics and Vibration、MDPI旗下众多SCI期刊、自动化学报、振动与冲击等期刊；


  • 参加国内外学术会议与活动(部分)：


  • [01] 2016 13th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI-2016)

  • [02] 2018年全国设备监测诊断与维护学术会议(包头)

  • [03] The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM 2020 – Vancouver)

  • [04] 2021 Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Nanjing)

  • [05] 2022 Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Yantai)

  • [06] 2022年全国设备监测诊断与维护学术会议（太原）

    [07] 在国内外相关学术会议，并在分会场做了研究报告以及组织分会活动等，并担任多个SCI期刊Guest Editor 如

    [08]  Applied Sciences(SCI)《Applied Sciences》（SCI，IF=2.679）组织了一个Special Issue：“Intelligent Machine Fault Diagnosis”（投稿网址为https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/Fault_Diagnosis_Machine）等

  • [09] PHM-2022(Yantai): https://icphm.org/Special%20Sessions.html 等

  • 参加国内外学术会议与期刊兼职(部分)：

  • 同时也是多个国内外学会如中国机械工程学会会员、航空学会、宇航学会、兵工学会会员等；美国电子电工学会IEEE 会员、IEEE-IMS 、IEEE-IES会员等；中国振动工程学会、江苏省振动工程学会、中国系统工程学会、系统可靠性专业委员会等组织会员等。





出版专著和教材

Book chapter:

[01] Zheng Liu, Minping Jia,Xiaoli Zhao, Adaptive Deep Auto-encoder with Cuckoo Search Algorithm for Intelligent Fault Diagnosis of Rotating Machinery[M].Nature-inspired Computing Paradigms in Systems-RAMS+C & PHM,Elsevier 2020.


科研创新

赵孝礼，男，1991年10月。2021年1月毕业于东南大学，获得工学博士学位(导师贾民平教授)，2019年09月至2020年09月曾在加拿大不列颠哥伦比亚大学联合培养(合作导师Prof. Zheng Liu)，现为南京理工大学机械工程学院讲师/助理教授，江苏省“双创博士”，南京理工大学兼职博后(合作导师姚建勇教授)。目前，主要研究方向为高端机电液装备故障诊断与智能运维、人工智能与信号处理技术、智能机器人技术等，研究对象包括电液伺服系统、高铁机组、工程机械、风/水力发电装备、航空航天、武器装备等，并取得一系列显著性成果。本人近5年以第一作者发表SCI期刊论文14篇，6篇EI论文，具体按中科院SCI最新分区，二区以上12篇，其中包含8篇一区Top、 IEEE/ASME Trans. 6篇（IEEE-TNNLS、IEEE-TII、IEEE-TII、IEEE-TMECH、IEEE-TIM、IEEE-TIM)、2篇ESI高被引论文等、谷歌引用超500余次。申请国家发明专利7件，授权5件。目前，主持国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目、中国教育部博后基金面上项目、中央高校基本业务项目、自主科研-交叉原创项目等国家级、省部级项目6项，校企合作项目3项；参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目、多项校企合作项目等若干。此外，还参加URAI-2016，2016年、2018年、2022年全国设备监测诊断与维护学术会议、APARM 2020-Vancouver、PHM2021-Nanjing、PHM2022-Yantai，并在分会场参加组织并做了学术报告，与他人合作成果20余项等。曾获得三次国家研究生奖学金、省级优秀学位论文、各校级、企业级奖学金或其他荣誉若干、担任一系列高水平期刊审稿人等。具体情况见个人简历与个人主页。



科研项目

主持项目：

  • 国家自然科学基金青年项目：波动工况下航空电静液作动器轴承故障的深度图迁移智能诊断研究，No. 52205062，2023.01-2025.12,30万元，主持；

  • 江苏省自然科学基金青年项目：变工况下电静液作动系统智能诊断与健康管理关键技术研究, (BK20220950) 2022.07-2025.06, 20万元, 主持；

  • 中国教育部博后基金面上项目: 空天作动器关键部件智能诊断理论及方法研究，No. 2022m711624，2022.07-2023.12，8万元，主持；

  • 江苏省“双创博士”人才项目，2022/07-2025/06,15万元, 主持；

  • 中央高校基本科研业务费暨自主科研(原创与交叉专项)：复杂工况下航空作动系统轴承故障的智能迁移诊断新方法研究，2022.08-2025.08，(No. 30922010701), 15万元，主持；

  • 浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室开放课题, GZKF-202218, 2023.01.01-2024.12.31, 主持；

  • 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目：基于深度无监督学习的旋转机械故障诊断方法研究，(项目号：SJKY190064), 2019.06-2020.09, 3万元, 主持；

  • 中华人民共和国科学技术部,国家重点研发计划(青年科学家项目)：高性能液压阀性能在线监测与智能控制项目号：2021YFB2011300, 2021年11月至 2024年10月, 500万元, 在研, (承担“基于云端的高性能液压阀智能诊断与预测系统研究”任务)，参与；

    参与项目：

  • 国家自然科学基金面上项目：融合元学习与知识迁移的滚动轴承寿命预测预报理论方法研究及应用（项目号：52075095), 主要研究智能诊断与预测部分，2020年11月-2022年12月, 参与；

  • 国家自然科学基金面上项目：融合疲劳现象学与奇异谱分解的起重机损伤识别及寿命预测研究（项目号：51675098)，2017年1月-2020年12月, 参与；

  • 国家自然科学基金重点项目：高效高功率密度轴向磁场永磁同步电机系统关键科学问题研究(项目号：51937002,  2020年1月-2024年12月, 参与；

  • 国家自然科学基金面上项目：数据驱动途径的典型旋转机械智能决策与知识粒计算(No. 51675253), 2017年1月-2017年7月, 参与；

  • 教育部高等学校博士学科点专项科研基金：“数据驱动的故障知识发现知识粒度计算问题研究（No. 20136201110004), 2014.09-2015.06, 参与；

  • 校企合作项目（横向课题）：2MW风力发电机组振动测试分析，2016.12-2017.06参与；

  • 校企合作项目（横向课题）：智能电机运行状态监测与维护系统开发，2017.06-2017.12参与；

  • 加拿大UBC与NRC合作项目：Development of Digital Twin Technologies for Aircraft Structural Life-Cycle Management, 2019.12-2020.06, 参与；



教学活动

  • [01] 任南京理工大学机械工程学院2021级本科生兵器(三)班、班导师；

  • [02] 任南京理工大学机械工程学院3名本科生导师；

  • [03] 每学年讲授课程包括：

    《火箭发射装置传动系统与控制》(本科生选修课程)；

    《火箭发射系统概论》(研究生课程)；

    《智能运维与健康管理》(本科生课程)；

    《火箭炮智能随动控制与运维》(研究生课程)等课程；

  • [04]南京理工大学“本科教学改革与建设工程-创新性开放实验项目2022”《武器发射系统关键零部件智能测控与运维》CXXM2022004，1w，主持；

  • [05]南京理工大学-项目式教学改革-示范课群，“XXX火箭炮课程”，参与；

  • [06]2021指导多名本科生毕业设计；

  • [07]协助指导2~3名硕士研究生、1~2博士研究生；


发表论文

学术成果：

以第一作者或通讯作者发表的论文：


  1. [01] Zhao X(赵孝礼), Yao J(姚建勇*), Deng W(邓文翔), et al. Intelligent Fault Diagnosis of Gearbox Under Variable Working Conditions With Adaptive Intraclass and Interclass Convolutional Neural Network[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2021.3135877.(SCI, IF=10.451, Top期刊,已在线发表)

  2. [02] Zhao X(赵孝礼), Yao J(姚建勇*), Deng W(邓文翔), et al. Normalized Conditional Variational Auto-Encoder with adaptive Focal loss for imbalanced fault diagnosis of Bearing-Rotor system[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2022, 170: 108826.(SCI, IF=6.823, Top期刊, 已发表)

  3. [03] Zhao X (赵孝礼), Yao J(姚建勇*), Deng W(邓文翔), DingP (丁鹏), ZhuangJ(庄集超), Liu Z(刘征). Multi-Scale Deep Graph Convolutional Networks for Intelligent Fault Diagnosis of Rotor-Bearing System Under Fluctuating Working Conditions[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics,2022, doi: 10.1109/TII.2022.3161674. (SCI, IF=10.215, Top期刊, 已录用, TII-21-3922.R3),

  4. [04] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*), LiuZ (刘征). Semi-Supervised Graph Convolution Deep Belief Network for Fault Diagnosis of Elector-mechanical System with Limited Labeled Data[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(8): 5450-5460.(SCI, IF=10.215, Top期刊, 已检索)

  5. [05] Zhao X(赵孝礼), JiaM(贾民平*), DingP(丁鹏),et al.Intelligent Fault Diagnosis of Multi-Channel Motor-Rotor System based on Multi-manifold Deep Extreme Learning Machine[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2020, 25(5): 2177-2187.(SCI，IF=5.303, Top期刊, 已检索)

  6. [06] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*), LiuZ(刘征). Multiple-Order Graphical Deep Extreme Learning Machine for Unsupervised Fault Diagnosis of Rolling Bearing, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70:1-12.(SCI, IF=4.016, Top期刊，已检索)

  7. [07] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*), LiuZ(刘征).Semisupervised deep sparse auto-encoder with local and nonlocal information for intelligent fault diagnosis of rotating machinery[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2020, 70: 1-13.(SCI, IF=4.016, Top期刊，已检索)

  8. [08] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*), Lin M(林明耀). Deep Laplacian Auto-encoder and its application into imbalanced fault diagnosis of rotating machinery[J]. Measurement, 2020, 152: 107320. WOS:000508908600056.(SCI, IF=3.927, 已检索) (ESI 高被引论文)

  9. [09] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*). A novel unsupervised deep learning network for intelligent fault diagnosis of rotating machinery[J]. Structural Health Monitoring,2020, 19(6):1745-1763. (SCI, IF=5.929, Top期刊,已检索)

  10. [10] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*). Fault diagnosis of rolling bearing based on featurereduction with global-local margin Fisher analysis[J]. Neurocomputing, 2018, 315: 447-464. (SCI, IF=5.719, 已检索)

  11. [11] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*). A new Local-Global Deep Neural Network and itsapplication in rotating machinery fault diagnosis[J]. Neurocomputing,2019, 366(13): 215-233. (SCI, IF=5.719, 已检索)

  12. [12] Zhao X(赵孝礼),JiaM(贾民平*). A Novel Deep Fuzzy Clustering Neural NetworkModel and Its Application in Fault Recognition of Rolling Bearing[J]. Measurement Science and Technology, 2018, 29: 125005 (21pp).(SCI, IF =2.046,已检索)

  13. [13] X. Zhao, M. Jia* and Z. Liu, Fault Diagnosis Framework of Rolling Bearing Using Adaptive Sparse Contrative Auto-Encoder With Optimized Unsupervised Extreme Learning Machine,[J] IEEE Access, vol. 8, pp. 99154-99170,2020, WOS:000541127800018. (IF = 3.745, SCI二区，已检索)

  14. [14] Zhao X(赵孝礼), JiaM(贾民平*), DingP(丁鹏),LiuZ(刘征), et al. A new intelligent weak fault recognition framework for rotating machinery[J]. International Journal of Acoustics and Vibration, 2020, 25(3): 461-479.( SCI, IF=0.581, 已检索)

  15. [15] 赵孝礼, 赵荣珍*. 全局与局部判别信息融合的转子故障数据集降维方法研究[J]. 自动化学报, 2017, 43(4): 560-567.(EI期刊, 国内一级学报,已检索).

  16. [16] 赵孝礼, 赵荣珍*, 孙业北, 何敬举. 基于正则化核最大边界投影维数约简的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2017, 36(14):104-110.(EI, 期刊, 已检索).

  17. [17] 赵荣珍, 赵孝礼*, 何敬举，刘韵佳，相关流形距离在转子故障数据集分类中的应用方法[J]. 振动与冲击, 2017, 36(18):125-130.(EI期刊, 已检索, 导师一作，学生二作).

  18. [18] Zhao X(赵孝礼), ZhaoR (赵荣珍*). A Method to Integrate KSSOMFA and WKNN Together on Faults Identification of Rotating Machinery[C].2016 13th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI). IEEE216675-680.(EI, 国际会议,已检索)

  19. [19] Zhao X(赵孝礼), LiuZ(刘征*), WangT(王腾),BinJ(宾俊驰), M. Jia(贾民平), Unsupervised Fault Diagnosis of Machine via Multiple-Order Graphical Deep Extreme Learning Machine [C]. The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability andMaintenance Modeling,2020: 1-6.(APARM 2020 – Vancouver).(EI,国际会议,已检索)

  20. [20] Zhao X(赵孝礼), Yao J(姚建勇*), Deng W(邓文翔), et al. Imbalanced Fault Diagnosis of Bearing-Rotor System via Normalized Conditional Variational Auto-Encoder with Adaptive Focal Loss[C]//2021 Global Reliability and Prognostics and Health Management (PHM-Nanjing). IEEE, 2021: 1-6.(EI, 国际会议, 已检索)



合作发表的论文：


  1. [01] DingY, DingP, ZhaoX (赵孝礼), CaoY and JiaM. Transfer Learning for Remaining Useful Life Prediction Across Operating Conditions Based on Multisource Domain Adaptation[J].IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2022, doi: 10.1109/TMECH.2022.3147534.(SCI，已发表)

  2. [02] J. Zhuang, M. Jia, Y. Ding and X. Zhao, Health Assessment of Rotating Equipment With Unseen Conditions Using Adversarial Domain Generalization Toward Self-Supervised Regularization Learning, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, doi: 10.1109/TMECH.2022.3163289.

  3. [03] DingP, JiaM, DingY, ZhaoX(赵孝礼). Statistical alignment based meta gated recurrent unit for cross-domain machinery degradation trend prognostics using limited data[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-12. (SCI，已发表);

  4. [04] DingP, JiaM, Zhuang J, DingY, Cao Y, ZhaoX(赵孝礼)Multiobjective evolution enhanced collaborative health monitoring and prognostics: a case study of bearing life test with three-axis acceleration signals[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2022. (SCI，已录用);

  5. [05] DingP, JiaM, ZhaoX(赵孝礼), Meta deep learning based rotating machinery health prognostics toward few-shot prognostics[J]. Applied soft computing, 2021, 104: 107211.(SCI, 已发表);

  6. [06] ShaoJ, NiuY, XueC, WuQ, ZhouX, XieY, ZhaoX(赵孝礼). Single-channel SEMG using wavelet deep belief networks for upper limb motion recognition[J]. International Journal of Industrial Ergonomics, 2020, 76: 102905. (SCI, 已检索);

  7. [07] WangT, LiuZ,ZhaoX(赵孝礼), LiaoM, MradN. Bayesian-Based Method for the Remaining Useful Life and Reliability Prediction of Steel Structure[C]. The 9th Asia-Pacific International Symposium on Advanced Reliability and Maintenance Modeling (APARM 2020 –Vancouver)  (国际会议, EI 已检索)


专利等知识产权：

  1. [01] 贾民平, 赵孝礼, 沈慧, 胡建中, 许飞云, 黄鹏. 一种深度拉普拉斯自编码的旋转机械故障诊断方法[P].发明专利，授权公告日2020.10.09, ZL 201910308770.5. (已授权);

  2. [02] 贾民平, 赵孝礼, 胡建中, 许飞云, 黄鹏, 佘道明, 鄢小安. 一种无监督深度学习网络的机械故障诊断方法[P].发明专利, 授权公告日: 2020.03.31, 授权号：ZL 201810736521.1. (已授权);

  3. [03] 贾民平, 赵孝礼, 杨诚, 丁鹏, 胡建中, 许飞云, 黄鹏. 一种自适应稀疏压缩自编码的滚动轴承故障诊断系统. [P]发明专利, 申请公布日2020.02.28, CN110849626 A. (公开实质审查);

  4. [04] 贾民平, 丁鹏, 赵孝礼, 佘道明, 黄鹏, 胡建中, 许飞云. 元深度学习驱动的旋转机械小样本健康评估方法. [P]发明专利, 申请公布日20200922, CN111695209A.(公开实质审查);

  5. [05] 贾民平,丁鹏, 赵孝礼, 杨诚, 佘道明, 许飞云, 胡建中, 黄鹏.平稳子空间外源矢量自回归的旋转机械退化趋势预测方法.[P] 发明专利, 申请公布日2020.06.16, CN 111291918 A. (公开审查);

  6. [06] 贾民平, 杨诚, 许飞云, 胡建中, 黄鹏, 佘道明, 赵孝礼. 基于变分模态分解和相空间平行因子分析的滚动轴承微弱故障特征提取方法.[P] 发明专利,申请公布日2019.11.29, CN 110514444 A. (公开审查);

  7. [07]薛澄岐, 邵俊凯, 刘威, 赵孝礼, 牛亚峰. 多变量墙体清扫机器人.[P] 发明专利，申请公布日2018.09.21, CN108553039A. (已授权);




指导学生情况

  • [01] 任南京理工大学机械工程学院2021级本科生兵器(三)班、班导师；

  • [02] 任南京理工大学机械工程学院3名本科生导师；

  • [03] 每学年讲授课程包括：

    《火箭发射装置传动系统与控制》(本科生选修课程)；

    《火箭发射系统概论》(研究生课程)；

    《智能运维与健康管理》(本科生课程)；

    《火箭炮智能随动控制与运维》(研究生课程)等课程；

  • [04]南京理工大学“本科教学改革与建设工程-创新性开放实验项目2022”《武器发射系统关键零部件智能测控与运维》CXXM2022004，1w，主持；

  • [05]南京理工大学-项目式教学改革-示范课群，“XXX火箭炮课程”，参与；

  • [06]2021指导多名本科生毕业设计；

  • [07]协助指导2~3名硕士研究生、1~2博士研究生；



其他信息

团队信息：


本科研团队为南京理工大学机电液先进伺服控制研究课题组(姚建勇科研团队)，本团队长期从事机电液伺服控制与健康管理、智能运维与控制、故障诊断、运维管理等方面的研究，主要依托南京理工大学、流体动与机电系统国家重点实验室和国家电液控制工程技术研究中心(浙江大学)、飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室(北京航空航天大学)等多个国家级科研平台，拥有完善的高端机电液装备系统设计、研究和试验条件，所在研究团队(姚建勇教授科研团队)长期致力于研究武器装备机电液伺服控制、动态系统故障检测、诊断及容错等关键技术，主要涉及武器装备的高性能机电液伺服系统，重载工业机器人技等高端机电液装备的智能制造与智能运维。目前，团队拥有教授1名(入选“万人计划”青年拔尖人才)、副教授1名及讲师2名，博士研究生12人，硕士研究生34人。团队主持国家重点研发计划项目1项，国家自然科学基金6项，省部级课题10余项等。团队针对航空航天、武器、风电、高铁、工业机器等重要领域的机电液装备开展广泛且深入的故障诊断与智能运维等研究工作，成功应用于工程一线，解决一系列重大装备监测诊断的难题。因此，积累丰富的机电液装备故障诊断软、硬件系统研发经验。长期从机电液装备智能控制与智能运维等方面的研究。团队主要人员概况如下所示：


姚建勇教授简介：

姚建勇，现为南京理工大学机械工程学院教授、博导、科研院基础研究处处长，霍英东青年教师基金，入选中国科协青年拔尖人才托举计划、江苏省六大人才高峰等人才计划，担任机械工程学会高级会员、流体传动与控制青工委副主任委员。姚建勇2012年博士毕业于北京航空航天大学，师从焦宗夏教授。博士毕业后加入南京理工大学，2015年晋升副高，2016年破格晋升教授。曾在国家自然科学基金委员会机械处借调。长期致力于研究武器装备机电液伺服控制、动态系统故障检测、诊断及容错等关键技术，主要涉及武器装备的高性能机电液伺服系统，重载工业机器人技等高端机电液装备的智能制造与运维。以第一作者/通讯作者发表论文120余篇，其中SCI 收录论文64篇，EI 收录论文23篇，谷歌总引3500余次，SCI他引2000余次，ESI 高被引论文8篇，被引用超过100次的论文8篇，最高引用517次，是2000年至今Web of Science 数据库中液压控制领域SCI他引最高的论文。获授权发明专利23件，其中第一发明人12件。近几年，先后主持国家重点研发计划(高性能液压阀性能在线监测与智能控制)、国家自然科学基金、f等项目20余项。

目前担任机械工程学会流控分会青工委副主任委员，任学术会议大会副主席、分论坛主席5次，受邀在第11届全国流体传动与控制学术会议（每两年一届）做大会报告，是迄今为止首位也是唯一一位“80后”大会报告人。近五年获得省部级科技奖励3项，即2018年教育部自然一等奖、2019年黑龙江省自然二等奖和2020年江苏省科技一等奖等。荣获CJA 2005~2015突出贡献奖、高被引学者奖。研究成果得到国内外30余位院士、Fellow的广泛引用和正面评价。出版学术专著一部，担任三本SCI/EI期刊编委/副主编等。


胡健副教授简介：

胡健，2007 年博士毕业于东南大学，2010 年南京理工大学博士后出站。现为南理工副教授、硕士研究生导师。主要从事机电系统设计、控制与仿真技术，人工智能理论与技术等方面的教学和科研。参加并完成多个纵向和横向项目，包括国家自然科学基金项目等。以第一作者及通讯作者身份在机械传动和控制领域国内外期刊和会议中发表论文20余篇，其中SCI收录10余篇，EI收录10余篇。


邓文翔博士简介：

邓文翔于 2013 年获得中南大学机械工程专业学士学位，2018年毕业于南京理工大学机械工程专业，获工学博士学位。现任南京理工大学机械工程学院讲师，目前研究兴趣包括机电系统伺服控制、液压机器人控制、鲁棒自适应控制和非线性补偿。


赵孝礼博士简介：

赵孝礼，南京理工大学讲师，2021年1月毕业于东南大学，获得工学博士学位，南理工兼职博士后，博后和博士阶段分别师从贾民平教授与姚建勇教授，2019年09月至2020年09月曾在加拿大不列颠哥伦比亚大学联合培养，合作导师为Prof. Zheng Liu。目前，本人主要研究方向为高端机电液装备故障诊断与智能运维、人工智能与信号处理等，研究对象包括电液伺服系统、高铁机组、工程机械、风/水力发电装备、航空航天、武器装备等，并取得一系列显著性成果。本人近5年以第一作者发表SCI期刊论文14篇，6篇EI论文(1篇为《自动化学报》)，具体按中科院SCI最新分区，二区以上12篇，包含8篇一区Top , IEEE/ASME Trans. 6篇（IEEE-TNNLS、IEEE-TII、IEEE-TII、IEEE-TMECH、IEEE-TIM、IEEE-TIM), 1篇ESI高被引论文，1篇MSSP等，Google scholar超过300次引用。另外，申请发明专利7件，授权4件。还参加URAI-2016、2018年全国设备监测诊断与维护学术会议(包头)、APARM 2020-Vancouver、PHM2021-Nanjing、PHM2022-Yantai等国内外学术会议，并在分会场参加组织并做了学术报告，与他人合作成果10余项等。主持或参与了江苏省普通高校研究生科研创新计划项目、国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划及多项校企结合项目等若干。曾获得三次国家研究生奖学金、省级优秀学位论文、各校级、企业级奖学金或其他荣誉若干、担任一系列高水平期刊审稿人等。




获奖、荣誉称号

  • 2022年度入选江苏省人才项目一项；

  • 2021年度获得南京理工大学优秀教职员工；

  • 2020年获得博士研究生国家奖学金；

  • 2020年获得东南大学一等学业奖；

  • 2020年获得东南大学“三好学生”；

  • 2019-2020获得国家留学基金委资助项目(加拿大不列颠哥伦比亚大学博士联合培养交流项目)；

  • 2019年获“埃斯顿自动化”企业奖学金;

  • 2019年获得博士研究生国家奖学金;

  • 2018-2019年获得东南大学二等学业奖学金;

  • 2018-2019年获得东南大学“三好学生”荣誉称号;

  • 2017-2018年获得东南大学一等学业奖学金;

  • 2017年度获得优秀研究生毕业生、硕士论文《全局与局部特征信息融合的旋转机械故障数据集降维方法研究》被评为甘肃省优秀硕士论文奖、校级优秀论文奖等荣誉称号;

  • 2017年度 获硕士研究生国家奖学金；

  • 2014年-2017年度多次获得校级奖学金；

  • 2010年-2014年度多次获得优秀奖学金、三好学生、优秀团员等荣誉称号；

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