1月25日上午10：00，上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室彭志科教授应邀于力学二楼215多媒体教室为我院精密机械与精密仪器系师生带来了题为“非线性调频信号分解与系统辨识”的必威最新 。
彭教授将自然界及工程中常见的旋转机械振动信号、表面波、生物脑电信号等非平稳信号作为研究对象，分析得出目前非线性调频信号分析所面临的强非平稳性（傅立叶频谱不能反映非线性调频信号的真实特征）、多分量相互交叉（频带集中，难于分离）及噪声干扰（弱分量易被噪声淹没）等挑战。
针对上述问题，彭教授从傅立叶级数模型出发，推广并提出了多非线性调频分量模型，并围绕参数化时频变换、非线性调频分量分解及系统辨识三个方面展开报告。首先，参数化时频变换是通过旋转操作将窗函数截取的频率变化的信号片段转换为频率不变的信号，并且使得转换前后的信号在窗中心时刻的频率相同。该方法的提出，使得水轮机振动信号精细时频特征被成功提取。然后，彭教授展示了如何将非线性调频分量分解用于杀人鲸的声音信号，并有效地分离出信号中包含的复杂时频曲线。之后，将该方法用于系统辨识，包括线性振动系统的模态参数辨识和时变系统辨识，有效地消除了环境干扰及密聚模态等问题。
最后，同学们就该方法可能存在的问题及其针对轴承故障信号的适用性展开讨论。彭教授耐心地回答了同学们的问题，并鼓励大家使用该方法分析不同的信号，并对可能产生的问题进行进一步地研究及完善。
彭志科教授简介：
彭志科，本硕博毕业于清华大学，国家杰出青年科学基金获得者（2011），教育部长江特聘教授(2015)，科技部“中青年科技创新领军人才”(2016)。1998年和2003年在清华大学分别获学士和博士学位，2003年4月至2009年3月期间先后在香港城市大学、英国Cranfield大学、Sheffield大学和Loughborough大学从事博士后研究工作，自2009年起，分别为上海交通大学特别研究员、特聘教授。现为上海交通大学机械与动力工程学院常务副院长、机械系统与振动国家重点实验室副主任、上海交通大学工科荣誉计划项目主任。
近年来围绕动力学分析、振动控制与隔离和健康状态监测等展开研究，在1)非线性系统建模与分析；2)振动抑制和隔离理论；3)结构损伤定量诊断；4)非平稳信号分析等方面取得了一些创新成果。发表SCI收录论文116篇(第1作者39篇)，SCI他引2000余次，3篇论文曾入选本领域近十年ESI TOP 1%高被引论文。2014~2017年连续入选爱思唯尔“中国高被引学者榜单”。多次受邀在国内外学术会议上做大会特邀报告，在国防科技大学短期讲学1次。先后获上海青年科技英才提名奖、中国振动工程学会青年科技奖、教育部新世纪优秀人才支持计划、上海市浦江人才支持计划、教育部自然科学一等奖(排名第2)和教育部科学技术进步二等奖(排名第5)。
担任全国科技创新领军人才联盟理事、中国振动工程学会理事、上海力学学会理事、中国力学学会动力学与控制专业委员会委员、中国振动工程学会非线性振动专业委员会副主任委员、中国振动工程学会设备故障诊断专业委员会常务理事、中国振动工程学会转子动力学专业委员会常务理事、中国振动工程学会高级会员、The British Institute of NDT和The International Institute of Acoustics and Vibration会员。
（精密机械与精密仪器系）
