张菀


个人信息Personal Information 讲师（高校）
教师拼音名称：zhangwan
所在单位：自动化学院
办公地点：学科三号楼S517
性别：女
职称：讲师（高校）
其他联系方式Other Contact Information








个人简介Personal Profile 教育背景
2014.03—2018.09 博士 东南大学 机械工程学院 机械电子工程
研究方向：机电系统状态监测与故障诊断
2010.09—2013.06硕士 安徽工程大学 机械工程学院 机械设计制造及其自动化
研究方向：机电系统测试与控制
2006.09—2010.06本科 安徽工程大学机电学院 自动化

工作经历
2013.11—2014.03 埃夫特智能装备有限公司 电气工程师
2018.09—至今 南京信息工程大学 自动化学院 讲师


参与的科研项目
参与国家自然基金项目“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”
参与横向课题“2MW风力发电机组振动测试分析”
参与横向课题“智能电机远程在线监控与维护系统开发”
主持了南京信息工程大学人才引进项目“基于信号稀疏表示的滚动轴承微弱故障特征提取”



研究方向：机电系统状态监测与故障诊断、信号处理、稀疏表示
指导学生竞赛获奖：指导学生获2019年江苏省第五届“互联网+”大学生创新创业大赛三等奖，2020年江苏省第五届智能（虚拟）仪器大赛二等奖


发表的学术论文和专利
[1] Zhang Wan*;Ding Yu; Yan Xiaoan; Jia Minping; Weak Multiple Fault Detection Based on Weighted Morlet Wavelet-Overlapping Group Sparse for Rolling Bearing Fault Diagnosis.Applied sciences, 2020,10(6): 2057.
[2] Zhang Wan; JiaMingping*;Yan Xiaoan; Weighted sparsity-based denoising for extracting incipient fault in rolling bearing. Journal of Mechanical Science and Technology, 2017, 31(10): 4557-4567.
[3] Zhang Wan; JiaMingping*; Zhu Lin; Comprehensive overview on computational intelligence techniques for machinery condition monitoring and fault diagnosis. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2017, 30(4): 782-792.
[4] Zhang Wan; JiaMingping*; Yan Xiaoan; Application of improved wavelet total variation denoising method for incipient fault diagnosis of rolling bearing. 2018 IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (MSAM 2018), Kitakyushu, Japan, Apr 10-13, 2018: 012030.
[5]张菀; 贾民平*; 朱林; 一种自适应 Morlet 小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用. 东南大学学报: 自然科学版, 2016, 46(3): 457-463.
[6]张菀;贾民平*;朱林等; 基于小波全变分降噪方法的滚动轴承早期故障特征提取[C]. 第十二届全国振动理论及应用学术会议, 2017年10月20日-22日, 中国南宁, 2017: 123-130.
[7]Yan Xiaoan; JiaMingping*;Zhang Wan; Zhu Lin;Fault diagnosis of rolling element bearing using a new optimal scale morphology analysis method[J]. ISA transactions, 2018, 73: 165-180.
[8]Yan Xiaoan*; Liu Ying; Zhang Wan; Wang Xianbo; Research on a Novel Improved Adaptive Variational Mode Decomposition Method in Rotor Fault Diagnosis[J]. Applied Sciences, 2020, 10(5): 1696.
[9]佘道明; 贾民平*; 张菀; 一种新型深度自编码网络的滚动轴承健康评估方法[J]. 东南大学学报: 自然科学版, 2018, 48(05): 801-806.
[10]贾民平, 张菀, 许飞云等. 一种滚动轴承早期故障特征提取方法[P]. 江苏：CNA,2016-07-13.(发明专利，实质审查阶段)
[11]许德章,张菀,汪志红等. 基于恒流源供电方式的六维力传感器信号转换电路[P]. 安徽：CNU,2012-05-30.(实用新型专利)
[12]许德章,许玉云,张菀. 工作带宽内具有幅值自稳定正弦波激励力的电磁激振器[P]. 安徽：CNA,2014-05-21.(发明专利，已授权)





教育经历Education Background
工作经历Work Experience
暂无内容 暂无内容
研究方向Research Focus
社会兼职Social Affiliations
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研究领域
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论文成果
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专利
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著作成果
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科研项目
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