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基本信息
王俊国: 副教授,硕士生导师
博士学科：机械电子工程
硕士学科：机电测试与控制
工作单位：西南交通大学机械工程学院
通信地址：成都市二环路北一段111号
联系方式
电子邮箱：jgwang@home.swjtu.edu.cn 办公电话：** 办公地点：西南交通大学机械馆2249
个人简介
王俊国，男，博士（博士后），副教授，2004年华中科技大学自动化学院控制理论与控制工程专业获博士学位。先后在西南交通大学智能控制与仿真中心、华中科技大学水电与数字化工程学院、西南交通大学机械工程学院工作。主持和参加国家及省部级项目10余项，以第一作者身份发表论文20余篇，其中SCI、EI、ISTP检索10余篇，是国内、外多家权威期刊和学报审稿人。
主要研究方向
(1) 机电系统智能控制及可靠性预测技术；
(2) 先进的图像与信号分析处理技术及应用；
(3) 复杂机电系统模型优化及非线性动力学分析；
(4) 嵌入式测控系统及其应用。
近期发表的学术论文
[1] J. G. Wang, J. Z. Zhou, B. Fu and B. Peng. Controlling Chaotic Dynamical Systems via OGY Control Method Based on Targeting. Proceedings of 3rd International Conference on Impulsive Dynamic Systems and Applications, 2006(5): 761-765 ( SCI)
[2] J. G. Wang, J. Z. Zhou and X. L. An. Weak Signal Detection Method Based on Duffing Oscillato. Kybernetes, 2009,38(10):1662-1668 (SCI)
[3] J. G. Wang, J. Z. Zhou and B. Peng.A Hybrid Neural Genetic Method for Load Forecasting Based on Phase Space Reconstruction. Kybernetes, 2010, 39(8):1291-297 (SCI)
[4] J. G. Wang, J. Z. Zhou, D. W. Dong, B. Yan and C. R. Huang. Nonlinear Dynamic Analysis of a Rub-Impact Rotor Supported by Oil Film Bearings,Archive of Applied Mechanics, 2013,83(3):413-430(SCI)
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科学研究
科研项目信息
⒈ 国家自然科学基金: 含转子碰摩故障的机车驱动系统非线性动力学行为研究；
⒉ 国家自然科学基金:轮对自激振动激扰的机车振动特性研究；
⒊ 国家自然科学基金:非平稳信号盲源分离理论及高速列车声场分解方法研究；
⒋ 中国博士后科学基金(一等):基于非线性动力学的水轮发电机组转子碰摩故障检测及预测研究；
⒌ 国家自然科学基金:基于扩展线性化神经状态空间的建模与控制研究；
⒍ 国家自然科学基金:有界动态随机系统输出发布控制的神经网络方法；
⒎ 国家自然科学基金重点项目：市场条件下流域梯级水电能源联合优化运行和管理的先进理论与方法；
⒏ 清江隔河岩水力发电厂机组振动机理与防治措施研究；
⒐ 江西柘林水力发电厂安全经济运行研究；
⒑ 武汉钢铁公司铁矿冶炼过程自动化改造。
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学术论文
[1] J. G. Wang, J. Z. Zhou, Dawei Dong, Bin Yan Nonlinear dynamic analysis of a rub-impact rotor supported by oil film bearings，Archive of Applied Mechanics,2013,83(3):413-430(SCI)
[2] J. G.Wang, J. Z. Zhou, B. Peng. A Hybrid Neural Genetic method for Load Forecasting Based on Phase Space reconstruction. Kybernetes, 2010, 39(8):1291-1297(SCI)
[3] J. G. Wang, J. Z. Zhou, X.L. An. Weak Signal Detection Method Based on Duffing Oscillato. Kybernetes, 2009,38(10):1662-1668 (SCI)
[4] J. G. Wang, J. Z. Zhou, B. Fu and B. Peng. Controlling Chaotic Dynamical Systems via OGY Control Method Based on Targeting. Proceedings of 3rd International Conference on Impulsive Dynamic Systems and Applications, (2006) 761-765，(SCI)
[5] J. G. Wang, J. Z. Zhou, Y. J. Wang. Nonlinear Dynamic System Modeling Based on Pseudo-Linear Neural Networks. Proceedings of International Conference on Sensing, Computing andAutomation,2006 (ISTP)
[6] J. G. Wang, J. Z.Zhou. Short Term Load Forecasting Based on Phase Space Reconstruction& Diagonal Recurrent Neural Network. Pre-proceedings of International Conference Bio-Inspired Computing-Theory and Applications, Volume of Neural Computing Section, 2006:695-702 (ISTP)
[7] Wang J. G, Wan S.Y and Wang Y. J. Modeling a level process via the feed-forward neural network. Advances in systems science and applications. 2004, 4(3): 462-466
[8] J. G. Wang, J. Zhao and S.Y Wan. Faults diagnosis of induction motors based on artificial neural network. IEEE ICCA’ 2002, Xiamen, China, Jun. 2002.
[9] 王俊国, 王永骥, 万淑芸. 过程控制装置开放式软件平台的研制. 仪器仪表学报, 2005,26(2): 128-141(EI )
[10] 王俊国, 周建中, 付波, 彭兵. 基于Duffing振子的微弱信号混沌检测. 电子器件 2007,30(4):1980-1983
[11] 王俊国. 基于多功能数据采集卡的一种控制系统设计方法. 工业控制计算机，2006,19（2）: 38-39
[12] 王俊国, 赵金, 谢庆国等. 主成份分析法在机车柴油机故障诊断中的应用. 华中科技大学学报, 2001,29(7): 61-65(EI )
[13] 王俊国, 闽松, 赵金等. 基于模糊Petri网的故障诊断方法. 兵工自动化, 2002, 21(6) : 18-21
[14] 王俊国, 周建中. Visual C+ + 6. 0环境下的过程控制系统软件设计与实现. 工业仪表与自动化装置. 2005, 6: 45- 47
[15] 王俊国, 尹泉, 万淑芸. 基于规则的机车柴油机故障诊断专家系统. 武汉理工大学学报(交通科学工程版), 2003, 27(6): 785-787 (EI )
[16] 王俊国, 王永骥, 万淑芸. MATLAB环境下的单神经元自适应实时控制系统. 仪表技术与传感器, 2004, 4: 21-29
[17] 王俊国, 周建中, 付波, 彭兵. 基于混沌时间序列的电力负荷短期预测方法. 水电能源科学, 2006, 24(4): 70-72
[18] 王俊国, 王永骥, 万淑芸. 基于动态神经网络的PID参数整定与实时控制. 系统工程与电子技术, 2004, 26(6): 777-810(EI )
[19] 王俊国, 王永骥, 万淑芸. MATLAB图形用户界面环境下的实时控制系统. 仪表技术与传感器, 2004, 9: 27-29
[20] 王俊国, 闽松, 赵金等. 基于模糊Petri网的故障诊断方法. 兵工自动化, 2002, 21(6) : 18-21
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荣誉奖励
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科研团队
团队由科研经验丰富的教授、副教授组成。
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课程教学
教学信息
[1]控制工程基础
[2]信号分析与处理
[3]智能控制与应用
[4]精密仪器设计
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招生要求
欢迎数学及外语基础好的人员报考研究生！
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Contact
Affililiation: School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University.
Address: No.111, North Second Ring Road, Chengdu, 610031, P. R. China.
Phone: +86-**(O).
Email:jg_wang2000@163.com;
jgwang@home.swjtu.edu.cn
JunguoWang, Ph.D. (Post-doctor), Associate Professor, Master Superviser.
Research Interests:
·Nonlinear Dynamics of General Systems
·Intelligent Control and Application
·Fault Detection and Diagnosis
Education and Working Experience:
·Ph.D. in Control theory and control engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, China, 2004
·Lecturer of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, China, 1996-2000
·Postdoctoral researcher in Huazhong University of Science and Technology, China, 2005-2008
·Associate Professor of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, China,2009-
Publications(in English):
[1] J. G. Wang, J. Z. Zhou, D. W. Dong, B. Yan and C. R. Huang.Nonlinear dynamic analysis of a rub-impact rotor supported by oil film bearings. Archive of Applied Mechanics,2013,83(3):413-430
[2] J. G. Wang, J. Z. Zhou. A Hybrid Neural Genetic method for Load Forecasting Based on Phase Space reconstruction. Kybernetes, 2010, 39(8):1291
[3] J. G. Wang, J. Z. Zhou andX. L. An. Weak Signal Detection Method Based on Duffing Oscillato. Kybernetes, 2009,38(10):1662-1668
[4] J. G. Wang, J. Z. Zhou, B. Fu and B. Peng. Controlling Chaotic Dynamical Systems via OGY Control Method Based on Targeting. Proceedings of 3rd International Conference on Impulsive Dynamic Systems and Applications, 2006 : 761-765
[5] J. G. Wang, J. Z. Zhou, B. Fu and Y. J. Wang. Nonlinear Dynamic System Modeling Based on Pseudo-Linear Neural Networks. Proceedings of International Conference on Sensing, Computing and Automation, 2006: 2015-2020
[6] J. G. Wang, J. Z. Zhou, B. Fu . Short Term Load Forecasting Based on Phase Space Reconstruction and Diagonal Recurrent Neural Network. Pre-proceedings of the International Conference Bio-Inspired Computing-Theory and Applications, Volume of Neural Computing Section, 2006: 695-702
[7]Wang J.G, Wan S.Y and Wang Y.J. Modeling a level process via the feed-forward neural network. Advances in systems science and applications. 2004, 4(3): 462-466
[8]J.G. Wang, J. Zhao. Faults diagnosis of induction motors based on artificial neural network. IEEE ICCA’ 2002, Xiamen, China, Jun. 2002: 160-164
Copyright ? 2011 http://inc.swjtu.edu.cn 西南交通大学信息网络中心
