雷亚国 二级教授，博士生导师
荣誉获奖
国家****科学基金获得者
教育部青年科学奖获得者
中国青年科技奖获得者
首批国家优秀青年科学基金获得者
国家高层次人才特殊支持计划入选者
科睿唯安全球高被引科学家（2019、2020）
德国洪堡****
陕西青年五四奖章获得者
西安交通大学“教书育人先进个人”???????
学术任职
英国工程技术学会会士/IET Fellow
国际工程资产管理协会会士/ISEAM Fellow
IEEE TIE、MSSP等国际著名期刊副主编
中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员
陕西省振动工程学会副理事长
国家科技专家库评审专家
联系方式
单位：西安交通大学机械工程学院
邮箱：yaguolei@mail.xjtu.edu.cn??????????????
站点计数器
经历与履历
工作经历
2013 至今
西安交通大学，机械工程学院，教授、博士生导师
2012－2013
德国杜伊斯堡-埃森大学（University of Duisburg-Essen），自动控制系，洪堡****
2010－2013
西安交通大学，机械工程学院，副教授
2008－2009
加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta），机械工程系，博士后
教育经历
2002－2007
西安交通大学，机械工程专业，直攻博士学位
1998－2002
西安交通大学，机械制造及其自动化专业，大学本科
职称晋升
2013
破格提升教授，遴选为博士生导师
2010
外聘为西安交通大学副教授???????
科研概况
研究方向
机械系统动态建模
???????
机械信号处理与分析
大数据下智能故障诊断
机械装备剩余寿命预测
机械装备健康监测与维护决策
主要科研项目
科技部国家重点研发计划：工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
国家自然科学基金委联合基金重点项目：大数据驱动的高端装备故障诊断与安全服役保障的理论与技术
企业合作项目：核电、风电、热电、机器人、地铁、重卡、武器、建材等设备的远程智能运维系统及平台研发
教学工作
本科生课程
课程名称：机械设计基础
课程性质：专业大类基础课程
开课学期：全年
研究生课程
课程名称：Fault Diagnosis for Machinery
课程性质：留学生课程
开课学期：秋季???????
站点收藏
类别/站点
雷亚国的谷歌学术 Google Scholar
雷亚国的研究之门 ResearchGate
加速寿命数据共享XJTU-SY
|基本情况| - 雷 亚国欢迎访问 --------雷亚国-------- 个人主页
雷亚国 二级教授，博士生导师
荣誉获奖
国家****科学基金获得者
教育部青年科学奖获得者
中国青年科技奖获得者
首批国家优秀青年科学基金获得者
国家高层次人才特殊支持计划入选者
科睿唯安全球高被引科学家（2019、2020）
德国洪堡****
陕西青年五四奖章获得者
西安交通大学“教书育人先进个人”???????
学术任职
英国工程技术学会会士/IET Fellow
国际工程资产管理协会会士/ISEAM Fellow
IEEE TIE、MSSP等国际著名期刊副主编
中国机械工程学会工业大数据与智能系统分会副主任委员
陕西省振动工程学会副理事长
国家科技专家库评审专家
联系方式
单位：西安交通大学机械工程学院
邮箱：yaguolei@mail.xjtu.edu.cn??????????????
站点计数器
经历与履历
工作经历
2013 至今
西安交通大学，机械工程学院，教授、博士生导师
2012－2013
德国杜伊斯堡-埃森大学（University of Duisburg-Essen），自动控制系，洪堡****
2010－2013
西安交通大学，机械工程学院，副教授
2008－2009
加拿大阿尔伯塔大学（University of Alberta），机械工程系，博士后
教育经历
2002－2007
西安交通大学，机械工程专业，直攻博士学位
1998－2002
西安交通大学，机械制造及其自动化专业，大学本科
职称晋升
2013
破格提升教授，遴选为博士生导师
2010
外聘为西安交通大学副教授???????
科研概况
研究方向
机械系统动态建模
???????
机械信号处理与分析
大数据下智能故障诊断
机械装备剩余寿命预测
机械装备健康监测与维护决策
主要科研项目
科技部国家重点研发计划：工业机器人智能故障诊断及健康评估系统
国家自然科学基金委联合基金重点项目：大数据驱动的高端装备故障诊断与安全服役保障的理论与技术
企业合作项目：核电、风电、热电、机器人、地铁、重卡、武器、建材等设备的远程智能运维系统及平台研发
教学工作
本科生课程
课程名称：机械设计基础
课程性质：专业大类基础课程
开课学期：全年
研究生课程
课程名称：Fault Diagnosis for Machinery
课程性质：留学生课程
开课学期：秋季???????
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雷亚国的研究之门 ResearchGate
加速寿命数据共享XJTU-SY
|科学研究| - 雷 亚国研究方向
研究方向一：机械系统动态建模
故障机理研究是故障诊断的基石，动态建模是揭示系统动态特性与故障演化机理的重要工具。该方向通过建立动力学模型，对机械系统的动态特性进行分析，研究机械系统在内外激励下的动力学行为以及模型参数、故障类型等各种因素对系统响应特性的影响。
??????????????
研究方向二：机械信号处理与分析
机械故障特征提取犹如“沙里淘金”，信号处理是提取故障特征的“一把利器”。该方向主要研究集成经验模式分解、谱峭度、随机共振等先进信号处理方法与技术，提取表征机械运行健康状况的敏感特征，实现微弱特征增强和机械装备早期故障的及时诊断。
研究方向三：大数据下智能故障诊断
智能诊断是大数据时代对机械装备进行快速准确诊断的必由之路。该方向主要研究软计算、机器学习等人工智能算法，通过建立智能诊断模型，自适应解析机械信号蕴含的复杂结构信息，探索大数据中潜在的故障演化规律，实现早期与复合故障的自动识别。
研究方向四：机械装备剩余寿命预测
剩余寿命预测是准确制定预防性维修策略的前提，对保障机械装备的安全高效运行降低维修成本至关重要。该方向主要研究基于衰退模型和数据驱动的剩余寿命预测理论与方法，实现风电机组、航空发动机、工程机械等关键零部件的剩余寿命预测，为其预防性维修提供技术支持。
科研项目
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项目编号项目名称项目来源起讫时间承担角色项目类别
** 机械装备故障诊断与预测 国家****科学基金 2021-01~2025-12 负责人 纵向项目
2018YFB** 工业机器人智能故障诊断及健康评估系统 “智能机器人”专项 国家重点研发计划 2019-6~ 负责人 纵向项目
高铁关键部件的健康状态深度识别与预测技术研究 国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目 2019-4~ 负责人 纵向项目
U** 大数据驱动的高端装备故障诊断与安全服役保障的理论与技术 国家自然科学基金项目 2018-01~2021-12 负责人 纵向项目
** 大数据下基于深度学习的机电设备智能诊断理论与方法研究 国家自然科学基金项目 2017-01~2020-12 负责人 纵向项目
XXXXXX 基于噪声信息的故障征兆增强机制与早期诊断理论 青年人才支持计划 2016-1~2018-12 负责人 纵向项目
** 内外激励耦合下的复杂齿轮传动系统动态特性与诊断方法研究 国家自然科学基金项目 2015-1~2018-12 负责人 纵向项目
** 机械系统动态监测、诊断与维护 国家优秀青年科学基金项目 2013-1~2015-12 负责人 纵向项目
NCET-11-0421 机械设备故障诊断 教育部新世纪优秀人才支持计划 2012-1~2014-12 负责人 纵向项目
** 低速重载行星齿轮箱故障诊断的理论与技术 国家自然科学基金项目 2011-1~2013-12 负责人 纵向项目
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8每个页面的条目数
20每个页面的条目数
40每个页面的条目数
60每个页面的条目数
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|科研成果| - 雷 亚国奖励与成果
奖励与荣誉
国家技术发明二等奖
国家****科学基金获得者
德国洪堡****（自动化）
教育部自然科学一等奖
中国青年科技奖
全球前2%顶尖科学家（声学振动）
陕西高等学校科学技术奖
教育部青年科学奖
科睿唯安全球高被引科学家（工程学、跨学科领域）
国家高层次人才特殊支持计划入选者
陕西青年五四奖章
爱思唯尔中国高被引****（机械工程、计算机科学）???????
英文专著
Yaguo Lei, Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction of Rotating Machinery [M]. Elsevier Butterworth-Heinemann, Oxford, 2016.???????
代表性论文
机械系统动态建模
YaguoLei, Jing Lin, Ming J. Zuo, Zhengjia He, Condition monitoring and fault diagnosis of planetary gearboxes: A review [J]. Measurement, 2014, 48(2): 292-305.
Yaguo Lei, Zongyao Liu, Jing Lin, Fanbo Lu, Phenomenological models of vibration signals for condition monitoring and fault diagnosis of epicyclic gearboxes [J]. Journal of Sound and Vibration, 2016, 369: 266-281.
Zongyao Liu, Yaguo Lei, Huan Liu, Xiao Yang, Wenlei Song, A phenomenological model for investigating unequal planet load sharing in epicyclic gearboxes [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 135: 106414.
雷亚国,汤伟,孔德同,林京. 基于传动机理分析的行星齿轮箱振动信号仿真及其故障诊断[J]. 机械工程学报, 2014, 50(5): 17-24.
机械信号处理与分析
Yaguo Lei, Jing Lin, Zhengjia He, Ming J. Zuo, A review on empirical mode decomposition in fault diagnosis of rotating machinery [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 35(1-2): 108-126.
Zijian Qiao, Yaguo Lei, Naipeng Li, Applications of stochastic resonance to machinery fault detection: A review and tutorial [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 122:502-536.
Zijian Qiao, Yaguo Lei, Jing Lin, Shantao Niu, Stochastic resonance subject to multiplicative and additive noise: The influence of potential asymmetries [J]. Physical Review E, 2016, 94(5): 052214-1-13.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, Application of the EEMD method to rotor fault diagnosis of rotating machinery [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(4): 1327-1338.
大数据下智能故障诊断
Yaguo Lei, Bin Yang, Xinwei Jiang, Feng Jia, Naipeng Li, Asoke K. Nandi, Applications of machine learning to machine fault diagnosis: A review and roadmap [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 138: 106587.
Xuefang Xu, Yaguo Lei, Zeda Li, An incorrect data detection method for big data cleaning of machinery condition monitoring [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(3): 2326-2336.
Bin Yang, Yaguo Lei, Feng Jia, Saibo Xing, An intelligent fault diagnosis approach based on transfer learning from laboratory bearings to locomotive bearings [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019,122:692-706.
Liang Guo, Yaguo Lei, Saibo Xing, Tao Yan, Naipeng Li, Deep convolutional transfer learning network: A new method for intelligent fault diagnosis of machines with unlabeled data [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(9): 7316-7325.
Feng Jia, Yaguo Lei, Jing Lin, Xin Zhou, Na Lu, Deep neural networks: A promising tool for fault characteristic mining and intelligent diagnosis of rotating machinery with massive data [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 72-73: 303-315.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, and Qiao Hu, Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(5): 2280-2294.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, Xuefeng Chen, New clustering algorithm based fault diagnosis using compensation distance evaluation technique [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2008, 22(2): 419-435.
雷亚国,杨彬,杜兆钧,吕娜. 大数据下机械装备故障的深度迁移诊断方法[J]. 机械工程学报, 2019, 55(07): 1-8.
雷亚国,许学方,蔡潇,李乃鹏,孔德同,张勇铭. 面向机械装备健康监测的数据质量保障方法研究[J]. 机械工程学报, 2021, 57(4): 1-9.
机械装备剩余寿命预测
Yaguo Lei, Naipeng Li, Liang Guo, Ningbo Li, Tao Yan, Jing Lin, Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 104: 799-834.
Tao Yan, Yaguo Lei, Naipeng Li, Biao Wang, Wenting Wang, Degradation modeling and remaining useful life prediction for dependent competing failure processes ?[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2021, 212: 107638.
Tao Yan, Yaguo Lei, Biao Wang, Tianyu Han, Xiaosheng Si, Naipeng Li, Joint maintenance and spare parts inventory optimization for multi-unit systems considering imperfect maintenance actions? [J]. Reliability Engineering & System Safety, 2020, 202: 106994.
Biao Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Ningbo Li, A hybrid prognostics approach for estimating remaining useful life of rolling element bearings [J]. IEEE Transactions on Reliability, 2020, 69(1):401-412.
Naipeng Li, Yaguo Lei, Tao Yan, Ningbo Li, Tianyu Han, A wiener process model-based method for remaining useful life prediction considering unit-to-unit variability [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(3): 2092-2101.
Naipeng Li, Nagi Gebraeel, Yaguo Lei, Linkan Bian, Xiaosheng Si, Remaining useful life prediction of machinery under time-varying operating conditions based on a two-factor state-space model [J]. Reliability Engineering & System Safety, 2019, 186:88-100.
Naipeng Li, Yaguo Lei, Liang Guo, Tao Yan, Jing Lin, Remaining useful life prediction based on a general expression of stochastic process models [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(7): 5709-5718.
Yaguo Lei, Naipeng Li, Szymon Gontarz, Jing Lin, Stanislaw Radkowski, Jacek Dybala, A model-based method for remaining useful life prediction of machinery [J]. IEEE Transactions on Reliability, 2016, 65(3): 1314-1326.???????
|科研团队| - 雷 亚国科研团队
博士研究生
邢赛博
江苏南通
本科毕业于西安交通大学（钱学森班）
2015年保送本校直攻博士学位
Email：xingsaibo@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：大数据智能诊断
宋文磊
山东烟台
硕士毕业于温州大学
2017年考入西安交通大学攻读博士学位
Email：songwenlei1991@163.com
研究方向：工业机器人系统建模
杨 彬
陕西西安
硕士毕业于长安大学
2017年考入西安交通大学攻读博士学位
E-mail：chdsy_yb@163.com
研究方向：深度迁移诊断
杨 筱
山东淄博
本科毕业于中南大学
2016年保送西安交通大学直攻博士学位
Email：yx_csu@163.com
研究方向：工业机器人系统建模
???????
闫 涛
内蒙古巴彦淖尔
本科毕业于中南大学
2016年保送西安交通大学直攻博士学位
Email：yantao_0421@163.com
研究方向：机械剩余寿命预测
王淑慧
山东淄博
硕士毕业于温州大学
2018年考入西安交通大学攻读博士学位
Email：caomaowsh@163.com
研究方向：大数据智能诊断
刘 欢
四川绵阳
本科毕业于西南石油大学
2017年考入西安交通大学直攻博士学位
Email: lh_lh_7@163.com
研究方向：工业机器人系统建模
王 远
安徽六安
本科毕业于电子科技大学
2018年考入西安交通大学直攻博士学位
Email：oliveryuan@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：工业机器人健康评估
刘晓飞
山东东营
硕士毕业于大连理工大学
2020年考入西安交通大学攻读博士学位
Email:liuxiaofei_xj@163.com
研究方向：机械剩余寿命预测
李熹伟
甘肃武威
本科毕业于西安交通大学
2019年保送本校直攻博士学位
Email: lxw2015@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：工业机器人智能诊断
徐鹏程
四川成都
本科毕业于西安交通大学
2019年保送本校直攻博士学位
Email: xpc520@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：机械剩余寿命预测
???????
高轩宇
安徽蚌埠
本科毕业于西安交通大学（少年班）
2021年保送本校直攻博士学位
Email：gxy**@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：精密减速器动力学建模
硕士研究生
蔡 潇
江苏泰兴
本科毕业于西安交通大学
2019年保送本校攻读硕士学位
Email: cx**@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：机械剩余寿命预测
王文廷
吉林通化
本科毕业于西安交通大学
2019年保送本校攻读硕士学位
Email: w@163.com
研究方向：机械剩余寿命预测
???????
何 平
山东青岛
本科毕业于西安交通大学
2020年保送本校攻读硕士学位
Email：hp970415@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：大数据智能诊断
???????
王文彬
陕西汉中
本科毕业于湖南大学
2020年保送西安交通大学攻读硕士学位
Email：wenbin_wang_23@163.com
研究方向：机械信号处理与分析
???????
赵 军
安徽阜阳
本科毕业于合肥工业大学
2020年保送西安交通大学攻读硕士学位
Email：zhaojun**@163.com
研究方向：机械信号处理与分析
??????????????
任去病
山西平遥
本科毕业于西安交通大学
2021年保送本校攻读硕士学位
Email：renqubing1999@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：机械信号处理与分析???????
???????
陈泽训
陕西榆林
本科毕业于西安交通大学
2021年保送本校攻读硕士学位
Email：czx1111@stu.xjtu.edu.cn
研究方向：大数据智能诊断
|国际交流| - 雷 亚国国际学术交流
参加在青岛举办的国际会议（2019）
雷亚国教授，博士生杨彬等参加2019年10月在青岛故障预测与健康管理国际会议，并做报告: 2019 IEEE Prognostics and Health Management Conference (PHM-Qingdao 2019), October 25-27, 2019, Qingdao, China.
参加在北京举办的国际会议（2019）
雷亚国教授、博士生王彪参加2019年8月在北京举办的传感、诊断、预测与控制国际会议，主持大会报告并做报告：2019 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC 2019), August 15-17, 2019, Beijing, China.
参加在香港举办的国际会议（2019）
博士生王彪参加2019年6月在香港举办的可靠性国际会议，并做报告：The 11th International Conference on Mathematical Methods in Reliability (MMR2019), June 3-7, 2019, Hong Kong.
参加在重庆举办的国际会议（2018）
雷亚国教授、博士生许学方参加2018年10月在重庆举办的预测与健康管理国际会议，并做报告: 2018 Prognostics and System Health Management conference (PHM-2018 Chongqing), October 26-28, 2018, Chongqing, China.
参加在西安举办的国际会议（2018）
雷亚国教授、博士生杨彬等参加2018年8月在西安举办的传感、诊断、预测与控制国际会议, 并做报告: 2018 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC 2018), August 15-17, 2018, Xi'an, China.
参加在美国西雅图举办的国际会议（2018）
博士生闫涛参加2018年6月在美国西雅图举办的预测与健康管理国际会议，并做报告：The 2018 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (PHM 2018), June 11-13, 2018, Seattle, USA.
参加在新加坡举办的国际会议（2017）
博士生邢赛博参加2017年12月在新加坡举办的工业工程与工程管理国际学术会议，并获杰出论文奖：2017 International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM2017), December 10-13, 2017, Singapore.
参加在北京举办的IEEE工业电子年会（2017）
研究生周昕参加2017年10月在北京举办的第43届IEEE工业电子年会，并做报告：The 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2017), Oct.29-Nov.1, 2017, Beijing.
参加在北京举办的国际会议（2017）
雷亚国教授、博士生刘宗尧参加2017年10月在北京举办的第28届国际振动工程会议，雷亚国教授受邀做大会报告：28th International Conference on VIBROENGINEERING, October 19-21, 2017, Beijing, China.
参加在青岛举办的中德双边研讨会（2017）
雷亚国教授受邀参加2017年8月在青岛举办的中德双边研讨会，并做特邀报告：Sino-German Symposium“Diagnosis, Fault-Tolerant Control and Lifetime Management of Complex Automatic Control Systems”, August 13-15, 2017, Qingdao, China.
参加在上海举办的国际会议（2017）
研究生牛善涛参加2017年8月在上海举办的传感、诊断、预测与控制国际会议, 并做报告：2017 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics, and Control (SDPC 2017), August 16-18, 2017, Shanghai, China.
参加在哈尔滨举办的国际会议（2017）
雷亚国教授、博士后郭亮等参加2017年7月在哈尔滨举办的预测与健康管理国际会议，并获最佳论文奖：2017 Prognostics and System Health Management Conference (PHM-2017Harbin), July9-12, 2017, Harbin, China.
参加在美国达拉斯举办的国际会议（2017年）
博士生李乃鹏、王彪参加2017年6月在美国达拉斯举办的预测与健康管理国际会议，并做报告：The 2017 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (PHM 2017), June 19-21, 2017, Dallas, America.
参加在意大利都灵举办的国际会议（2017年）
博士生谯自健参加2017年5月在意大利都灵举办的仪器测量与技术国际会议，并做报告：IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC 2017), May22-25, 2017, Turin, Italy.
参加在成都举办的国际会议（2016年）
雷亚国教授受邀参加2016年10月在成都举办的预测与健康管理国际会议，并做大会特邀报告：2016 Prognostics and System Health Management Conference (PHM-2016 Chengdu), October 19-21, 2016, Chengdu, China.
举办并参加在西安举办的国际会议（2016年）
雷亚国教授参与承办2016年8月在西安举办的故障诊断国际国内会议:The 29th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2016)和全国设备监测诊断与维护学术会议, August 19-24, 2016, Xi'an, 并在国内会议做特邀学术报告.
参加在九寨沟举办的国际会议（2016年）
博士生贾峰参加2016年7月在九寨沟举办的可靠性国际会议，并获最佳论文奖：6th International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering & 11th World Congress on Engineering Asset Management (QR2MSE 2016 & WCEAM 2016), July 25-28, 2016, Jiuzhaigou, China.
访问德国杜伊斯堡-埃森大学（2016年）
雷亚国教授于2016年6月访问德国杜伊斯堡-埃森大学，与自动控制系进行学术交流与合作研究：Institute for Automatic Control and Complex Systems, University of Duisburg-Essen, 47057 Duisburg, Germany.
参加在台湾举办的国际会议（2016年）
雷亚国教授受邀参加2016年5月在台北举办的仪器与测量会议，并做学术报告：2016 IEEE International Instrumentation and Measurement Conference (IEEE I2MTC 2016), May 23-26, 2016, Taiwan.
参加在阿根廷布宜诺斯艾利斯举办的国际会议（2015年）
博士生贾峰参加2015年12月在阿根廷布宜诺斯艾利斯举办的状态监测与诊断工程管理国际会议，并做报告：The 28th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2015), December 1-4, 2015, Buenos Aires, Argentina.
参加在北京举办的国际会议（2015年）
博士生李乃鹏参加2015年10月在北京举办的可靠性系统工程预测与系统健康管理国际会议，并做报告：The 1st International Conference on Reliability Systems Engineering & 2015 Prognostics and System Health Management Conference-Beijing (2015 ICRSE & PHM-Beijing), October 21-23, 2015, Beijing, China.
参加在北京举办的国际会议（2015年）
雷亚国教授受邀参加2015年7月在北京举办的可靠性国际会议，担任分会主席，并做学术报告：2015 International Conference on Quality, Reliability, Risk, Maintenance, and Safety Engineering (QR2MSE 2015), July 22-24, 2015, Beijing, China.
参加在美国奥斯汀举办的国际会议（2015年）
雷亚国教授受邀参加2015年6月在美国奥斯汀举办的预测与健康管理国际会议，并做特邀报告：IEEE Prognostic and Health Management 2015 (IEEE PHM 2015), June 21-25, 2015, Texas, USA.
参加在日本东京举办的国际会议（2015年）
雷亚国教授受邀参加2015年6月在日本东京举办的可靠性国际会议，并做邀请报告：The Ninth International Conference on Mathematical Methods in Reliability (MMR 2015), June 1-4, 2015, Tokyo, Japan.
参加在南京举办的国际会议（2014年）
雷亚国教授参加2014年5月在南京举办的第十一届设计与制造前沿国际会议，所主持的国家自然科学基金青年项目被评为优秀结题项目：The 11th International Conference on Frontiers of Design and Manufacturing (ICFDM2014).
参加在香港举办的国际会议（2013年）
雷亚国教授参加2013年10月在香港举办的国际会议，担任分会主席，并做学术报告：The 8th World Congress on Engineering Asset Management(2013) & The 3rd International Conference on Utility Management & Safety(2013).
德国杜伊斯堡-埃森大学访问学习（2012-2013年）
雷亚国教授受德国洪堡基金资助，2012-2013年在德国杜伊斯堡-埃森大学自动控制系进行学术交流与合作研究：Institute for Automatic Control and Complex Systems, University of Duisburg-Essen, 47057 Duisburg, Germany.
加拿大阿尔伯塔大学学术交流（2008-2009年）
雷亚国博士2008-2009年在加拿大阿尔伯塔大学机械工程系做博士后期间，参加学术研讨会以及在Syncrude石油公司进行现场测试分析：Reliability Research Lab, Department of Mechanical Engineering, University of Alberta, Edmonton, Alberta T6G 2G8 Canada.
|招生信息| - 雷 亚国招生信息
报考的学生应具有的科研素质
勤奋投入、善于思考、乐于奉献、团队合作
有意向保送或报考本课题组的学生，可直接给雷亚国老师发邮件yaguolei@mail.xjtu.edu.cn，或咨询课题组研究生，研究生的联系方式在“科研团队”一栏http://gr.xjtu.edu.cn/web/yaguolei/team
博士后招收信息
研究方向
招收细则
备 注
1. 机械系统动态建模
2. 机械信号处理与分析
3. 大数据下智能故障诊断
4. 机械装备剩余寿命预测
5. 机械装备健康监测与智能维护
详细信息请参见西安交通大学人力资源部通知http://pd.xjtu.edu.cn/
2 2022年招收人数：2人。
2 欢迎机械工程、力学、计算机科学与技术、控制科学与工程等方向的博士毕业生加入团队。
博士生招生信息
研究方向
考试科目
备 注
080200 机械工程
32 机械与运载装备健康监测与寿命预测
33 设备故障建模与材料损伤机理
65 机械监测与诊断
66 机械设备智能维护技术
67 机械非平稳信号处理与检测技术
080400 仪器科学与技术
28 智能检测、诊断与控制技术研究
详细信息请参见《博士生招生专业目录》。
1. 1101 英语
2. 2801 综合能力
3. 3901 综合能力
详细信息请参见机械学院网站通知。
2 2022年招生人数：2人。
2 欢迎机械工程、自动控制、应用数学、力学等专业的学生报考。
硕士生招生信息
研究方向
考试科目
备 注
080201机械制造及其自动化
07 机电设备动态信号处理与有限元分析
08 基于网络技术的监测、诊断、管理系统研究
14 机械产品质量保证及控制
15 机械运行状态监测与故障诊断
详细信息请参见《硕士生招生专业目录》。
1. 101思想政治理论
2. 201英语一或202俄语或203日语
3. 301数学一
4. 408计算机学科专业基础综合或802机械设计基础或803测试技术或805工程热物理基础（流体力学或传热学或工程热力学，三选一）或810电路或811自动控制原理与信号处理或816工程力学（含理论力学、材料力学）
2 2022年招生人数：4人。
2 欢迎机械工程、自动控制、应用数学、力学等专业的学生报考。
|English| - 雷 亚国Prof. Yaguo Lei
Email: yaguolei@mail.xjtu.edu.cn
Tel: (+86)
School of Mechanical Engineering
Xi’an Jiaotong University
No. 28 Xianning West Road
710049 Xi’an, P.R.China
Biography
Prof. Yaguo Lei received the B.E. degree and the Ph.D. degree both in mechanical engineering from Xi’an Jiaotong University, P. R. China, in 2002 and 2007, respectively. He is currently a professor in mechanical engineering of Xi’an Jiaotong University, P. R. China. He ever worked at the University of Duisburg-Essen, Germany as an Alexander von Humboldt fellow and at the University of Alberta, Canada as a postdoctoral research fellow. He is also a fellow of IET and ISEAM, a senior member of IEEE, a member of ASME, and senior members of CMES, ORSC and CAA, respectively, and the associate editors/ the editorial board members of IEEE TIE, MSSP, NC&A, MST, etc. His research interests include health condition monitoring and intelligent maintenance, big-data era intelligent fault diagnostics and prognostics, reliability evaluation and remaining useful life prediction, mechanical signal analysis and processing, and mechanical system dynamic modeling. He has pioneered many signal processing techniques and intelligent models for diagnosing mechanical faults such as gearboxes, bearings, rotor systems etc. He has published 80 peer-reviewed papers on signal processing and fault diagnostics, which have been broadly cited by hundreds of researchers in this field.???????
Honors & Awards
Fellow of IET
Fellow of ISEAM
Fellow of Alexander von Humboldt
Highly Cited Researcher by Clarivate (2019, 2020)
Outstanding Young Scholars of NSFC
Youth Science Award of MOE
China Youth Science and Technology Award
Young Researcher New Star Scientist of CAS
Counter
Research Group
Education & Employment
EMPLOYMENT HISTORY
2013 - present
Full Professor, School of Mechanical Engineering, Xi’an Jiaotong University, P.R. China
2012 - 2013
AvH Fellow, Automatic Control and Complex Systems,
2010 - 2013
Associate Professor,
2008 - 2009
Postdoctoral Fellow, Department of Mechanical Engineering,
EDUCATION
2002 - 2007
Ph.D., Mechanical Engineering,
1998 - 2002
B.E., Mechanical Engineering and Automation,
Scientific Research
RESEARCH INTERESTS
Health condition monitoring and intelligent maintenance
Big-data era intelligent fault diagnostics and prognostics
Reliability evaluation and remaining useful life prediction
Mechanical signal analysis and processing
Mechanical system dynamic modeling
RESEARCH MONOGRAPHS
Yaguo Lei, Intelligent Fault Diagnosis and Remaining Useful Life Prediction of Rotating Machinery. Elsevier Butterworth-Heinemann, Oxford, 2016.
SELECTED PUBLICATIONS
Yaguo Lei, Bin Yang, Xinwei Jiang, Feng Jia, Naipeng Li, Asoke K. Nandi, Applications of machine learning to machine fault diagnosis: A review and roadmap [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 138: 106587.
Yaguo Lei, Naipeng Li, Liang Guo, Ningbo Li, Tao Yan, Jing Lin, Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 104: 799-834.
Zongyao Liu, Yaguo Lei, Huan Liu, Xiao Yang, Wenlei Song, A phenomenological model for investigating unequal planet load sharing in epicyclic gearboxes [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2020, 135: 106414.
Bin Yang, Yaguo Lei, Feng Jia, Saibo Xing, An intelligent fault diagnosis approach based on transfer learning from laboratory bearings to locomotive bearings [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 122:692-706.
Zijian Qiao, Yaguo Lei, Naipeng Li, Applications of stochastic resonance to machinery fault detection: A review and tutorial [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 122:502-536.
Biao Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Ningbo Li, A hybrid prognostics approach for estimating remaining useful life of rolling element bearings [J]. IEEE Transactions on Reliability, 2020, 69(1):401-412.
Liang Guo, Yaguo Lei, Saibo Xing, Tao Yan, Naipeng Li, Deep convolutional transfer learning network: A new method for intelligent fault diagnosis of machines with unlabeled data [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(9): 7316-7325.
Naipeng Li, Yaguo Lei, Tao Yan, Ningbo Li, Tianyu Han, A wiener process model-based method for remaining useful life prediction considering unit-to-unit variability [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2019, 66(3): 2092-2101.
Xuefang Xu, Zijian Qiao, Yaguo Lei, Repetitive transient extraction for machinery fault diagnosis using multiscale fractional order entropy infogram [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 103: 312-326.
Naipeng Li, Yaguo Lei, Liang Guo, Tao Yan, Jing Lin, Remaining useful life prediction based on a general expression of stochastic process models [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2017, 64(7): 5709-5718.
Zijian Qiao, Yaguo Lei, Jing Lin, Shantao Niu, Stochastic resonance subject to multiplicative and additive noise: The influence of potential asymmetries [J]. Physical Review E, 2016, 94(5): 052214-1-13.
Zijian Qiao, Yaguo Lei, Jing Lin, Feng Jia, An adaptive unsaturated bistable stochastic resonance method and its application in mechanical fault diagnosis. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 84: 731-746 .
Yaguo Lei, Naipeng Li, Szymon Gontarz, Jing Lin, Stanislaw Radkowski, Jacek Dybala, A model-based method for remaining useful life prediction of machinery. IEEE Transactions on Reliability, 2016, 65(3): 1314-1326.
Feng Jia, Yaguo Lei, Jing Lin, Xin Zhou, Na Lu, Deep neural networks: A promising tool for fault characteristic mining and intelligent diagnosis of rotating machinery with massive data. Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 72-73: 303-315.
Naipeng Li, Yaguo Lei, Jing Lin, Steven X. Ding, An improved exponential model for predicting remaining useful life of rolling element bearings. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(12): 7762-7773.
YaguoLei, Jing Lin, Ming J. Zuo, Zhengjia He, Condition monitoring and fault diagnosis of planetary gearboxes: A review. Measurement, 2014, 48(2): 292-305.
Yaguo Lei, Jing Lin, Zhengjia He, Ming J. Zuo, A review on empirical mode decomposition in fault diagnosis of rotating machinery. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 35(1-2): 108-126.
Yaguo Lei, Dong Han, Jing Lin, Zhengjia He, Planetary gearbox fault diagnosis using an adaptive stochastic resonance method. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 38(1): 113-124.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, Application of the EEMD method to rotor fault diagnosis of rotating machinery. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(4): 1327-1338.
Yaguo Lei, Ming J Zuo, Gear crack level identification based on weighted K nearest neighbor classification algorithm. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(5): 1535-1547.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, Xuefeng Chen, New clustering algorithm based fault diagnosis using compensation distance evaluation technique. Mechanical Systems and Signal Processing, 2008, 22(2): 419-435.
Yaguo Lei, Zhengjia He, Yanyang Zi, Qiao Hu, Fault diagnosis of rotating machinery based on multiple ANFIS combination with GAs. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(5): 2280-2294.
Bin Yang, Yaguo Lei, Feng Jia, Naipeng Li, Zhaojun Du, A polynomial kernel induced distance metric to improve deep transfer learning for fault diagnosis of machines [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(11): 9747-9757.
Biao Wang, Yaguo Lei, Naipeng Li, Tao Yan, Deep separable convolutional network for remaining useful life prediction of machinery [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2019, 134: 106330.
Xuefang Xu, Yaguo Lei, Zeda Li, An incorrect data detection method for big data cleaning of machinery condition monitoring [J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2020, 67(3): 2326-2336.
Naipeng Li, Nagi Gebraeel, Yaguo Lei, Linkan Bian, Xiaosheng Si, Remaining useful life prediction of machinery under time-varying operating conditions based on a two-factor state-space model [J]. Reliability Engineering & System Safety, 2019, 186:88-100.
