编者按：“硬实力、软实力，归根到底要靠人才实力”“广大科技工作者要把论文写在祖国的大地上”，党的十八大以来，习近平总书记在多个重要场合深刻阐明科技人才的重要作用，为科技人才成长、科技队伍建设指明了前进方向。2020年，北京建筑大学成立科学技术发展研究院，以创新驱动发展战略为引领，以推动科技进步、促进城乡可持续发展、服务人类和谐宜居福祉为使命，立足于服务首都北京城市战略定位和全国建筑业转型升级，紧密围绕国家重大需求和科技创新发展改革需求，开展前瞻性科学研究和系统性技术研发。近年来，学校持续深化科技体制改革，创新发展模式，加强科教融合，学校科技创新综合能力显著增强，服务国家和首都经济社会能力稳步发展，在服务首都城市战略定位、服务国家城乡科技发展方面取得了一系列标志性成果，涌现了一批优秀科技工作者。

面向“十四五”，我校科技工作者们将继续对标国家和北京市重大战略需求，潜心研究、勇于创新，继续为提升学校的科技硬实力和服务首都经济社会发展能力而奋发有为、建功立业。

即日起，党委宣传部和科学技术发展研究院联合推出“科技工作者风采”专栏报道，以展示他们在各自专业领域做出的成绩与贡献，敬请关注。

王衍学：高端装备健康运行维护者，助力中国智能制造

王衍学，博士、北京建筑大学教授、洪堡学者、博士生导师。一直在高校从事教学与科研工作，先后获得广西引进海外高层次人才“百人计划”、广西自然科学杰出青年科学基金获得者、广西高水平创新团队及“卓越学者”等人才称号等多个省部级人才称号，2020年入选北京市百千万人才工程。入选爱思唯尔(Elsevier)2019和2020“中国高被引学者”、2020年和2021年全球前2%顶尖科学家榜单。目前担任国家自然科学基金委同行评议专家、中国振动工程学会故障诊断分会理事、中国振动工程学会转子动力学专业委员会理事、中国机械工程学会高级会员、IEEE Member以及国际期刊Shock and Vibration杂志客座编辑，还包括MSSP、JSV、IEEE TIM、IEEE TIE、IEEE TII、IEEE SPL、Neurocomputing、MMT、MST、Measurement、KBS等几十个国际期刊的稿件评审人。

2009年获西安交通大学机械工程博士学位，师从机械故障诊断领域著名专家何正嘉教授，其博士学位论文获得首届上银优秀机械博士学位论文（当年只有29篇博士论文入选）。2010年至2011年在加拿大渥太华大学做博士后。2011年至2017年在桂林电子科技大学接连任讲师、教授、博士研究生导师。2013年至2015年获德国达姆施塔特工业大学“洪堡学者”称号，与达姆斯塔特工业大学结构动力学系Richard Markert教授开展合作研究。在2014年亚历山大·冯·洪堡基金会年会期间，来到德国总统府望景宫，受到时任德国联邦总统约阿希姆·高克（Joachim Gauck）和洪堡基金会主席施瓦茨（Helmut Schwarz）教授的亲切接见。

王衍学教授与研究生交流

王衍学教授在科研工作中，勤奋钻研，求索不止，具有扎实的专业基础知识和较强的独立科研能力、科研组织管理能力，科研态度端正，思想活跃，创新性强，时刻关注国内外最新研究动向，使自己的研究成果始终处于前沿领域。注重密切联系实际，科研成果转化与社会重大需求密切相结合。主要理论研究方向：机械系统动力学建模分析、动态信号处理与特征提取、装备故障自诊断与智能维护、剩余寿命预测与健康管理、无损检测与嵌入式系统等。

王衍学教授指导学生实验

众所周知，国民经济行业中的关键机械装备长期运行在重载、疲劳、腐蚀、高温等复杂恶劣的工况下，设备中的核心部件和重要机械结构将不可避免地发生不同程度的故障。机械设备一旦出现故障，将带来巨大的经济损失和人员伤亡。对于机械设备运行过程中故障萌生及其演变与预测的研究，可以有效保障关键设备运行安全，维护社会稳定。

一、先进信号处理理论研究

王衍学教授较早地提出基于局部均值分解、双树复小波变换、自适应谱峭度、压缩感知、变分模态分解和复值变分模态分解等新型信号处理的机械故障特征提取方法。(1)提出局部均值分解(LMD)的端点效应、滑动平均步长选择、瞬时频率等关键问题解决方法，综合利用瞬时幅值和瞬时频率首次构造LMD的瞬时时频谱(ITFS)，并给出LMD的内在分频带特性以及在均值求解、瞬时频率计算和滤波性能等方面的深层次优势。(2) 提出瞬时时频谱及其边际谱能量扩散比特征。(3) 提出非平稳信号稀疏时频表示的压缩感知新方法。(4)提出复值变分模态分解（CVMD）理论，解决正交双路振动监测信号同时基处理与特征提取问题。(5)与德国达姆施塔特工业大学结构动力学系Richard Markert和Bernhard Schweizer两位教授合作开展了机械故障机理研究与溯源研究，采用了多体系统建模理论发现转子系统耦合故障的机理。

二、机械故障智能识别与预示

(1)王衍学教授提出多种信号降噪与微弱故障特征增强方法。提出双树复小波变换邻域相关系数降噪方法，不同于传统经典小波降噪方法，该方法有效利用双树小波变换系数的独特统计特性，提高了小波域降噪方法的微弱特征提取能力。提出了改进最小描述长度原理（IMDL）的降噪方法，可自适应确定信号降噪阈值，开拓了自适应信号降噪新思路。提出了非局部均值的信号降噪方法。(2)提出了基于双树复小波变换的多故障、多成分解耦分离方法。解决系统同一部件损伤激发的冲击与干扰谐波两类特征的一次分离问题。(3)提出了自适应谱峭度方法。该方法不同于传统计算谱峭度方法，通过自适应窗函数合并操作定位故障共振频带，并自动确定滤波器带宽和中心频率，为单一轴承复合故障以及多个轴承不同故障模式诊断提供更为准确的科学指导和依据。(4)提出多种机械装备智能故障诊断方法。基于仿射传播（AP）算法聚类的智能故障诊断方法，提出了无需先验知识、仅依据特征自身结构的自适应敏感特征选择与冗余特征的去除方法。该智能诊断方法同时可以智能识别不同类别和不同严重程度的滚动轴承故障模式。提出无监督学习的自适应密度峰值快速搜索故障识别方法。(5)基于仿射传播算法、自适应密度峰值快速搜索和加权约束稀疏编码等智能技术，提出了机械故障智能诊断与状态退化预测方法。

三、成果工程应用

王衍学教授始终坚持理论研究与实际应用相结合，逐步将研究成果产业化，解决企业多个具体设备的监测与诊断实际问题，取得一定的经济和社会效益。例如，给西山煤电集团屯兰矿皮带机开发的一套轴承状态监测与诊断系统，减少了经济损失与不必要的停机检修时间，在西山煤电集团东曲矿长峪沟回风井风机在线监测与诊断中得到推广应用。另外，给我国某型号舰艇模型开发了振动、噪声状态监测与安全检测系统，显著提高了其隐身性能。还开发了一套新型油液磨粒无损检测系统，目前正在积极推广应用。针对东风柳汽4×2货车和6×4工程车驾驶室在各常用车速下异常振动、乘坐舒适性差及悬置系统减振效果不理想等问题，从分析了影响整车振动的主要激励源特性入手，改善了板簧和车体的传递特性，解决了振动异常问题，取得了较好的经济效益和社会效益。

上述理论研究成果受到东北大学闻邦椿院士、澳大利亚工程院院士Randall教授、英国皇家工程院院士Nandi教授、欧洲科学院院士Toumazou教授、古巴科学院院士Llanes-Santiagoa教授、欧洲自然科学院Rudolf Virchow奖章获得者Marc M. Van Hulle教授、加拿大工程院院士Saif教授等众多国内外知名专家学者的直接引用。

截至目前，王衍学教授共发表论文100余篇，其中SCI收录70篇、EI收录38篇。论文引用总次数3300次(Google Scholar)，单篇最高引用量达到了340次，有6篇论文引用次数过百，3篇论文入选ESI“高被引论文”。论文引用者来自英国、美国、澳大利亚、加拿大、德国、法国、日本等80多个国家和地区。授权国家发明专利15项。获广西技术发明二等奖、教育部自然科学二等奖、广西自然科学二等奖、浙江自然科学二等奖和中国科技产业促进会科技创新一等奖各一项。获首届上银优秀机械博士学位论文佳作奖。主持包括5项国家自然科学基金\德国洪堡基金\广西自然科学杰出青年基金等在内的多项省部级以上课题。

编辑：陈欣欣