北京化工大学机械工程专业研究生导师介绍：王华庆

王华庆 博士、教授、博士生导师，男，1973年生，1995年毕业于北京化工大学并留校任教，2005年10月经国家留学基金委遴选获日本文部省奖学金赴日本国立三重大学（Graduate School of Bioresources，Mie University）攻读博士学位，2009年3月获博士学位并归国，现为北京化工大学机电工程学院（高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室、国家危险化学品生产系统故障预测及监控基础研究实验室）教授、科学技术发展研究院副院长，北京化工大学教学名师。2010年入选“北京市优秀人才培养资助计划”，2012年入选“教育部新世纪优秀人才支持计划”。

主要研究方向为机械装备健康监测及故障智能诊断，研究领域包括信号处理与特征提取、智能算法、模式识别、压缩感知及动力学分析等，近几年作为项目负责人主持国家自然科学基金面上项目2项，973子课题1项，总装基础预研项目、教育部新世纪人才项目、北京市优秀人才资助项目及教育部等纵向项目6项；作为主要研究人员参加国家自然科学基金4项（重点1项），“973”课题1项，国家科技支撑计划2项，“863”课题1项，国防预研重点项目1项，日本政府项目2项，其他省部级项目多项。曾获"国家科技进步二等奖" 1项（2001年），"石化局科技进步一等奖"1项（1998年），“北京市教学三等奖”1项（2004年）。2011年获日本设备管理学会“2010年度最佳论文奖”（唯一获奖论文，共同通讯作者）。在IEEE Sensors Journal, Neural Computing & Applications, Plos One, Sensors, Computers & Industrial Engineering, Chinese Journal of Mechanical Engineering等期刊或会议发表论文100余篇（第一或通讯作者60余篇），其中SCI/EI收录60余篇，参编著作2部，获软件著作权1项，申请专利5项。现为中国振动工程学会故障诊断专委会常务理事兼副秘书长，中国设备管理协会设备诊断工程委员会秘书长，中国机械工程学会设备与维修工程分会理事，日本三重大学（Mie University）安全技术研究中心客座教授，International Journal of Comprehensive Engineering副主编，北京化工大学学报（自然科学版）编委。

 受教育经历：

2005/10-2009/3，Graduate School of Bioresources，Mie University，Japan 博士；

1999/9-2002/5，北京化工大学机电工程学院， 硕士；

1991/9-1995/7，北京化工大学机械系 本科；

2009/3- 至今，北京化工大学机电工程学院，教授；

1995/8-2005.9，北京化工大学，机电工程学院 助教、讲师；

  近几年主持的主要纵向课题：

（1）    国家自然科学基金面上项目（51375037，负责）：航空发动机主轴轴承故障特征提取、智能诊断及预示方法研究（2014.1-2017.12，经费82万）；

（2）    国家自然科学基金面上项目（51075025，负责）：机械故障无线传感网络监测及智能诊断方法研究（2011.1-2013.12，经费32万）；

（3）    环保部公益项目（2015A0092，负责）：“双高”产品VOCs深度治理的经济成本与环境效益研究（2015.5-2015.12，经费20万）；

（4）    中国石油科技创新基金（2015D-5006-0606，负责）：油气长输管道系统泄漏风险评估方法及应急救援策略（2015.10-2017.10，经费18万）

（5）    教育部新世纪人才资助项目（NCET-12-0759，负责）：（2013.1-2015.12，经费25万）；

（6）    总装预研支撑项目（62501036013，负责）：xxxx声发射技术研究（2012.1-2013.12，经费30万）

（7）    国家“九七三”课题（2012CB026005，子课题负责人）：压缩机组复杂系统振动故障机理及可监测诊断设计方法-子课题：网络化健康监测与故障早期预警方法及关键技术（2012.1-2016.10）;

 近几年主要学术论文（注：*为通讯作者）

[1]     Huaqing Wang, Yanliang Ke, Ganggang Luo and Gang Tang. Compressed sensing of roller bearing fault based on multiple down-sampling strategy. Measurement Science and Technology, 27 (2016) 025009 (9pp), 2016 (SCI)

[2]     Gang Tang, Wei Hou, Huaqing Wang*, Ganggang Luo and Jianwei Ma，Compressive Sensing of Roller Bearing Faults via Harmonic Detection from Under-Sampled Vibration Signals，Sensors, 2015, 15, 25648-25662. (SCI)

[3]     G.Tang, Q. Yang, H. Wang*, G.Luo, J. Ma, Sparse classification of rotating machinery faults based on compressive sensiong strategy, Mechatronics, 31:60–67 , 2015 (SCI)

[4]     H. Q. Wang, Ruitong Li, Gang Tang*, Hongfang Yuan, Qingliang Zhao, Xi Cao. A Compound Fault Diagnosis for Rolling Bearings Method Based on Blind Source Separation and Ensemble Empirical Mode Decomposition, Plos One, 9(10): e109166, 2014 (SCI, IF:3.5)

[5]     Ke Li, Xueliang Ping, H. Q. Wang*, Peng Chen,* and Yi Cao. Sequential Fuzzy Diagnosis Method for Motor Roller Bearing in Variable Operating Conditions Based on Vibration Analysis, Sensors, 2013, 13, 8013-8041. (SCI, IF:2.0)

[6]     Lingli Cui*, Na Wu, Chunqing Ma, Huaqing Wang, Quantitative fault analysis of roller bearings based on a novel matching pursuit method with a new step-impulse dictionary, Mechanical Systems and Signal Processing, Volumes 68-69, Pages 34-43, 2016. (SCI)

[7]     Liuyang Song, Peng Chen* and Huaqing Wang*, Automatic Decision Method of Optimum Symptom Parameters and Frequency Bands for Intelligent Machinery Diagnosis, Advances in Mechanical Engineering, Volume 2014, Article ID 603408, 13 pages. (SCI)

[8]     Hongtao Xue, Zhongxing Li, Huaqing Wang* and Peng Chen, Intelligent Diagnosis Method for Centrifugal Pump System Using Vibration Signal and Support Vector Machine, shock and vibration, Volume 2014, Article ID 407570, 14 pages. (SCI)

[9]  Lingli Cui*, Na Wu, Daiyi Mo, Huaqing Wang*, and Peng Chen, CQFB and PBP in Diagnosis of Local Gear Fault, Advances in Mechanical Engineering, Volume 2014, Article ID 670725, 12 pages. (SCI)

[10]  H. Q. Wang*, P. Chen. Fuzzy Diagnosis Method for Rotating Machinery in Variable Rotating Speed, IEEE Sensors Journal, 11(1): 23-34, 2011. (SCI, IF:1.58)