一、个人简介

樊红卫(1984.10- )，男，汉族，中共党员，陕西宝鸡人，工学博士，博士后，002cc白菜资讯首页地址副教授，硕导，项目博导。现任仪器科学与技术系主任、学术带头人，设备智能检测与控制研究所副所长，陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室秘书等。入选陕西高校青年杰出人才支持计划(2018第二批)，陕西省振动工程学会青年科技奖(2018第一届)，西安市机械工程学会青年学术贡献奖(2018)，002cc白菜资讯网站网址菁英人才教学新秀奖(2019第三届)，是陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室(2018-)，陕西省煤矿机电设备智能检测与控制科技创新团队(2018-)，陕西省矿山设备智能监测校企联合研究中心(2020-)，陕西高校煤矿机电系统智能测控青年创新团队(2022-)等骨干成员。兼任第三届《煤炭学报》、第四届《煤炭科学技术》、第三届《工矿自动化》、首届《机械科学与技术》、首届《技术与创新管理》青年编委和《工矿自动化》“煤矿机电设备智能监控技术与应用”专题客座副主编，受邀担任《Journal of Sound and Vibration》《Mechanism and Machine Theory》《Journal of Vibration and Control》《Measurement Science and Technology》《Industrial Lubrication and Tribology》《浙江大学学报(工学版)》《振动工程学报》《振动与冲击》《振动.测试与诊断》《控制与决策》等30余个国内外期刊及CAA SAFEPROCESS, YAC等学术会议审稿专家/Session召集人；IEEE member，中国机械工程学会设备智能运维分会、中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会高级会员，中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性分会、中国电子学会信号处理分会、中国人工智能学会机器学习分会、中国振动工程学会转子动力学/故障诊断/动态信号分析分会、中国工程机械学会矿山机械分会、中国煤炭学会煤矿机电一体化分会等会员/委员，全国高校机械工程测试技术研究会理事，陕西省振动工程学会常务理事，西安市机械工程学会常务理事兼矿山机械分会秘书长；国家自然科学基金委员会机械、矿业学科通讯评议专家，西安市科技局科技计划项目评审专家，全国煤炭高等教育机械专业"十四五"规划教材编审委员会委员，教育部学位与研究生教育发展中心硕士、学士论文评审专家，中国知网、中国煤炭行业知识服务平台等专家。先后获校级师德先进个人、优秀教师、优秀共产党员、优秀班主任、最关心支持共青团工作的好老师、《工矿自动化》优秀青年专家、《煤炭科学技术》突出贡献审稿专家等荣誉称号。

长期在关键重大装备监测监控与信息化智能化领域从事前沿基础研究与关键技术开发。针对煤矿综采、通风、运输和数控机床等大型设备故障诊断与运行维护难题，采用振动、温度、油液、电流和图像等多物理场信息，开展了数字孪生和本地/云端/云边协同等模式下基于数值仿真、信号处理、机器(深度)学习和智能控制等方法的建模分析、数据挖掘、状态识别和故障诊治研究，尤其在复杂机电装备力-磁-热-流多场耦合故障机理、电机-轴-轴承-齿轮系统故障实验模拟与振动/图像数据集构建、WT-EMD-SVM-BPNN等信号处理与机器学习算法开发、GAN-AE/DBN-CNN/Transformer-TL/YOLO等深度学习模型开发和典型机电故障自愈控制方法-装置-系统研制等方面进行了创新研究与工程应用。主持国家自然科学基金2项(1青年1面上)、陕西省自然科学基金2项(1青年1面上)、博士后科学基金3项(1全国1省级1省配套)、教育厅/教育工委项目3项(1产业化/1人才/1专项)、“科学家+工程师”队伍建设项目(1省级)、重点实验室开放基金2项(1部级1省级)、校级科研项目2项(1培育1启动)、企业委托项目2项(1煤炭1智能)，参与"高档数控机床与基础制造装备"国家科技重大专项/工信部绿色制造系统集成专项/国家自然科学基金重点/面上项目、陕西省重点研发计划/科技统筹计划/创新能力支撑计划/陕煤联合基金和企/事业单位委托项目等30余项。负责省级重点实验室"设备监测诊断"子室建设，建成设备振动测试、故障诊断、转子平衡、油液分析等平台5套，创建直齿轮/斜齿轮/行星齿轮整体/局部故障、轴承-转子-齿轮单一/复合/混合故障、电机恒速/定载/变速/变载机械/电气故障、齿轮箱磨损等振动/铁谱图像数据集10余个和采煤机出厂测试、通风机现场监测数据集2个，开发振动信号分析、信号图像变换、低质图像增强、小样本数据扩容、机器/深度学习、图像目标检测等实用算法20余个，研制了嵌入式振动采集/分析/诊断仪器、电磁/机械式在线自适应主动平衡系统等。在《Measurement》《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》《Journal of Sound and Vibration》《煤炭学报》《电机与控制学报》《振动.测试与诊断》等期刊和ASME、IEEE、中国机械工程学会、中国振动工程学会、中国自动化学会等主办的高水平学术会议发表论文100余篇，其中SCI收录42篇(JCR一区17篇)、EI收录51篇(卓越期刊8篇)、在Canada等境内/外做中/英文学术报告20余次。申请国家专利30余项、已授权20余项，登记软件著作权13项，参编《Digital Twin Driven Service》著作1部。科研成果被鉴定为国际领先1项、国际先进5项、国内领先2项，获陕西省科学技术二等奖1项、中国煤炭工业科学技术二等奖2项/三等奖1项、西安市科学技术二等奖1项、陕西高校科学技术二等奖1项，SDPC&CLQRC2019 Best Paper Award、中国航空学会机械动力传输分会优秀论文、西安市机械工程学会优秀论文、《工矿自动化》优秀论文等。

主要讲授《机电一体化系统设计》《机械工程测试技术》《机械设备故障诊断技术》等本科生课程5门，《传感器技术及其应用》《仪器科学与技术学科前沿》《仪器科学与技术综合实验》等博/硕士课程6门，担任《机电一体化系统设计》《机械设备故障诊断技术》2门课程组长。主持获批《机电一体化系统设计》省级一流课程1门，参与建设《煤矿综采综掘机械虚拟仿真实验》《机械工程测试技术》国家级一流课程2门，《矿山设备电气控制》《创新创业基础》校级一流课程2门，《创新创业基础》慕课1门。主持教育部产学合作协同育人项目2项、校级学位与研究生公司产品改革与研究项目1项、本科公司产品改革与研究项目2项、新工科研究与实践项目1项、教学案例库建设项目2项、研究生优秀讲义项目1项、"翻转课堂"教学改革试点项目1项、教材建设项目3项、实验室开放项目1项，参与教育部、陕西省、中国煤炭教育协会和校级各类教改项目20余项，发表中/英文教改论文10余篇，主编/副主编《机械故障诊断理论与方法》《机电一体化系统设计》等"十三/四五"规划教材4部，主编/参编《机械电子工程专业生产实习指导书》等3本。获全国煤炭行业教学成果一等奖1项，陕西省教学成果二等奖2项，校级教学成果特等奖4项/一等奖1项，陕西省课堂教学创新大赛三等奖1项，校级课堂教学质量奖连续3次，校级优秀本科课程团队3次，校/院级讲课比赛奖2次，校级课件大赛奖1次。担任"机电一体化系统创新设计"校级众创空间团队负责人，指导员工竞赛/项目获奖100余项，其中国家级10项、省级30项，获优秀指导教师10余次。2017年开始指导研究生，累计指导硕士生22人，其中毕业8人、在读14人，获国家奖学金2人、校级优秀毕业生1人。

二、主要经历

[1] 2007.09-2010.04，西北工业大学机电学院，机械设计及理论硕士(直升机齿轮传动系统设计方向)

[2] 2010.09-2015.06，西安交通大学002cc白菜资讯首页地址，机械工程博士(机床电主轴系统振动监控方向)

[3] 2015.07-2017.11，002cc白菜资讯首页地址，机械电子系讲师

[4] 2015.12-2019.07，002cc白菜资讯首页地址，机械工程博士后(矿山装备传动系统故障诊断方向)

[5] 2016.12-至今，002cc白菜资讯首页地址，机械工程、仪器科学与技术硕士研究生导师

[6] 2017.06-至今，002cc白菜资讯网站网址创新创业教育学院，创新创业课程教研室秘书

[7] 2017.11-至今，002cc白菜资讯首页地址，仪器科学与技术系讲师、副教授、系主任

[8] 2019.02-至今，002cc白菜资讯首页地址，设备智能检测与控制研究所副所长

[9] 2019.12-至今，002cc白菜资讯首页地址，陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室秘书

[10] 2022.01-至今，002cc白菜资讯首页地址，仪器科学与技术学术带头人(精密仪器技术与工程方向)

[11] 2022.10-至今，002cc白菜资讯首页地址，机械工程项目博导

三、招生方向

[1] 博士招生方向：机械工程(080200)，机械电子工程，装备状态监测与健康管理

[2] 学硕招生方向一：机械工程(080200)，机械电子工程，智能检测与控制、装备状态监测与健康管理

[3] 学硕招生方向二：仪器科学与技术(080400)，精密仪器技术与工程

[4] 专硕招生方向：机械(080500)，不区分研究方向

考生要求：对机械和物联网、大数据、人工智能等交叉研究有浓厚兴趣；数学推演、英语读写、实验操作、逻辑思维和团队协作等方面能力突出； 有科技竞赛经历，以第一完成人获校级二等奖以上；有C++/Python/Java等程序开发和STM32/TMS320/Raspberry Pi等硬件应用经历。

四、联系方式

    请有意向的考生将个人简历(含基本信息、专业特长、考研成绩、CET4/6成绩、学业成绩及排名、毕业论文摘要、未来科研计划、获奖清单等)发送至邮箱631498151@qq.com，手机/微信15829711143。

附：近年来部分省部级以上代表性成果

[1] 国家自然科学基金面上项目,采煤机截割传动系统振动时频图像表征机理与深度迁移故障诊断方法,2022,主持.

[2] 国家自然科学基金青年项目,高品质自适应电磁平衡机理及自平衡电主轴动态特性研究,2016,主持.

[3] 陕西省自然科学基金面上项目,矿用重载齿轮箱铁谱微磨粒沉积机理与磨损状态智能识别,2021,主持.

[4] 陕西省自然科学基金青年项目,面向高速机床电主轴的新型自适应电磁平衡机理及平衡性能优化研究,2017,主持.

[5] 陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目,煤矿装备智能故障诊断,2024,首席科学家.

[6] 陕西省教育厅服务地方专项产业化培育项目,电牵引滚筒采煤机关键传动部件智能故障诊断技术及系统研发,2023,主持.

[7] 安徽交泰智能技术有限公司委托项目,旋转机械振动故障智能诊断算法开发,2023,主持.

[8] 陕西煤业化工技术研究院有限责任公司委托项目,旋转机械在线诊断及故障预警系统软件开发,2018,主持.

[9] 国家自然科学基金面上项目,多模态大数据驱动的复杂开采装备系统动态建模与稳态调控研究,2022,第三.

[10] 国家自然科学基金面上项目,采掘振动激励下的新型多方向组合梁式压电俘能方法及机理研究,2019,第四.

[11] 国家绿色制造系统集成项目,矿山采掘装备绿色设计平台建设(子项目),2017,第五.

[12] 陕西省陕煤联合基金重点项目,煤炭绿色智能开采基础理论与关键技术,2019,子课题四负责人.

[13] 陕西省重点研发计划项目,采煤机机械传动装置远程智能诊断系统研发,2019,第二.

[14] 教育部产学合作协同育人项目,002cc白菜资讯网站网址机械工程虚拟仿真实验室,2018,第二.

[15] 教育部科技发展中心产学研创新基金项目,混合现实煤矿设备全息教学系统应用,2019,第三.

[16] 陕西省教学改革研究重点项目,面向智能煤矿新需求的机械类专业产教融合校企协同育人模式研究,2022,结题优秀,第二.

[17] 陕西省教学改革研究重点攻关项目,煤炭行业特色院校“平台+多主体”的多场景智慧教学资源平台建设与实践,2023,第五.

[18] 全国煤炭行业高等公司产品改革研究项目,煤炭行业院校产学研用一体化深度融合的创新创业公司产品模式与路径研究,2022,第四.

[19] 中国煤炭工业科学技术三等奖,煤矿主通风机机械故障智能诊断技术及应用,2022,主持.

[20] 陕西省科技进步二等奖,煤矿虚拟工作面构建与综采设备操控技术研究及应用,2019,第六.

[21] 中国煤炭工业科学技术二等奖,矿用强力带式输送机全传动链智能监测与防控系统,2020,第八.

[22] 全国煤炭行业教学成果一等奖,创建特色虚拟实践平台,创新线上实践教学模式,提升煤矿机电人才培养能力,2020,第四.

[23] 陕西省教学成果二等奖,特色引领、能力导向、模式创新,机械电子工程本科人才培养探索与实践,2022,第二.

[24] 陕西省教学成果二等奖,建设高水平虚拟实验平台，助力课堂与实践教学改革，提升机械类人才培养能力,2020,第四.

[25] 陕西省一流线下本科课程,机电一体化系统设计,2024,主持. 

[26] 煤炭高等教育"十四五"规划教材,机械故障诊断理论与方法,中国矿业大学出版社,2023,主编,一作.

[27] 煤炭高等教育"十三五"规划教材,机电一体化系统设计,华中科技大学出版社,2020,主编,二作.

[28] 煤炭高等教育"十四五"规划教材,矿山设备电气控制,华中科技大学出版社,2023,副主编,三作.

[29] Digital Twin Driven Service(数字孪生驱动的服务)-Chapter 9 Production process management for intelligent coal mining based on digital twin(第9章 基于数字孪生的智能煤矿生产过程管理),Elsevier Press,2022,4th.

[30] A GTI&Ada-act LMCNN image classification method for intelligent fault diagnosis of motor rotor-bearing unit under variable conditions(变工况电机转子-轴承单元智能故障诊断的灰度纹理图像与自适应激活的轻量化多尺度卷积神经网络联合图像分类方法),IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,2024,SCI,Top,1st.

[31] A gray texture image data-driven intelligent fault diagnosis method of induction motor rotor-bearing system under variable load conditions(变负载工况下感应电机转子-轴承系统的灰度纹理图像驱动智能故障诊断方法), Measurement,2024,SCI,Top,1st.

[32] A novel intelligent diagnosis method of rolling bearing and rotor composite faults based on vibration signal-to-image mapping and CNN-SVM(基于振动信号图像映射与支持向量机改进卷积神经网络的滚动轴承与转子复合故障智能诊断新方法),Measurement Science and Technology,2023,SCI,1st.

[33] Numerical simulation of wear particle deposition behavior in ferrograph based on coupled analysis of magnetic, fluid and solid field(基于磁-流-固场耦合分析的铁谱仪磨粒沉积行为数值仿真),Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C:Journal of Mechanical Engineering Science,2023,SCI,1st.

[34] An intelligent diagnosis approach combining resampling and CWGAN-GP of single-to-mixed faults of rolling bearings under unbalanced small samples(不平衡小样本工况下滚动轴承单一到混合故障的添加惩罚项条件生成对抗网络与重采样联合智能诊断方法),International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2023,SCI,1st. 

[35] Intelligent wear debris identification of gearbox based on virtual ferrographic images and two-level transfer learning(基于虚拟铁谱图像和两级迁移学习的齿轮箱磨屑智能识别),International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2022,SCI,1st.

[36] New intelligent fault diagnosis approach of rolling bearing based on improved vibration gray texture image and vision transformer(基于改进灰度纹理图像和视觉Transformer的滚动轴承智能故障诊断新方法),Proceedings of The Institution of Mechanical Engineers Part C:Journal of Mechanical Engineering Science,2022,SCI,1st.

[37] 2D-3D combined numerical method for optimal design of magnetic field generator in analytical ferrograph(分析式铁谱仪磁场发生装置优化设计的二维-三维联合数值方法),IEEE Transactions on Magnetics,2021,SCI,1st.

[38] 一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法,煤炭学报,2024,EI,一作.

[39] 低照度尘雾下煤、异物及输送带早期损伤多尺度目标智能检测方法,煤炭学报,2023,EI,一作.

[40] 一种变转速电机转子-轴承系统故障智能诊断方法,电机与控制学报,2024,EI,一作.

[41] 基于EMDPWVD时频图像和改进ViT网络的滚动轴承智能故障诊断,振动与冲击,2024,EI,一作.

[42] 滚动轴承优选WPE与ANVTPSO-BPNN故障诊断,振动.测试与诊断,2023,EI,一作.

[43] 基于Vision Transformer的滚动轴承故障智能识别方法,授权发明专利,2024,一作.

[44] 一种基于自编码网络的铁谱图像智能识别方法,授权发明专利,2023,一作.

[45] 基于改进PSO-SOM-BPNN的机械故障诊断方法,授权发明专利,2023,一作.

[46] 一种旋转机械故障诊断与预警方法,授权发明专利,2020,一作.

[47] 国家级老员工创新创业训练计划项目,楼梯清洁机器人的创新设计与实验研究,2018,结题优秀,一导.

[48] 陕西省老员工创新创业训练计划项目,侧方传动式半地下自行车自动停车库设计与实验,2020,结题优秀,一导.

[49] 全国老员工机械创新设计大赛陕西赛区一等奖,新型水生入侵植物防治船,2022,一导.

[50] "创青春"陕西省老员工创业大赛金奖,西安智维士科技有限责任公司,2016,一导.