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我院师生获故障预测与系统健康管理国际会议(PHM 2019)最佳论文奖

单位(作者):机械工程学院 | 来源:本站原创 | 更新时间:2019-05-15 | 点击数:

5月3日,经过2019 Prognostics and System Health Management Conference (PHM 2019)评审委员会的严格评选,我院青年教师杨乐昌、博士生孔子璠撰写的论文《A likelihood-based approach of uncertainty quantification using both sparse point data and interval estimates》获得最佳论文奖。本届PHM国际会议共评选出4项最佳论文奖,我校为国内唯一获奖单位(其他三项分别由美国俄亥俄州立大学、法国国立高等航天航空学院、法国巴黎中央理工学院获得)。大会主席Jie (Peter) Liu及程序主席Claude Delpha向参会人员颁发获奖证书。

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故障预测与系统健康管理国际会议由电气与电子工程师协会(IEEE)主办,IEEE Reliability Society,IEEE France Section,Femto-st - Sciences & Technologies, University Bourgogne Franche-Comté, University of Paris-Sud,等单位承办,旨在加强国际交流,推进系统健康管理理论、技术不断进步。本届PHM会议于法国巴黎召开,来自高校、科研机构、工业界的100余位代表出席,共同探讨故障预测与系统健康管理的发展与未来。

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该论文针对稀疏离散数据与区间信息共存的参数估计问题,提出了一种基于似然函数的不确定性量化方法。在考虑实验误差与外场数据离散型的基础上,建立了适用于区间数据的广义似然函数,该方法拓展了传统贝叶斯更新方法的适用范围,可广泛应用于各类PHM场景。论文的第一及通讯作者为我院物流系青年教师杨乐昌。杨乐昌博士的主要研究方向包括多源信息融合,可靠性及风险评估等,研究成果发表于信息领域国际权威期刊《Information Sciences》,IEEE可靠性协会旗舰期刊《IEEE Transactions on Reliability》等国际刊物。该项研究工作受中国博士后科学基金面上项目,中央高校基本科研业务费资助。