根据2025年度广西科学技术奖提名工作的通知（桂科奖办发〔2025〕8号）要求，桂林电子科技大学作为项目“机械系统非平稳运行下的微损伤唯象理论与张量智能诊断方法”的主要完成单位，拟参与该项目提名2025年度中国振动工程学会科学技术奖，现对该项目的主要内容进行公示，具体内容见附件。公示期为2025年8月22日至2025年8月28日。
公示期内，任何单位或者个人对公示项目持有异议的，请以书面形式向科研院提出，并提供必要的证明文件。为便于核实、查证，确保实事求是、公正地处理异议，提出异议的单位或者个人应当表明真实身份，并提供联系方式。个人提出异议的，应当在书面异议材料上签署真实姓名；以单位名义提出异议的，应当加盖本单位公章。凡匿名异议和超出期限的异议不予受理。
联系人：陈杨、蒋丽
联系电话：0773-2232150
联系邮箱：704718408@qq.com
科学技术发展研究院
2025年8月22日
附件：
成果名称
| 机械系统非平稳运行下的微损伤唯象理论与张量智能诊断方法 |
提名者
| 北京建筑大学 |
提名意见
| 中国振动工程学会科学技术一等奖 |
候选人
| 王衍学，胡超凡，陈志刚，李孟 |
候选组织
| 北京建筑大学，桂林电子科技大学 |
候选个人合作情况
| 1.第一候选人王衍学与第三候选人陈志刚、第四候选人李孟为同一单位，共同属于一个科研团队。 2.第一候选人王衍学对“4.2 主要科学发现及科学价值”中第（1)、(2) 发现点做出贡献；第二候选人胡超凡对“4.2 主要科学发现及科学价值”中第 (2)和（3)发现点做出贡献。第一候选人王衍学与第二候选人胡超凡共同完成本项目成果来源之一的国家自然科学基金（面上项目）：张量数据驱动的高端机械装备故障诊断与预测方法研究（51875032），国家自然科学基金（面上项目）：变分模态分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究（51475098），国家自然科学基金（地区项目）：大型风电机组实时可靠性评估与预防维护策略研究（61463010）； 3. 第一候选人王衍学与第二候选人胡超凡、第四候选人李孟共同完成本项目成果来源之一的国家自然科学基金（面上项目）：张量数据驱动的高端机械装备故障诊断与预测方法研究（51875032），第四候选人李孟对“4.1 主要科学发现及科学价值”中第 (3)发现点做出贡献。联合第一、第二完成人提出了基于张量迁移学习的半监督部分标签学习方法。 4.第三候选人陈志刚对“4.1 主要科学发现及科学价值”中第 (1)发现点做出贡献。联合第一候选人王衍学提出了适用于多齿耦合条件下的 TVMS 解析建模方法，共同完成本项目成果来源之一的国家科技重大专项：严寒条件下临时设施智能网联监测及预警关键技术（2021YFF0306303）
|
主要知识产权和标准规范等目录
排序 | 类型 | 成果名称 | 编号 | 授权发布日期 | 完成人 （作者） | 完成单位（署名 单位） | 授权发布部门（刊名） | 成果状态（通讯作者） | 广西单位是否原始署名 |
1 | 论文 | Filter bank property of variational mode decomposition and its applications | (2016), 120, 509-521 | 2016.03.20 | 王衍学，R. mrkert | 桂林电子科技大学 | Signal Processing | 有效（王衍学） | 是 |
2 | 论文 | Complex variational mode decomposition for signal processing applications | (2017), 86, 75-85
| 2017.03.01 | 王衍学，刘夫云,蒋占四,何水龙，莫秋云
| 桂林电子科技大学 | Mechanical Systems and Signal Processing | 有效（王衍学） | 是 |
3 | 论文 | Multidimensional denoising of rotating machine based on tensor factorization | (2019), 122, 273-289 | 201902.19 | 胡超凡，王衍学 | 桂林电子科技大学 | Mechanical Systems and Signal Processing | 有效（王衍学） | 是 |
4 | 论文 | A novel distribution model of multiple teeth pits for evaluating time-varying mesh stiffness of external spur gears | (2019), 122, 479-501. | 2019.07.24 |
陈涛圆，王衍学， 陈志刚 | 桂林电子科技大学 | Mechanical Systems and Signal Processing | 有效（王衍学） | 是 |
5 | 论文 | Cross-domain intelligent fault classification of bearings based on tensor-aligned invariant subspace learning and two-dimensional convolutional neural networks | (2020), 209 | 2020.12.17 | 胡超凡，王衍学， 顾嘉伟 | 桂林电子科技大学 | Knowledge-Based Systems | 有效（王衍学） | 是 |
