时间：2018年6月7日（星期四）下午14:30-16:00
地点：45-1-314（汽车学院会议室）
主讲人：
金炜东，西南交通大学教授，博士生导师；国家轨道交通电气化与自动化工程技术研究中心轨道交通数据工程与信息技术研究所所长。学术兼职：中国仿真学会常务理事、仿真技术应用专委会副主任；中国高等教育学会理事；教育部铁路运输与工程教指分委委员、铁路信息技术教指组副主任委员；中国电子教育学会理事、电子高等教育分会常务理事；四川省自动化与仪器仪表学会副理事长；成都市电子学会副理事长等。主持国家自然科学基金重点项目、面上项目、教育部骨干教师资助计划项目、国防预研基金项目、国家重点研发计划子任务、JKW国防科技创新特区重大项目（培育）子课题等科研项目四十余项；发表学术论文300余篇（其中SCI、EI收录论文200余篇）。关于满意优化原理及应用的研究工作，受到同行专家高度评价，被认为开创了一个很有前途的研究领域。主要研究领域为以智能信息处理为核心，与模式识别、信息系统、优化方法、系统仿真、控制及检测技术等的交叉领域。
主要内容：
高速列车运营管理中，高速列车的安全预警与健康维护受到特别地重视。对高速列车安全性态的准确估计是有效实现安全预警与健康维护的关键支撑技术。目前广泛开展了对高速列车运行状态实时监测技术的研究，由此带来的海量监测数据处理成为亟待解决的问题。在国家自然科学基金重点项目的资助下，利用高速列车动力学监测数据，采用特征分析方式进行高速列车动力学安全性态估计的研究，获得的研究成果揭示了振动监测数据对高速列车动力学关键部件状态或参数变化的反映关系。研究中主要考虑了单个部件故障定位、两个部件混合故障的分离识别、部件性能蜕变状态下参数变化的估计识别等类型的安全性态估计问题。针对高速列车振动监测数据分析和关键部件状态或参数估计，利用实际的振动监测数据和与实际相符的动力学仿真数据，给出了应用十余种特征分析方法获得的数据分析结果，反映出基于监测数据特征分析可有效地进行高速列车动力学安全性态估计。研究成果对于高速列车其他系统的监测数据的特征分析工作及其他类似工作应可资借鉴参考。
欢迎全校感兴趣的师生参加！
科学技术处
2018年6月4日
