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姓名:石娟娟

学位:博士研究生

毕业院校:University of Ottawa

电子邮箱:jshi091@suda.edu.cn / jshijane@hotmail.com

办公地址:苏州大学阳澄湖校区交通楼301室

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个人简介


石娟娟,女,博士,教授,硕士生导师。2008年获得西北农林科技大学农业机械化及其自动化工学学士学位,同年获得推免攻读硕士研究生;2011年获得西北农林科技大学农业电气化与自动化专业工学硕士学位;2011年9月赴加拿大渥太华大学攻读博士学位,2015年12月获机械工程博士学位,2016年1月加入苏州大学轨道交通学院至今。


目前主持国家自然科学基金项目2项(青年、面上),江苏省自然科学基金青年基金1项,江苏省省高校基金面上项目1项,国家博士后基金2项,主要参与国家自然科学基金2项。在本领域国际权威顶级SCI期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Journal Sound and Vibration》、《ISA Transactions》、《Expert Systems with Application》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》等和国内权威期刊《振动工程学报》、《仪器仪表学报》、《振动与冲击》等发表SCI/EI检索论文50余篇,论文引用次数1000余次。申请发明和实用新型专利10余项,授权发明和实用新型专利6项。


教育经历

  • 硕士,2008.09-2011.06,农业电气化与自动化,西北农林科技大学,工学
  • 博士,2011.09-2015.12,机械工程,University of Ottawa

工作经历

  • 2016.01-2018.07,苏州大学轨道交通学院,教学科研,高聘副教授
  • 2018.08-2022.07,苏州大学轨道交通学院,教学科研,副教授
  • 2022.08-至今,苏州大学轨道交通学院,教学科研,教授

社会职务

  • 担任数种SCI期刊审稿人,如MSSPJSVIEEEIOP等旗下期刊

  • 中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事

  • 江苏省仪器仪表学会状态监测与故障诊断专业委员会委员等


研究领域

  • 机械系统状态监测与智能诊断/Machinery Condition Monitoring and Malfunction Diagnosis

  • 传动系统动力学分析与状态监测

  • 检测技术和信号处理/ Sensing and Signal Processing




社会职务

  • 担任数种SCI期刊审稿人,如MSSPJSVIEEEIOP等旗下期刊

  • 中国振动工程学会故障诊断专业委员会理事

  • 江苏省仪器仪表学会状态监测与故障诊断专业委员会委员等


开授课程

  • 1、机械设计,本科生
  • 2、检测技术,本科生
  • 3、机械故障诊断(双语),研究生
  • 4、故障诊断,63,36
  • 5、机械设计,2020.01.08-,49,54
  • 6、检测技术,2020.01.08-,46,54
  • 7、机械工程控制基础,2021.01.08-,46,72
  • 机械工程测试技术/Instrumentation Techniques

  • 机械设计/机械设计基础/Machine Design

  • 机械故障诊断学(双语)/Vibration-based Machine Condition Monitoring (bilingual)


科研项目

  • 1、振荡行为下变转速工况轴承故障特征提取及诊断研究(51605319),2017.01-2019.12,2017.01,国家自然科学基金项目
  • 2、振荡行为下变工况轮轨车辆轴承故障特征提取与诊断研究(BK20160318),2016.07-2019.06,2016.07,江苏省自然科学基金项目
  • 3、信号振荡行为差异下变工况轮轨车辆轴承故障诊断研究(16KJB460020),2016.07-2018.06,2016.07,江苏省高校自然科学研究项目
  • 4、轮轨车辆轴承状态信号振荡行为下的稀疏分解及诊断研究(2017M611896),2017.08-,2017.08,中国博士后科研基金
  • 5、苏州大学科研启动基金,2016-,2016,石娟娟
  • 6、多振源下高铁齿轮箱轴承故障特征演化及自适应提取研究,2021.08-2025.12,2022.01,国家自然科学基金面上项目,1
  • 7、高速列车齿轮箱耦合动力学建模及损伤程度评估研究,2021.12-2023.12,2022.01,国重实验室,1
  • 8、城轨列车齿轮箱振动特征变迁与深度迁移学习诊断方法研究,2020.07-2022.06,2020.07,苏州市重点产业技术创新项目,1

论文

  • 1、Bearing fault diagnosis under variable rotational speed via the joint application of windowed fractal dimension transform and generalized demodulation: A method free from prefiltering and resampling,Mechanical Systems and Signal Processing,SCI,2016,第一作者
  • 2、Generalized stepwise demodulation transform and synchrosqueezing for time-frequency analysis and bearing fault diagnosis,Journal Sound and Vibration,SCI,2016,第一作者
  • 3、Intelligent bearing fault signature extraction via iterative oscillatory behavior based signal decomposition (IOBSD),Expert Systems with Application,SCI,2016,第一作者
  • 4、A Fractal Dimension based Envelope Demodulation for Rolling Element Bearing Fault Feature Extraction from Vibration Signals,Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science,SCI,2015,第一作者
  • 5、Transient morphology analysis and sparse representation for bearing fault diagnosis under variable speed condition,International Journal of Mechatronics and Manufacturing Systems,EI,2018,第一作者
  • 6、Automatic instantaneous frequency order (IFO) extraction via integration strategy and multi-demodulation for bearing fault diagnosis under variable speed operation,Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,SCI,2018,第一作者
  • 7、Time Frequency Representation Enhancement via Frequency Matching Linear Transform for Bearing Condition Monitoring under Variable Speeds,Applied Science,SCI,2019,第一作者
  • 8、Dual-guidance based optimal resonant frequency band selection and multiple ridge path identification for bearing fault diagnosis under time-varying speeds,IEEE Access,SCI,2019,第一作者
  • 9、Multiple instantaneous frequency ridge based integration strategy for bearing fault diagnosis under variable speed operations, Measurement Science and Technology,Measurement Science and Technology,SCI,2018,通讯作者
  • 10、Non-dominated solution set based on time–frequency infograms for local damage detection of rotating machines, ISA transactions,SCI,2019,通讯作者
  • 11、Improved Hierarchical Adaptive Deep Belief Network for Bearing Fault Diagnosis,Applied Science,SCI,2019,通讯作者
  • 12、Transient extraction based on minimax concave regularized sparse representation for gear fault diagnosis,Measurement,SCI,2020,通讯作者
  • 13、基于优化最小算法的齿轮箱复合故障特征稀疏表示,振动工程学报,EI,2017,第一作者
  • 14、基于脊线概率分布和局部波动特征的瞬时转频估计,振动与冲击,EI,2018,通讯作者
  • 15、Oscillatory Behavior based Fault Feature Extraction for Bearing Fault Diagnosis,International conference on Advanced Mechatronic Systems,EI,2015,第一作者
  • 16、A tacho-free technique for bearing fault diagnosis via the oscillatory behaviors based signal decomposition and generalized demodulation,IEEE Prognostics and System Health Management Conference,EI,2016,第一作者
  • 17、An Auto Instantaneous Frequency Order Extraction Method for Bearing Fault Diagnosis under Time-varying Speed Operation,2017 International Conference on Sensing, Diagnostics, Prognostics and Control (SDPC). Proceedings,EI,2017,第一作者
  • 18、Instantaneous Frequency Estimation Via Multiple Ridge Integration Scheme for Bearing Fault Diagnosis,2018 Prognostics and System Health Management Conference,EI,2018,通讯作者
  • 19、Iterative Matching Synchrosqueezing Transform and Application to Rotating Machinery Fault Diagnosis Under Nonstationary Conditions,Measurement,SCI,2021,通讯作者
  • 20、Matching and reassignment based time-frequency enhancement for rotating machinery fault diagnosis under nonstationary speed operations,Measurement Science and Technology,SCI,2021,通讯作者
  • 21、Refined matching linear chirplet transform for exhibiting time-frequency features of nonstationary vibration and acoustic signals,Measurement,SCI,2022,第一作者
  • 22、Fault severity assessment for rotating machinery via improved Lempel–Ziv complexity based on variable-step multiscale analysis and equiprobable space partitioning,Measurement Science and Technology,SCI,2022,通讯作者
  • 23、Instantaneous frequency synchronized generalized stepwise demodulation transform for bearing fault diagnosis,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,SCI,2022,第一作者
  • 24、基于变步长多尺度Lempel-Ziv复杂度融合指标的旋转设备损伤评估,仪器仪表学报,EI,2021,通讯作者
  • 25、信号频域特征驱动的车辆关键旋转部件灰色故障诊断,振动.测试与诊断,EI,2021,通讯作者
  • 26、Non-dominated solution set based on time–frequency infograms for local damage detection of rotating machines,ISA transactions,SCI,2019,通讯作者
  • 27、Generalized Variable-Step Multiscale Lempel-Ziv Complexity: A Feature Extraction Tool for Bearing Fault Diagnosis,IEEE Sensors Journal,SCI,2022,第一作者
  • 28、Dynamic modelling of gearbox with multiple localized defects and its coupled vibration analysis,Mechanical Systems and Signal Processing,SCI,2022,通讯作者

科技成果

软件著作 专利
  • 1、基于脊线概率分布和局部波动的转频估计方法及检测装置,CN201710392666.X,发明
  • 2、多源时频脊线提取方法,201910674416.4 ,发明
  • 3、一种滚动轴承故障诊断装置,ZL201720180479.0,实用新型
  • 4、基于Nesterov动量法的自适应深度置信网络轴承故障诊断方法,CN106769048B,发明
  • 5、基于Stacked SAE深度神经网络的轴承故障诊断方法,201710030372.2,发明
  • 6、一种滚动轴承振动测试装置,ZL201720131N77.3,实用新型

荣誉及奖励

  • 1、中国机器人大赛探险项目全国亚军(一等奖)指导老师,2018
  • 2、苏州大学本科毕业设计(论文)优秀指导教师,2017、2018
  • 3、苏州市高等院校、科研院所紧缺高层次人才,2016
  • 4、苏州大学青年教师讲课比赛三等奖,2016
  • 5、苏州大学教职工年度考核优秀,2016
  • 6、第十届“春晖杯”留学生创新创业大赛优胜奖,2015
  • 7、 国家公派留学&渥太华大学博士入学奖学金,2011-2015
  • 8、研究生优秀毕业生,2011

招生信息

研究团队详见 http://mcd.suda.edu.cn/


学术型研究生招生专业:
    车辆工程

    载运工具运用工程


专硕招生专业:

   交通运输(载运工具运用工程方向)


教育背景要求:

   机械工程、车辆工程、工程力学、电气工程、自动化、信号与信息处理、仪器科学与技术、计算机应用等;具有较好的数学基础和计算机编程能力。


*为优秀学生提供国外学习交流和攻读学位的机会。


  • 研究兴趣

    • 机械系统状态监测与故障诊/Machinery Condition Monitoring and Malfunction Diagnosis

    • 检测技术和信号处理/ Sensing and Signal Processing

    • 振动分析和控制/ Vibration Analysis and Control


  • 学术及社会兼职

    • 担任数种SCI期刊审稿人,如MSSPJSVMSTIEEEIOP等旗下期刊

    • 中国振动工程学会故障诊断专业委员会——理事

    • 中国振动工程学会转子动力学专业委员会——理事

    • 江苏省仪器仪表学会状态监测与故障诊断专业委员会——委员

    • 20172018PHM设备健康预测与管理国际会议——Paper Review Chair

    • 2018PHM设备健康预测与管理国际会议——分会主席