蔡改改

栏目:车辆工程/载运工具运用工程  发布时间:2018-06-02


蔡改改

博士、副教授、硕士生导师

苏州大学 轨道交通学院

ggcai@suda.edu.cn


简介

蔡改改,苏州大学轨道交通学院副教授,硕士生导师。2008年毕业于西安电子科技大学机械设计制造与自动化专业,获学士学位,2013年获西安交通大学机械工程专业博士学位,博士论文题目为机械设备故障特征提取与运行状态评估方法及其应用研究。近年来致力于(1)稀疏信号处理方法及机械设备稀疏诊断方法研究;(2)行星齿轮传动系统故障演化机理研究。

教育经历

2008.09~2013.12 西安交通大学  工学博士

2004.10~2008.07 西安电子科技大学  工学学士

工作经历

2016.08~  苏州大学 轨道交通学院 车辆工程系 副教授(硕士生导师)

2016.11~2017.11 美国New York University国家公派访问学者

2013.12~2016.08 苏州大学 轨道交通学院 车辆工程系 讲师

研究方向

1. 机械设备稀疏诊断方法;

2. 行星齿轮箱故障演化机理。

承担科研项目情况

2015.01~2017.12 国家自然科学基金青年基金项目“行星齿轮传动系统故障演化机理与稀疏诊断方法研究”,主持,25万元。

2014.07~2017.07 江苏省自然科学基金青年基金项目“风电装备行星齿轮箱故障演化机理与稀疏诊断方法研究”,主持,20万元。

2014.07~2016.12 江苏省高校自然科学研究面上项目“风电装备行星齿轮箱故障稀疏诊断理论与方法研究”主持,3万元。 

代表论著

1.    Lin Wang, Gaigai Cai*(通讯作者), Wei You, et al. Transients Extraction Based on Averaged Random Orthogonal Matching Pursuit Algorithm for Machinery Fault Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2017. DOI: 10.1109/TIM.2017.2734198 (SCI)

2.    Wei Fan, Gaigai Cai*(通讯作者), Z K Zhu, et al. Sparse representation of transients in wavelet basis and its application in gearbox fault feature extraction[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, 56: 230-245. (SCI, 被引25)

3.    Gaigai Cai, Xuefeng Chen*, Zhengjia He. Sparsity-enabled signal decomposition using tunable Q-factor wavelet transform for fault feature extraction of gearbox[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 41(1): 34-53. (SCI, 被引63)

4.    Gaigai Cai, Xuefeng Chen*, Bing Li, Baojia Chen, Zhengjia He. Operation reliability assessment for cutting tools by applying a proportional covariate model to condition monitoring information[J]. Sensors. 2012, 12(10): 12964-12987. SCI, 被引11次)

5.    Xuefeng Chen, Gaigai Cai, Hongrui Cao, et al. Condition assessment for automatic tool changer based on sparsity-enabled signal decomposition method[J]. Mechatronics, 2015, 31: 50-59. (SCI, 被引4)

6.    Changqing Shen, Gaigai Cai, Zhiyong He, et al. A parameterized Doppler distorted matching model for periodic fault identification in locomotive bearing[J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2016, 230(20): 3791-3802. (SCI, 被引3)

7.    Shibin Wang, Gaigai Cai, Z K Zhu, et al. Transient signal analysis based on Levenberg–Marquardt method for fault feature extraction of rotating machines[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2015, 54: 16-40. (SCI, 被引27)

8.    Wei Fan, Gaigai Cai, Weiguo Huang, et al. Sparse representation of transients based on wavelet basis and majorization-minimization algorithm for machinery fault diagnosis[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2014, 2014. (SCI, 被引8)

9.    Lin Wang, Gaigai Cai* (通讯作者), Juanjuan Shi, et al. Sparse representation of transients based on improved matching algorithm for gear fault diagnosis[C]//Sensing Technology (ICST), 2016 10th International Conference on. IEEE, 2016: 1-5. (EI)

10.   Weiwei Xiang, Gaigai Cai*(通讯作者), Wei Fan, et al. The research of the transient feature extraction by resonance-based method using double-TQWT[C]//International Conference on Intelligent Computing. Springer, Cham, 2014: 684-692. (EI)