報告題目：非線性調頻信號分解與系統辨識
報告人：彭志科教授 上海交通大學
報告時間：2017年4月14日（周五）16:00-17:00
報告地點： 玉泉校區教12-118
報告摘要：
基于信號平穩性假設，傅立葉變換建立了時域信號及其頻域之間的橋梁。通過傅立葉變換，得到的頻譜反映了信號的全局頻率信息，但不能揭示頻譜的時間局部特征。然而，自然界與工程應用中常見的非平穩信號具有頻率隨時間變化的典型特征，而傅立葉變換的本質是將信號分解成為一組頻率不變的三角函數基，因此對于頻率隨時間變化的非平穩信號，傅立葉變換不能準確刻畫它們這種時變的頻率模式。近年來，針對非平穩信號的分析問題，人們提出了多種方法，主要分為兩大類：時頻分析方法和信號分解方法。常用的時頻分析方法包括：短時傅里葉變換、小波變換和魏格納-威爾分布等，但這些方法都普遍存在集中性和交叉項問題。典型的信號分解方法有經驗模態分解，但該方法存在對噪聲敏感和分解結果缺乏明確物理含義等問題。為了更有效地分析非平穩信號，我們將傅里葉級數模型推廣為多非線性調頻分量模型。在該模型中，每個非線性調頻分量的幅值和頻率都是時間的函數。基于該模型，發展了有效的分解方法，將信號分解為一系列非線性調頻分量。并將其應用于強非平穩信號分析、線性振動系統的模態參數辨識和時變系統辨識，取得了很好的效果，克服了傳統方法難于消除環境激勵干擾和密集模態分離等一系列問題。
報告人簡介：
國家杰出青年科學基金獲得者（2011）,教育部“長江學者”特聘教授(2015)，科技部“中青年科技創新領軍人才”計劃(2016)。1998年7月和2003年1月于清華大學分別獲學士和博士學位，2003年4月至2009年3月期間先后在香港城市大學、英國Cranfield大學、Sheffield大學和Loughboroug大學從事博士后研究工作，2009年3月任上海交通大學特別研究員，2012年晉升為特聘教授，現為上海交通大學機械系統與振動國家重點實驗室副主任、學生處副處長、上海交通大學致遠學院工科榮譽計劃副主任。
近年來主要從事非線性動力學、振動控制與隔離、結構健康狀態監測和設備故障診斷等研究, 發表SCI收錄論文100余篇(第1作者39篇)，SCI他引1800余次(按Google Scholar，論文引用3800余次)，3篇入選本領域近十年ESI TOP 1%高被引論文。2012年獲教育部自然科學一等獎(排名第2)，2010年獲得中國振動工程學會青年科技獎，2010年獲教育部新世紀優秀人才支持計劃和上海市浦江人才支持計劃， 2012年獲上海青年科技英才提名獎，2014年、2015年和2016年入選愛思唯爾“中國高被引學者榜單”。
