基本信息

杨  彬  助理教授

西安交通大学“青年优秀人才”A类

机械工程学院 设计科学与基础部件研究所

现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室

奖励荣誉

陕西省自然科学一等奖(第3完成人)

陕西高等学校科学技术一等奖(第3完成人)

陕西省第十五届自然科学优秀学术论文二等奖

第七届中国科协优秀科技论文

中国机械工程学会优秀论文

中国百篇最具影响国际学术论文

中国精品科技期刊顶尖学术论文领跑者

西安交通大学-NSK机械工程学优秀论文成果奖

学术任职

中国自动化学会混合智能专委会 委员

中国机械工程学会 高级会员

中国仪器仪表学会 高级会员

中国振动工程学会 会员

中国运筹学会 会员

中国现场统计研究会 会员

IEEE/ASME/IET Member

Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics国际期刊青年编委

IEEE TIE, TNNLS/MSSP等国际著名期刊审稿人

联系方式

单       位:机械工程学院

                 设计科学与基础部件研究所

地       址:西安交大曲江校区南一楼A座417室

                 中国西部科技创新港 力行楼

联系方式:binyang@xjtu.edu.cn

学术主页:GoogleScholar

                 ResearchGate

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个人简介

杨彬,西安交通大学机械工程学院助理教授,加拿大多伦多大学维护优化与可靠性工程研究中心(C-MORE)联合培养博士,入选西安交通大学“青年优秀人才支持计划”A类。担任Frontiers in Mechanical Engineering国际期刊主题编辑以及Mechanical Systems and Signal Processing、IEEE Transactions on Industrial Electronics等国际权威期刊审稿人。长期从事机械故障迁移智能诊断理论及应用研究,出版学术专著1部,获工信学术出版基金资助;在本领域国内外权威期刊上发表学术论文10余篇,其中,2篇ESI热点(前0.1%),1篇中国百篇最具影响国际学术论文,1篇机械工程学报论文入选中国精品科技期刊顶尖学术论文、第七届中国科协优秀科技论文;授权国家发明专利10余件。为国际著名轴承制造商研发了轴承加工质量缺陷智能诊断系统,在全球最大的球轴承生产基地部署应用。曾获陕西省自然科学一等奖(第3完成人)、陕西高等学校科学技术一等奖(第3完成人)、陕西省自然科学优秀学术论文二等奖等奖励。

教育/工作经历

  工作经历                                                                                                                                                                

  • 2022-10  至今    西安交通大学,机械工程学院,助理教授

  • 2022-09  至今    西安交通大学,仪器科学与技术流动站,博士后,合作导师:雷亚国 教授

 

  教育背景                                                                                                                                                                

  • 2017-09  至  2022-07    西安交通大学,机械工程专业,工学博士,导师:雷亚国 教授

  • 2019-11  至  2020-11    加拿大多伦多大学,机械与工业工程专业,联合培养博士,导师:Chi-Guhn Lee 教授

  • 2014-09  至  2017-06    长安大学,机械电子工程专业,工学硕士,导师:谷立臣 教授

  • 2010-09  至  2014-06    长安大学,机械电子工程专业,工学学士

研究领域

  研究方向                                                                                                                                                                

  • 机械故障迁移智能诊断

  • 大数据驱动的机械装备智能运维

  • 迁移学习理论及应用

  在研项目                                                                                                                                                                

  • 机械设备健康维护湖南省重点实验室开放基金:大数据驱动的高端装备深度迁移诊断方法研究,项目编号:2022JXKFJJ01,2022.01-2023.12

讲授课程

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