个人资料
- 直属机构：轨道交通学院
- 联系电话：
- 性别：男
- 电子邮箱：kwwang@suda.edu.cn
- 专业技术职务：
- 办公地址：苏大阳澄湖校区交通大楼444
- 毕业院校：哈尔滨工业大学
- 通讯地址：苏大阳澄湖校区交通大楼428
- 学位：工学博士
- 邮编：215137
- 学历：博士研究生
- 传真：
教育经历
教育经历：
- 学士,2011.09-2015.07,自动化,哈尔滨工业大学/航天学院,工学学士,2015.07,自动化,哈尔滨工业大学/航天学院
- 硕士,2015.09-2017.07,控制科学与工程,哈尔滨工业大学/航天学院,工学硕士,2017.07,控制科学与工程,哈尔滨工业大学/航天学院
- 博士,2017.09-2022.03,控制科学与工程,哈尔滨工业大学/航天学院,工学博士,2022.04,控制科学与工程,哈尔滨工业大学/航天学院
- 联培博士,2020.01-2021.02,机械工程,英国布里斯托大学
工作经历
工作经历：
- 2022.05-,www.优德88.cpm 轨道交通学院,轨道交通信号与控制,讲师
个人简历
个人简介：
王康伟，www.优德88.cpm 轨道交通学院专任教师，讲师，江苏省333高层次人才工程培养对象，2015年于哈尔滨工业大学航天学院自动化专业获学士学位，而后分别在2017年、2022年于哈尔滨工业大学航天学院控制科学与工程专业获硕士学位与博士学位（导师：沈毅教授），2020年-2021年于英国布里斯托大学机械工程学院博士联合培养（CSC公派联培博士，导师：Bruce W. Drinkwater教授、Paul D. Wilcox教授），2022年5月进入www.优德88.cpm 轨道交通学院工作至今。目前主持并在研中国博士后科学基金面上项目一项，江苏省卓越博士后项目一项，在Structural Health Monitoring, Neurocomputing, IEEE Transactions系列等高水平国际学术期刊发表SCI论文十余篇，累计引用二百余次，获批发明专利/实用新型专利、计算机软件著作权等多项。
更多详细信息，请参见研究团队网站：http://itccl.jtxy.suda.edu.cn/index.php
研究领域
研究领域：
1.深度学习与无监督算法研究；
2.数字信号处理、数字图像处理与目标检测；
3.声学无损检测技术；
4.一维信号与故障诊断；
5.特征提取与数据融合；
6.高铁轮轨结构健康监测；
开授课程
开授课程：
课程教学：
- 1、《MATLAB编程及其工程应用》,本科生,36
- 2、《数字信号处理》,本科生,60
- 3、《现代数字信号处理》,研究生,24/54
科研项目
科研项目：
- 1、基于轨边声发射阵列与智能检测算法的轮轴缺陷检测定位系统研究,-2024.08.01,2022.08.01,王康伟,江苏省卓越博士后计划,www.优德88.cpm ,计算机科学与技术,30万,2022ZB576,江苏省人才办
- 2、复杂工况下轮对伤损声发射稳健性诊断与定位方法研究,2023.06.30-2026.01.01,2024.01.01,王康伟,中国博士后科学基金第73批面上项目,www.优德88.cpm ,计算机科学与技术,8万,2023M732539,中国博士后科学基金会,1
- 3、基于轨边声发射阵列的轮对伤损自适应检测与聚焦定位方法研究,-2027.12,2025.01,王康伟,国家青年科学基金项目,www.优德88.cpm ,轨道交通学院,30万,62401383
论文
论文：
- 1、最新学术成果请参见网站：https://www.researchgate.net/profile/Kangwei-Wang
- 2、Feasibility investigation of rail monitoring by wheel-mounted acoustic emission technology using two-dimensional analytical contact acoustic nonlinearity model,Measurement Science and Technology,SCI,2021,Kangwei Wang,Xin Zhang,33/1/014006,第一作者
- 3、Defect detection in guided wave signals using Nonlinear Autoregressive Exogenous method,Structural Health Monitoring-An Internatioanl Journal,SCI,2022,Kangwei Wang,Jie Zhang,Benjamin Karkera,21/3/1012-1030,第一作者/通讯作者（TOP, IF: 6.6）
- 4、Blind source extraction of acoustic emission signals for rail cracks based on ensemble empirical mode decomposition and constrained independent component analysis,Measurement,SCI,2020,Kangwei Wang,Xin Zhang,Qiushi Hao,157/107653,第一作者(TOP, IF: 5.6)
- 5、Application of improved least-square generative adversarial networks for rail crack detection by AE technique,Neurocomputing,SCI,2019,Kangwei Wang,Xin Zhang,332/236-248,第一作者(TOP, IF: 6)
- 6、Rail crack detection using acoustic emission technique by joint optimization noise clustering and time window feature detection,Applied Acoustics,SCI,2020,Xin Zhang,Kangwei Wang,160:10741,第二作者
- 7、A new rail crack detection method using LSTM network for actual application based on AE technology,Applied Acoustics,SCI,2018,Xin Zhang,Zhongxian Zou,Kangwei Wang,142:78-86,第三作者
- 8、Modeling of wheel-rail coupling contact by submodeling technique for elastic wave propagation,Chinese Control Conference,EI,2017,Kangwei Wang,Xin Zhang,Xin Zhang,第一作者
- 9、An improved method of rail health monitoring based on CNN and multiple acoustic emission events,IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference,EI,2017,Xin Zhang,Kangwei Wang,第二作者
- 10、Wheel Defect Detection Using Attentive Feature Selection Sequential Network with Multidimensional Modeling of Acoustic Emission Signals,IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement,SCI,2023,Kangwei Wang,Xin Zhang,Fengshuo Wan,Rong Chen,72: 2529514,第一作者(TOP, IF:5.6)
- 11、Defect Detection and Localisation Using Guided Wave Images from Array Data Processed by Nonlinear Autoregressive Exogenous Model and Gamma Statistical Operator,Structural Health Monitoring-An International Journal,SCI,2024,Kangwei Wang,Jie Zhang,Yang Xiao,Early Access,第一作者(TOP, IF:6.6)
- 12、An improved rail crack detection method based on the wavelet subband LMS adaptive filtering and wavelet analysis,International Conference on Graphics and Image Processing (ICGIP),EI,2023,Kangwei Wang,Haoran Li,Yang Qian,第一作者/通讯作者
- 13、Nonlinear autoregressive exogenous method for structural health monitoring using ultrasonic guided waves,Structural Health Monitoring (SHM) in Aerospace Structures (2nd edition),EI,2024,Kangwei Wang,Soochow University,Jie Zhang,Anthony J. Croxford,University of Bristol,第一作者
- 14、Rail Steel Health Analysis Based on a Novel Genetic Density-based Clustering Technique and Manifold Representation of Acoustic Emission Signals,Applied Artificial Intelligence,SCI,2021,Kangwei Wang,Xin Zhang,36/1/298-322,第一作者
科技成果
软件著作
软件著作：
专利
专利：
- 1、一种基于多声发射事件概率的钢轨裂纹检测方法,ZL201610803720.0,哈尔滨工业大学,章欣，王康伟，王艳，郝秋实，沈毅,发明专利,授权
- 2、一种车载移动式高速铁路钢轨伤损声发射检测系统,ZL201720550468.7,哈尔滨工业大学,章欣，王康伟，郝秋实，王艳，沈毅,实用新型,授权
- 3、一种分段式调节最小均方反卷积钢轨裂纹信号复原方法,ZL201711089462.5,哈尔滨工业大学,章欣，王康伟，郝秋实，王艳，沈毅,发明专利,授权
- 4、一种基于改进长短时记忆网络的钢轨裂纹声发射信号检测方法,ZL201811029067.2,哈尔滨工业大学,章欣，王康伟，郝秋实，王艳，沈毅,发明专利,授权
- 5、一种基于最小二乘生成式对抗网络的钢轨裂纹声发射信号检测方法,ZL201811029104.X,哈尔滨工业大学,王康伟，章欣，郝秋实，王艳，沈毅,发明专利,授权
- 6、一种基于改进声发射密度聚类的伤损状态诊断方法,ZL202110358326.1,哈尔滨工业大学,章欣,王康伟,沈毅,王艳,郭晓棠,张军,王军,赵成禹,发明专利,授权
荣誉及奖励
荣誉及奖励：
- 1、江苏省卓越博士后,2022
- 2、江苏省333高层次人才培养对象,2022
- 3、东吴科技领军人才,2024
- 4、中国自动化学会会员
- 5、指导本科生获www.优德88.cpm 2020届优秀毕业论文,黄杨斌,2024年6月,校级
- 6、中国机械工程学会声发射无损检测分会会员
招生信息
招生信息：
招生方向：交通信息工程及控制方向。
入学后可从声学信号处理与检测、光学图像检测两个方向选择感兴趣的相关方向，后续将基于所选方向针对高铁轮轨结构健康监测、基于人工智能的目标检测、强噪环境下的声源检测与定位等子课题做出具体研究。
报考要求：
1、具有良好的数学、英语基础；
2、具有较强的编程基础（MATLAB、Python、C++）等；
3、具有信号、控制或人工智能专业背景或相近专业背景、项目经历。
本团队会为学生提供良好的科研条件、生活补助与成果奖励。
欢迎对上述研究方向感兴趣的考生随时联系、报考（请附简历、成绩单等相关材料）。
联系方式kwwang@suda.edu.cn。
招生信息1：