侯炳昌

个人信息Personal Information

教师拼音名称:houbingchang

电子邮箱:

所在单位:高端装备机械传动全国重点实验室

学历:博士研究生毕业

性别:男

联系方式:bingchanghou@cqu.edu.cn

学位:工学博士学位

在职信息:在职

主要任职:准聘副教授

毕业院校:上海交通大学

其他联系方式Other Contact Information

邮箱 :

个人简介Personal Profile

四川宜宾人,准聘副教授,中共党员,主持基金委首批国自然博士生项目。研究方向为装备健康监测与诊断(信号处理+机器学习)、智能无人系统等,创新成果包括准算数均值比框架、新型稀疏测度、脉冲模态分解、优化权重谱、差异模态分解等,在MSSPIEEE/ASME Transactions等权威期刊发表一作SCI论文10余篇(含11篇中科院1Top),其中3篇入选ESI高被引;谷歌学术总被引800余次,H-index=17Elsevier出版英文学术专著一部;领域权威学者用“Provide an important foundation”“Significant improvement”来评价相关创新成果。获ICSMD 2022国际会议论文Best paper奖(一作)、上海交大研究生学术之星提名奖、博士生国家奖学金(2次)等荣誉或奖励。受邀担任MSSPIEEE TIIIEEE TIEIEEE TSPIEEE TRIEEE TIMRESS等期刊审稿人,获IEEE TIM杰出审稿人奖(3次)及MSSP杰出审稿人奖。Email: bingchanghou@cqu.edu.cn

代表性成果.pdf

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=O_tweiYAAAAJ&hl=en&oi=sra

ResearchGate: https://www.researchgate.net/profile/Bingchang-Hou-2


五篇代表作:

1. Hou B, Xie M, Yan H, Wang D*. Impulsive mode decomposition[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 211:111227.

2. Hou B, Wang D*, Peng Z, Tsui K-L. Adaptive fault components extraction by using an optimized weights spectrum based index for machinery fault diagnosis[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2023: 1–10. 

3. Hou B, Wang D*, Kong J, Liu J, Peng Z, Tsui K-L. Understanding importance of positive and negative signs of optimized weights used in the sum of weighted normalized Fourier spectrum/envelope spectrum for machine condition monitoring[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2022, 174: 109094.

4. Hou B, Wang D*, Yan T, Wang Y, Peng Z, Tsui K-L. Gini Indices II and III: Two new sparsity measures and their applications to machine condition monitoring[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2022, 27(3): 1211–1222.

5. Hou B, Wang D*, Xia T, Wang Y, Zhao Y, Tsui K. Investigations on quasi-arithmetic means for machine condition monitoring[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2021, 151: 107451.

学术专著:

1. Dong Wang, Bingchang Hou, Sparsity measures and their signal processing applications for machine condition monitoring, Book, Elsevier, 2025, ISBN 978-0-443-33486-3.


科研项目情况:

1. 批国家自然科学基金青年学生基础研究项目(博士研究生),针对旋转机械故障诊断的自适应信号分解方法研究,主持

2. 曾参与国自然面上项目、国家重点研发计划、华为公司委托项目、航天五院委托项目等项目科研工作

 

  • 教育经历Education Background
  • 工作经历Work Experience
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  • 研究方向Research Focus
  • 社会兼职Social Affiliations
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