我校師生獲第10屆IEEE故障預(yù)測(cè)和系統(tǒng)健康管理國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議(PHM 2019)最佳論文獎(jiǎng)

　　啟航網(wǎng)訊　　10月26日，經(jīng)過2019 Prognostics and System Health Management Conference (PHM 2019)評(píng)審委員會(huì)的嚴(yán)格評(píng)選，我校研究生曾卉露撰寫的論文《Comparative Study of Complex Parallel Factor Analysis and Parallel Factor Analysis》獲得最佳論文獎(jiǎng)。本屆PHM國(guó)際會(huì)議從已經(jīng)錄用的273篇論文中共評(píng)選出10項(xiàng)最佳論文獎(jiǎng)，IEEE Reliability Socciety主席Dr.Jeffrey Voas向獲獎(jiǎng)?wù)哳C發(fā)證書。

　　故障預(yù)測(cè)與系統(tǒng)健康管理國(guó)際會(huì)議由美國(guó)電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)主辦，IEEE Reliability Society等單位承辦，旨在加強(qiáng)國(guó)際交流，推進(jìn)系統(tǒng)健康管理理論、技術(shù)不斷進(jìn)步。本屆PHM會(huì)議在青島召開，來(lái)自美國(guó)、英國(guó)、加拿大、德國(guó)、日本、巴基斯坦等16個(gè)國(guó)家和地區(qū)、超過400名專家學(xué)者參加，共同探討故障預(yù)測(cè)與系統(tǒng)健康管理的發(fā)展。

　　我校獲獎(jiǎng)?wù)撐耐ㄟ^實(shí)驗(yàn)比較了傳統(tǒng)的平行因子三線性交替最小二乘算法（TALS）算法和復(fù)平行因子（COMFAC）算法在運(yùn)行時(shí)間及收斂速度的優(yōu)劣。實(shí)驗(yàn)研究表明，兩種方法都能得到很好的分離性能。相較于傳統(tǒng)平行因子分離算法復(fù)雜程度較高、收斂速度較慢等特性，使用復(fù)平行因子分離算法能夠提高TALS算法的收斂速度，復(fù)平行因子僅用較少的迭代次數(shù)得出的解通常非常接近最小二乘解。

　　論文的指導(dǎo)老師是博士生導(dǎo)師李志農(nóng)教授，論文獲得了國(guó)家自然科學(xué)基金資助。經(jīng)過擴(kuò)展后，論文將被推薦到SCI期刊上發(fā)表。