?王紅軍，女，1966.08出生，中共黨員，教授，博士，博士生導師，現(xiàn)任北京信息科技大學科技處副處長、高端裝備智能感知與控制北京市國際科技合作基地主任、機電系統(tǒng)測控北京市重點實驗室副主任。?

E-mail：wanghj86@163.com

     wanghongjun@bistu.edu.cn

研究方向：能制造與數(shù)字孿生、機器人機融合技術，高端裝備智能感知與機電系統(tǒng)監(jiān)控監(jiān)測

學術兼職：

      1.中國振動工程學會故障診斷委員會常務理事

2.中國自動化學會制造技術專業(yè)委員會常務委員

3.北京機械工程學會理事

在研項目：

  主持國家自然科學基金、國家科技重大專項和國家社科基金重大項目等國家級省部級項目30多項。

  1.燃氣輪機轉子系統(tǒng)健康狀態(tài)多源信息融合與智能預測方法研究，國家自然科學基金，2020.01-2023.12，72萬，主持

  2.高檔數(shù)控機床早期故障累積機理與動特性退化趨勢預測研究，國家自然科學基金，2016.01-2020.12，73.2萬，主持

  3.智能柔性機器人人機融合關鍵技術研究，國家科技部項目，2019.01-2020.12，主持

  4.基于轉子感知技術的智能主軸多源深度信息融合狀態(tài)預測，北京市科委項目，2020.07-2022.06，160萬，主持

  5.數(shù)模聯(lián)動的旋轉機械轉子系統(tǒng)跨工況智能故障診斷與狀態(tài)預測，北京市自然科學基金重點項目，2021.01-2023.12，80萬，主持

  6.國產(chǎn)五軸聯(lián)動數(shù)控機床柔性生產(chǎn)線及生產(chǎn)單元飛機結構件應用示范基地，高檔數(shù)控機床與基礎制造裝備”科技重大專項，2015.1-2020.12，165，主持

  7.某生產(chǎn)線數(shù)字孿生關鍵技術研究，企業(yè)項目，162萬，2020.06-2021.10，主持

  8.基于智能制造系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的工藝優(yōu)化與質量預測,企業(yè)項目,2019 -2022,30萬,主持

主要論著：

  發(fā)表學術論文 200多篇，SCI/EI檢索40余篇，出版“大型旋轉機械運行狀態(tài)趨勢預測”等學術論著教材 22部。授權國家知識產(chǎn)權共50多項，其中發(fā)明專利17項；

      1.Wang, H., Ji, Y. A Revised Hilbert–Huang Transform and Its Application to Fault Diagnosis in a Rotor System[J]. Sensors 2018, 18, 4329.Sensors 2018, 18(12), 4329; (SCI)

2.Wang Hongjun, Han Fengxia, Xing Jishou, Zuo Yunbo, Ji Yongjian .State Prediction Model of Five-axis Machine Tools based on the "S" Test Piece Surface Finish. Procedia  CIRP71(2018):380-385 (EI)

3.WANG H J,HAN F X, GU Y H, B.-G. Rosén, ZOU A N. Evaluation Method of Running Performance for Five-axis Machining Center based on the "S" Specimen. Journal of Physics，2019 (EI)

4.Wang Hongjun, Xu Xiaoli,B.G.Rosen. Fault diagnosis model based on multi-manifold learning and PSO-SVM for machinery[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument,2014,35(12S):92-96(EI)

5.Wang C, Xu J, Wang H, Zhang Z. Conditon-based predictive order model for a mechanical component following Inverse Gaussian degradation process [J]. Mathematical Problems in Engineering ,2018. (SCI)

6.Wang C, Xu J, Wang H, Zhang Z. A criticality importance-based spare ordering policy of multi-component degraded systems [J]. Maintenance and Reliability 2018; 20(4): 662-670. (SCI)

7.Ge Lun,Wang Hongjun,Xing Jishou. Maintenance robot motion control based on kinect gesture recognition.  Proceeding of ISTAI2018,2018.7, Da lian,v(2018):117-120.

8.YongjianJi,XibinWang,ZhibingLiu,HongjunWang,KangjiaWang,DongqianWang.Stability prediction of five-axis ball-end finishing milling by considering multiple interaction effects between the tool and workpiece[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2019（15）:261-287（SCI）

9.Xu, Xiaoli; Jiang, Zhanglei; Wang, Hongjun; Wu, Guoxin; Zuo, Yunbo; Peng, Chen; Wang, Liyong. Application of the state deterioration evolution based on bi-spectrum in wind turbine. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science. 2014,228(11): 1958-1967.( SCI)

10.王紅軍,谷玉海,王茂,趙川.高端數(shù)控裝備多源信息融合狀態(tài)識別模型[J]，儀器儀表學報，，2018,39(4):61-66（EI）

11.王紅軍,汪亮.基于多空間域狀態(tài)特征空間的設備運行可靠性評價[J].儀器儀表學報,2016,37（4）:812-818. （EI）

12.王紅軍,徐小力,萬鵬. 基于軸心軌跡流形拓撲空間的轉子系統(tǒng)故障診斷[J]. 機械工程學報, 2014, 50(5): 95-101.（EI）

13.王紅軍,鄒安南,左云波.基于電流的主軸性能退化評估方法[J].北京理工大學學報，2019，39（1）：22-27(EI)

14.徐統(tǒng),王紅軍,宋智勇,李穎.基于K-L散度的VMD瞬時能量與PNN的滾動軸承故障診斷[J].電子測量與儀器學報,2019,33(08):117-123(核心)

15.楊偉,王紅軍.基于VMD共振稀疏分解的滾動軸承故障診斷[J].電子測量與儀器學報,2018（9）：22-27（核心）

16.許夢穎,王紅軍.基于FOA的自適應隨機共振滾動軸承故障檢測[J]. 組合 機 床 與 自 動 化 加 工 技 術，2019（2）：94-96，99（核心）

17.劉鍇鋒,王紅軍,左云波.基于本體及 Web 文本的數(shù)控機床知識獲取[J].. 電子測量與儀器學報,2017,30(04):651-656（核心）

18.崔錫龍,王紅軍,邢濟收,左云波.廣義形態(tài)濾波和VMD分解的滾動軸承故障診斷[J].電子測量與儀器學報,2018,32(4):51-57（核心）

19.王紅軍著.數(shù)控機床主軸系統(tǒng)安全服役關鍵技術[M].北京:科學出版社,2019.10

20.王紅軍著.機械類專業(yè)人才培養(yǎng)研究[M].北京:北京航空航天出版社，2018

21.徐小力,王紅軍著. 大型旋轉機械運行狀態(tài)趨勢預測[M].北京:科學出版社，2011

22.王紅軍著. 數(shù)字化制造系統(tǒng)布局與優(yōu)化技術[M].北京:中國財富出版社，2012

23.王紅軍著.汽車零部件生產(chǎn)線建模與仿真技術[M].北京:科學出版社.2013

24.王紅軍著.基于知識的機電系統(tǒng)故障診斷與預測技術[M].北京:中國財富出版社，2014

25.王紅軍,徐小力著.特種機電設備游樂設施的安全服役關鍵技術[M].北京:中國財富出版社,2015

主要科研成果：

1.研發(fā)了高端裝備全生命周期智能運行維護平臺，提供可移植的網(wǎng)絡互聯(lián)的高端裝備運維解決方案，實現(xiàn)裝備實時透徹感知、智能決策與維護。主要開展了機電設備安全服役關鍵技術的創(chuàng)新性研究工作，構建重要裝備安全體系，保障設備安全可靠服役，實施智能預知維護。構建設備預知維修信息管理及信息決策系統(tǒng)，實現(xiàn)多種預測方法自適應選擇及優(yōu)化，提高故障預報工程應用水平。

2.研制了基于運行狀態(tài)的智能車間在線監(jiān)測系統(tǒng)和主軸回轉精度檢測和劣化溯源系統(tǒng)。研究基于狀態(tài)信息的多域空間流形學習的早期故障敏感特征優(yōu)化獲取方法，研究數(shù)控機床運行狀態(tài)劣化的敏感特征挖掘和運行狀態(tài)趨勢預測方法，構建基于多源信息融合數(shù)控機床運行狀態(tài)評估模型。研究建立基于軸心軌跡的數(shù)控機床動特性劣化識別方法，建立S 件加工精度與數(shù)控機床運行狀態(tài)的映射模型，進行產(chǎn)品加工精度的溯源定位和控制調整。

3.研制了智能柔性并聯(lián)機器人平臺、自主移動智能維護車和醫(yī)護防疫治療智能助手系統(tǒng)。

4.研制了基于數(shù)字孿生的柔性生產(chǎn)線規(guī)劃仿真系統(tǒng)。

??表彰與榮譽：

?[1] 2017年北京市高層次創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計劃領軍人才

[2] 2013年北京市教學名師

[3] 獲2012年教育部高等學校科學研究優(yōu)秀成果科技進步二等獎

[4] 獲2016年中國產(chǎn)學研合作創(chuàng)新成果一等獎

[5] 獲2019中國物流與采購聯(lián)合會科學技術獎二等獎

[6] 獲北京市科學技術獎三等獎兩項

[7] 獲中國機械工業(yè)科學技術獎二等獎3項、中國機械工業(yè)科學技術獎三等獎1項

[8] 獲2011中國儀器儀表學會科學技術獎二等獎1項

[9] 獲中國電子學會信息科學技術獎二等獎1項

[10] 獲2019年北京市高水平教學團隊到頭人

[11] 獲2012年北京市高水平學術創(chuàng)新團隊帶頭人

[12] 獲2009北京市精品課程負責人