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吴云凯 副教授 自动化学院 个人邮箱： wuyunkaigxy@163.com 办公地点： 通讯地址： 邮政编码： 传真： 您是第4539 位访问者 个人简介 吴云凯(1989-)，男，江苏镇江人，南京航空航天大学控制理论与控制工程专业博士毕业，澳大利亚阿德莱德大学访问学者，现任江苏科技大学自动化学院副教授，硕士研究生导师，学科办公室主任。主要研究方向为故障诊断与容错控制在轨道交通控制系统中的应用。近年来，在国内外权威期刊及重要的国际学术会议上发表论文20余篇，累计被引用近300 次 (其中ESI高被引论文2篇)。主持包括国家自然科学基金-面上项目在内的国家级科研项目3项，省部级项目1项。现担任中国自动化学会青年工作委员会委员、中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会委员，同时为十余种国内外知名学术期刊的审稿人。 研究方向 [1]故障诊断与容错控制;[2]故障预测;[3]高速列车牵引及走行部控制系统;[4]水下机器人 教育经历 2016.9-2017.4访学，The University of Adelaide, Australia2013.4-2017.12 博士(提前攻博)，南京航空航天大学2011.9-2013.4 硕士(保送)，南京航空航天大学2007.9-2011.6 学士，江苏科技大学 课程教学 1. 自动化专业导论2. 自动控制原理（本科留学生）3. 专业写作与表达 科研项目 [1]复杂工况下高速列车牵引系统早期故障智能诊断与预测方法研究，国家自然科学基金-面上项目，2022.1-2025.12，项目经费：58 万元，项目编号：62173164，主持[2]基于ToMFIR与键合图理论的动车组牵引传动系统早期故障诊断方法研究，国家自然科学基金-青年基金，2019.1-2021.12，项目经费：27 万元，项目编号：61803185，主持[3]CRH动车组列车牵引控制系统早期故障诊断与预测方法，科技部-中国北马其顿科技合作委员会第6届例会人员交流项目 (科技部国际合作项目)，2020.1-2021.12，项目经费：9 万元，项目编号：19-6-3，主持[4]基于图论与解析模型相结合的高速列车信息控制系统早期故障实时诊断与应用验证，江苏省自然科学基金-面上项目，2020.7-2023.6，项目经费：10 万元，项目编号：BK20201451，主持[5]不平衡样本下基于定量质量评价的搅拌摩擦焊系统故障诊断方法研究，国家自然科学基金-青年基金，2023.1-2025.12，项目经费：30 万元，项目编号：62203192，参研[6]高速列车信息控制系统微小和复合故障的实时诊断理论与预测方法，国家自然科学基金-重大项目，2015.1-2019.12，项目经费：320 万元，项目编号：61490703，参与人(5/10，已结题)[7]高速列车牵引系统闭环结构下的故障诊断与容错控制研究, 国家自然科学基金-面上项目，2016.1-2019.12，项目经费：65 万元，项目编号：61573180，参与人(3/8，已结题)[8]基于不确定信息的轧制过程故障预测与诊断关键技术研究，国家自然科学基金-面上项目，2014.1-2017.12，项目经费：60 万元，项目编号：61374141，参与人(3/7，已结题) 专利成果 [1]吴云凯；姜斌；陆宁云；周东华. 一种针对高速列车悬架系统执行器的微小故障诊断方法. 中华人民共和国发明专利，专利授权号: ZL 2014 1 0341675.2.[2]江苏科技大学. 海上搜救自主水下航行器三维路径跟踪虚拟仿真实验软件. 中华人民共和国计算机软件著作权, 登记号: 2021SR0525930. [3]吴云凯; 周扬; 苏宇. 一种基于数据驱动的高速列车悬挂系统早期故障检测方法. 2021-7-2, 中华人民共和国发明专利，申请号：202110748647.2.[4]吴云凯; 刘向前; 周扬; 朱志宇. 一种针对高速列车逆变电路及电机的早期故障诊断方法. 2021-8-18, 中华人民共和国发明专利，申请号：202110948177.4.[5]吴云凯; 苏宇; 周扬; 朱志宇. 一种基于数据驱动ToMFIR的高速列车悬挂系统故障诊断方法. 2021-11-15, 中华人民共和国发明专利，申请号：202111347424.1.[6]吴云凯; 胡大海; 周扬; 曾庆军. 一种基于ESO的自主式水下机器人执行机构故障诊断方法. 2021-11-15, 中华人民共和国发明专利，申请号：202111347422.2.[7]吴云凯; 苏宇; 周扬; 朱志宇. 一种基于T-S模糊数据驱动ToMFIR的高速列车悬挂故障诊断方法. 2022-05-16，中华人民共和国发明专利，申请号：202210528413.1.[8]吴云凯; 胡大海; 周扬; 曾庆军. 基于故障因子与多观测器的AUV执行机构故障诊断方法. 2022-10-11, 中华人民共和国发明专利，申请号：202211240991.1. 科研团队 获奖动态 [1]2019年河南省科学技术进步二等奖. 高精度恒电阻熔体材料研发及应用. 排名：个人(第10)，单位(第5).[2]2020年高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术). 苛刻服役条件焊丝关键技术及应用. 排名：个人(第10).[3]第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛（江苏省赛亚军，一等奖）. 《复合新材—真空轧制特种复材全球供应商》. 指导教师排名：第3. 论文著作 [1]Yunkai Wu, Bin Jiang and Ningyun Lu. A descriptor system approach for estimation of incipient faults with application to high-speed railway traction devices. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, 49(10): 2108~2118. (ESI高被引论文，中科院一区，SCI收录，IF:13.451)[2]Yunkai Wu, Bin Jiang and Yulong Wang. Incipient winding fault detection and diagnosis for squirrel-cage induction motors equipped on CRH trains, ISA Transactions, 2020, 99: 488~495. (ESI高被引论文，中科院二区，SCI收录，IF:4.343)[3]Yunkai Wu, Bin Jiang and Peng Shi. Incipient fault diagnosis for T-S fuzzy systems with application to high-speed railway traction devices. IET Control Theory & Applications, 2016, 10(17): 2286~2297.(SCI收录，IF:2.048)[4]Yunkai Wu, Bin Jiang, Ningyun Lu, et al. Multiple incipient sensor fault diagnosis with application to high-speed railway traction devices. ISA Transactions, 2017, 67: 183~192.(SCI收录，IF:2.600)[5]Yunkai Wu, Bin Jiang, Ningyun Lu, et al. ToMFIR-based incipient fault detection and estimation for high-speed rail vehicle suspension system. Journal of the Franklin Institute, 2015, 352(4): 1672~1692. (SCI收录，IF:2.327)[6]Yunkai Wu, Bin Jiang, Ningyun Lu, et al. Bayesian network based fault prognosis via bond graph modeling of high-speed railway traction device. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 1~12. (SCI收录，IF:0.644)[7]姜斌, 吴云凯, 陆宁云, 冒泽慧. 高速列车牵引系统故障诊断与预测技术综述. 控制与决策, 2018, 33(5): 841~855. (EI收录)[8]Yunkai Wu, Bin Jiang, Donghua Zhou, et al. ToMFIR-based detection and estimation for incipient actuator faults in a class of closed-loop nonlinear systems. IFAC Proceedings Volumes, 2014, 47(3): 1096~1101.[9]Yunkai Wu, Bin Jiang, Donghua Zhou, et al. Detection and isolation of multiple incipient sensor faults with application to high-speed railway traction motors. Proceedings of the 35st Chinese Control Conference, Chengdu, China, July 27-29, 2016: 6558~6563.[10]Yunkai Wu, Bin Jiang and Ningyun Lu.Incipient winding fault detection and isolation for induction motors of high-speed trains. Prognostics and System Health Management Conference (PHM-2017 Harbin), Harbin, China, July 9-12, 2017: 10.1109/PHM.2017.8079108.[11]Yunkai Wu, Bin Jiang, Zhiyu Zhu and Qingjun Zeng. Data-driven based ToMFIR design with application to incipient fault detection in high-speed rail vehicle suspension system. 2019 CAA Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety for Technical Process, Xiamen, China, July 5-7, 2019: 645-650.[12]柳春, 姜斌, 张柯, 吴云凯. 带扰动的线性系统微小故障早期诊断方法. 上海交通大学学报（自然科学版）, 2015, 49(6): 889~896.[13]吴国政, 吴云凯, 张兆田, 韩军伟. 浅析人工智能学科基金项目申请资助情况及展望. 自动化学报, 2020, 46(12): 2711~2718.[14]苏宇, 吴云凯*, 付俊, Gorjan Nadzinski. 基于数据驱动的CRH 高速列车悬挂系统早期故障检测. 控制与决策, 2022, 37(4): 982-988. (EI收录)[15]吴云凯, 胡大海, 朱志宇, 等. 基于自适应阈值与扩张状态滑模观测器的AUV 执行机构故障检测与估计. 控制理论与应用. (已录用)[16]Dahai Hu, Yunkai Wu, Yang Zhou, et al. Actuator Fault Detection for Automation Underwater Vehicle via Extended State Observer and Adaptive Threshold[C]//2022 41st Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2022: 4106-4111.[17]Xiangqian Liu, Yunkai Wu, Yang Zhou, et al. Improved Deep PCA based Incipient Fault Detection with Application on CRH Traction System[C]//2022 41st Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2022: 4118-4123. 教学随笔