姓名：高哲瑜

职称：讲师

电子邮箱：gaozheyu_career@163.com

办公地点：7-308(临潼校区)

办公电话：029-62779109

基本情况

高哲瑜，女，博士，讲师。本科、硕士毕业于西安交通大学能源与动力工程专业，博士毕业于西安交通大学机械工程专业毕业。主要研究方向为大型设备健康状态监测、机械信号处理、工业大数据驱动的智能故障诊断等。已在行业top期刊发表SCI论文4篇。做为骨干成员参与国家自然科学基金、装备预研教育部联合基金、杰青基金的研究与结题工作。参与多项企业横向课题如气体管道诊断与控制方法研究，风力发电机健康状态评估、基于燃烧火焰图像的温度场测定等。担任国际期刊Circuits, Systems, and Signal Processing和Nondestructive Testing and Evaluation审稿人。多次深入工厂开展实验工作。具有丰富的实践和学术经验。

研究领域

设备健康状态监测、机械信号处理、工业大数据驱动的智能故障诊断 、无损检测技术。

教学方面

承担多门专业主干课程教学，如《机械工程控制基础》、《工程计算方法》、《智能装备故障诊断与维护》、《专业课程设计》、《专业毕业设计》等。参与国家级工程教育认证、国家级一流专业、省级一流专业评估并获批。参与专业本科生培养方案修订。指导学生参与互联网+、创新创业等比赛。

科研方面

发表论文(部分)

共发表SCI论文4篇，其中一作3篇，EI论文1篇，核心期刊2篇

【1】Online evaluation of metal burn degrees based on acoustic emission and variational mode decomposition[J]. Measurement, 2017, 103:302-310.

【2】Bearing Fault Detection Based on Empirical Wavelet Transform and Correlated Kurtosis by Acoustic Emission[J]. Materials, 2017, 10,571.

【3】Grinding Burn Detection based on Cross Wavelet and Wavelet Coherence Analysis by Acoustic Emission Signal[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2019, 32:68.

【4】An approach for identifying corrosion damage from acoustic emission signals using ensemble empirical mode decomposition and linear discriminant analysis[J]. Measurement Science and Technology, 2022, 33(6):065018 (19pp).

【5】Grinding Burn Identification based on Acoustic Emission[C]. The 29th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management, 2016, August 20-22, Xi’an, Shannxi, China.

【6】基于MED和WMSDL的滚动轴承内圈故障特征诊断[J]. 轻工机械，2022，40.

【7】基于改进TOPSIS模型的配电台区电压质量评估方法[J]. 内蒙古电力技术, 2023, 41(1) : 45-51.