2022年4月29日上午，学院邀请何刘老师以“盲解卷积技术在旋转机械故障诊断中的运用”为题开展讲座，本次讲座采取线上会议的形式。
此次讲座主讲人何刘老师，本硕博毕业于西南交通大学，现为西华大学汽车与交通学院讲师。何刘老师长期从事旋转机械设备状态监测理论和非线性非平稳信号处理理论研究，重点研究方向为物理完全可解释神经网络、盲解卷积理论和快速短字典学习技术在机械状态监测中的运用。目前已发表SCI论文8篇、EI论文3篇。
会上，何刘老师从旋转机械故障诊断的背景开始，讲述了旋转机械部件广泛存在于轨道车辆中，而旋转机械部件的故障对车辆运行将会产生严重的安全威胁，因此对旋转机械进行故障诊断技术就具有重要的意义。何刘老师介绍了旋转机械故障诊断的研究现状，包括基于统计准则的分析、谱和谱峭度分析、非线性分文信号分析等多种故障诊断技术。以一个旋转机械故障信号的数学模型引入，使用理论模型对比分析现有检测方法，指出各自的不足之处并提出了盲解卷积技术的方法。通过无监督特征学习与盲解卷积的关系介绍盲解卷积的理论知识后，何刘老师以高速列车轮对轴承外圈故障数据为案例，展示了该算法的可行性和可靠性。讲座最后，何刘老师给出了盲解卷积相关的内容和代码，希望能和该方向的学者多交流沟通。
会后，参与讲座的师生积极与何刘老师讨论旋转机械故障诊断的相关问题，对非均匀转速、复合型故障等在实际情况中较为常见的故障进行意见交流和解释分析，也对故障诊断分析的发展趋势进行了展望和交流，在场师生都认真倾听学习了讲座内容，进一步开阔了学术视野。