所在系所：

振动与噪声控制研究所

振动噪声监测与控制研究所

联系电话：

13668725353

通讯地址：

昆明理工大学呈贡校区机电工程学院

邮    编：

650500

电子邮箱：

wzh_kust@163.com

教育背景

时间

毕业学校

所学专业

学历

2011.09-2017.07

昆明理工大学

机械设计及理论

博士

2010.09-2011.07

昆明理工大学

机械设计及理论

硕士

2003.09-2007.07

昆明理工大学

机械工程及其自动化

学士

工作经历

时间

工作单位

职称、职务

2017.08-2020.09

昆明理工大学机电工程学院

讲师

2020.10-至今

昆明理工大学机电工程学院

副教授

研究领域（方向）（4个以内）

(1) 机电设备状态监测与智能诊断

(2) 工业机器人振动特性与健康评估

(3) 声发射技术及其在机电设备的应用

(4) 机电设备疲劳特性、机理与寿命预测研究

个人总体简介

王之海，男，中共党员，博士/副教授，昆明理工大学机电学院硕士生导师，中国振动工程学会动态信号分析专业委员会理事，云南省图学学会理事，中国振动工程学会会员，全国研究生教育检测专家库成员，云南省先进装备智能制造技术重点实验室秘书，云南省先进装备智能维护研究中心核心成员，昆明市工业和信息化专家库成员。

在科研方面，攻读硕士和博士阶段即开始从事机电设备状态监测与故障诊断的研究，对旋转/往复机械的退化信息提取有较丰富的研究经历。主持和参与了科技部国家重点研发计划、国家自然科学基金、云南省科技厅重大专项项目、云南省自然科学基金、云南省教育厅教师项目、校人培项目和企业纵向、横向基金等 10 余项课题，总经费 1000余万元。目前在研主持国家自然基金地区基金1项“基于电流信息与模态分析的工业机器人关节振动特性研究”（编号：52165065），主要负责工业机器人关节振动预测与损伤机理研究。曾参与1项国家重点研发计划课题三“工业机器人故障特征提取与迁移智能诊断研究”的科研工作，主要负责机器人关节驱动机电耦合建模、关节振动预测的工作。同时为4项云南省重大专项项目组核心成员。参加国内外学术会议9次。申请与授权国家发明专利10余项。发表学术论文 10 余篇。

主要科研项目（代表性的8项以内）

(1) 国家自然科学基金委员会, 地区基金项目, 52165065, 基于电流信息与模态分析的工业机器人关节健康状态评估与演化机理研究, 2022-01至2025-12, 35万, 在研, 主持

(2) 国家自然科学基金委员会, 面上基金项目, 51875272, 基于三维声强探头阵列和波束形成的远场声源识别方法研究, 2019-01至2022-12, 58万, 在研, 参与

(3) 云南省教育厅, 科学研究基金项目, 2018JS025, 基于声发射的球轴承性能关键退化信息提取研究, 2018-05至2021-05, 4万, 已结题, 主持

(4) 昆明理工大学, 云南省人才培养项目, KKSY201701018, 基于声发射的滚动轴承疲劳演化特征敏感性研究, 2017-11至2020-11, 5万, 已结题, 主持

(5) 国家自然科学基金委员会, 地区基金项目, 51465022, 基于声发射和数值模型的球轴承点蚀疲劳寿命估计研究, 2015-01至2018-12, 46万, 已结题, 参与

(6) 国家自然科学基金委员会, 地区基金项目, 基于应力波传播特性的大型回转支撑轴承传感器故障定位方法研究2023-01至2026-12, 在研, 参与

(7) 国家自然科学基金委员会, 地区基金项目, 机械振动图像超分辨率目标识别与多点动态位移相关测量研究, 2021-01至2024-12, 在研, 参与

(8) 国家自然科学基金委员会, 地区基金项目, 数据不平衡条件下的高速轴-轴承系统数值建模与健康预测, 2021-01至2024-12, 在研, 参与

表性论文、专著（10项以内）

(1) Wang Zhihiai; Wu Xing; Liu Xiaoqin*; Cao Yongli;Xie Jinkui; Research on Feature Extraction Algorithm of Rolling Bearing Fatigue Evolution Stage Based on Acoustic Emission, Mechanical Systems and Signal Processing, 2018, 113: 271-284.

(2) Jiahui Li, Zhihai Wang*, Xiaoqin Liu, Zhengjiang Feng. Remaining Useful Life Prediction of Rolling Bearings Using GRU-DeepAR with Adaptive Failure Threshold[J]. Sensors, 2023, 23 (1144).

(3) Zhengjiang Feng, Zhihai Wang*, Xiaoqin Liu, Jiahui Li. Rolling Bearing Performance Degradation Assessment with based on Adaptive Sensitive Feature Selection and multi-strategy optimized SVDD[J]. Sensors, 2023, 23 (1110).

(4) 王之海; 伍星; 柳小勤*; 基于位置补偿系数距离估计的滚动轴承特征损伤敏感性评估算法研究; 振动与冲击, 2019, 38(1):65-72.

(5) 王之海; 伍星; 柳小勤*; 基于二次相关加权阈值的滚动轴承声发射信号小波包降噪算法研究, 振动与冲击, 2015, 34(21):175-178.

(6) 魏巍, 王之海*, 柳小勤,等. 基于MDFF与ISSA的滚动轴承故障声发射诊断[J]. 振动与冲击, 2023

(7) 魏巍, 王之海*, 柳小勤,等. 声发射与混合维深度融合的滚动轴承智能诊断[J]. 昆明理工大学学报:自然科学版, 2022, 47(5):9.

(8) 赖泽浪, 王之海*, 柳小勤, 等. 面向电流信息与模态分析的工业机器人关节振动求解研究[J]. 机械科学与技术, 2023

(9) 仪凌霄, 王之海*, 柳小勤,等. 工业机器人关节传动系统机电耦合振动特性分析[J]. 机械科学与技术, 2022, 41(7):9.

(10) 柳小勤; 汤林江; 侯凯泽; 伍星; 王之海; 基于声发射的滚动轴承损伤定位方法研究, 振动与冲击, 2020, 39(15):176-182.

专利及软件著作权登记（5项以内）

(1) 柳小勤; 王之海; 伍星; 刘畅; 刘韬; 陈庆; 谢金奎; 一种强载荷推力轴承加速疲劳试验装置, 2015-09-30, 实用新型, 中国, ZL201520320832.1.

(2) 柳小勤; 王之海; 贾华龙; 伍星; 刘畅; 陈庆; 谢金葵; 贺玮; 毛剑琳; 一种推力轴承加速疲劳试验装置, 2014-07-02, 实用新型, 中国, ZL201320787170.X.

(3) 郭瑜; 晏云海; 伍星; 王之海; 周俊. 一种改进的旋转机械非平稳振动信号计算阶比分析方法, 2021-05-07, 发明专利, 中国

(4) 刘韬; 刘义民; 柳小勤; 刘畅; 陈庆;  伍星; 周俊; 王之海; 一种伺服电机试验台, 2019-02-28, 发明专利, 中国, ZL201910151618.0.

(5) 柳小勤; 谢俊杰; 伍星; 刘畅; 刘韬; 王之海; 一种用于有限元分析的结构内部裂纹扩展建模方法, 2019-01-09, 发明专利, 中国, ZL201910017825.7.