一、基础信息

个人简介：王冉，女，汉族，1986年10月生，河南南阳人，中共党员，博士研究生学历，副教授，博士生导师，现任机械系副主任、机电教工党支部书记、上海市高水平地方高校学科创新团队成员、上海市现代设计法研究会理事、中国仪器仪表学会声学仪器专委会委员、中国工程学会动态测试专委会青年委员、国家自然科学基金函评专家、上海市科委专家库成员。主要研究方向：机械装备智能故障诊断与健康评估、声阵列测量与信号处理、超声无损检测等。主持国家自然科学基金、上海市自然科学基金、企事业委托科技攻关项目等多项重要课题，在MSSP、JSV等国内外权威学术期刊上发表论文80余篇，授权多项发明专利。上海海事大学“三八红旗手”、上海海事大学“优秀研究生导师”。

（一）个人基础信息

性别：女

出生年月：1986年10月

职务：副教授

博硕导：博导/硕导

电子邮箱：ranwang@shmtu.edu.cn

联系电话：021-38282600

（二）教育经历

2014年于上海交通大学机械设计及理论专业，取得工学博士学位

2008年于西南交通大学交通设备信息工程专业，取得工学学士学位

（三）工作经历

2021.07-至今上海海事大学 物流工程学院副教授，机械系副主任、机电控制教工党支部书记

2014.12-2020.6上海海事大学 物流工程学院讲师

2015-2016年上海海事大学研究生院挂职院长助理

（四）国际交流与合作经历

（五）社会兼职

上海市现代设计法研究会理事、中国仪器仪表学会声学仪器专委会委员、中国工程学会动态测试专委会青年委员

二、科学研究

（一）研究领域及科研团队

研究领域：机械装备智能运维；声阵列智能感知及信号处理；超声无损检测技术、先进加工制造过程质量智能监控

科研团队：港口与海洋重装备安全工程学术团队

（二）科研项目

近年来主持的主要科研项目：

1、舰船燃气轮机压气机旋流宽带噪声建模、传播及精细化反演方法研究，国家自然科学基金委员会联合基金重点支持项目, （U25A20377），258万元，2026-2029，课题负责人

2、基于时域近场声全息的旋转机械非稳态声场重构与故障诊断方法研究，国家自然科学基金青年科学基金项目（51505277），23.6万元，2016-2018，主持

3、大型岸桥运行装备空间声场成像及智能故障诊断技术研究，上海市自然科学基金面上项目（23ZR1426700），20万元，2023-2026，主持

4、芯片先进封装激光植球新技术及装备，上海交通大学，120万元，2025-2026，主持

5、多源数据融合滚筒轴早期裂纹识别与断轴预警技术研究，中煤科工集团上海有限公司，38.6万元，2025-2027，主持

6、超声波检测设备开发，企事业单位委托科技项目，60.2万元，2023，主持

7、电桥智能诊断测试的硬件与软件开发与调试，联合电子汽车有限公司、上海交通大学，19.5万元，2024-2026，主持

8、基于声信号的传动系统主减速器故障分析技术应用研究，中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所，2024-2025，主持

9、大型岸桥运行设备声场成像与故障诊断技术研究，上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室开放课题（MSV202305），2023-2024，主持

10、风洞内对转开式转子桨扇噪声测量与成像技术研究，中国空气动力研究与发展中心气动噪声控制重点实验室开放课题（ANCL20210301），2022-2023，主持

（三）代表性论文成果

近年来，以第一作者/通讯作者发表SCI/EI论文40余篇，部分代表性论文成果：

[1]  R. Wang, M.J. Yu, T.M. Shan, H.Z. Ji, C.Y. Zhang, Y.H. Xiao, L. Yu,  Fast cyclostationary beamforming algorithm for localization of  cyclostationary sound sources, Mechanical Systems and Signal Processing,  230 (2025).

[2]  R. Wang, Z.T Lyu, F.C. Yan, L. Yu, X. Hu, A Conditional Adaption  Alignment Dynamic Graph Neural Network model for unsupervised fault  diagnosis of rotating machinery, Mechanical Systems and Signal  Processing, 240 (2025) 113361.

[3]  R. Wang, R. Ji, L. Yu, W. Jiang, Extraction of second-order  cyclostationary signal from acoustic array measurements using a  time-varying periodic variance model with variational Bayesian  inference, Mechanical Systems and Signal Processing, 228 (2025) 112393.

[4]  R. Wang, F. Yan, L. Yu, C. Shen, X.J.M.S. Hu, S. Processing, Joint  Wasserstein distance matching under conditional probability distribution  for cross-domain fault diagnosis of rotating machinery, Mechanical  Systems and Signal Processing, 210 (2024) 111121.

[5]  R. Wang, Z. Gu, C. Wang, M. Yu, W. Han, L. Yu, Vibration shock  disturbance modeling in the rotating machinery fault diagnosis: A  generalized mixture Gaussian model, Mechanical Systems and Signal  Processing, 220 (2024) 111594. (SCI 1区 Top期刊)

[6]  R. Wang, Y. Bai, M. Yu, L. Yu, G. Dong, A probabilistic approach with  hierarchical prior for duct acoustic mode identification of broadband  noise, Mechanical Systems and Signal Processing, 219 (2024) 111563. (SCI  1区 Top期刊)

[7]  R. Wang, J.W. Zhang, H. Fang, et al. Sparsity enforced time–frequency  decomposition in the Bayesian framework for bearing fault feature  extraction under time-varying conditions[J], Mechanical Systems and  Signal Processing, 185 (2023) 109755. (SCI 1区 Top期刊)

[8]R.  Wang, Y. Zhang, L. Yu, J. Antoni, Q. Leclère, W.K. Jiang, A probability  model with Variational Bayesian Inference for the complex interference  suppression in the acoustic array measurement[J]. Mechanical Systems and  Signal Processing, 191 (2023) 110181. (SCI 1区 Top期刊)

[9]  R. Wang, F. Yan, L. Yu, C. Shen, X. Hu, J. Chen, A federated transfer  learning method with low-quality knowledge filtering and dynamic model  aggregation for rolling bearing fault diagnosis[J]. Mechanical Systems  and Signal Processing, 198 (2023) 110413. (SCI 1区 Top期刊)

[10]  R. Wang, C.Y. Zhang, L. Yu*, et al. Sparsity-enhanced equivalent source  method for acoustic source reconstruction via the generalized  minimax-concave penalty[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,  167(2022) 108508-108527. (SCI 1区 Top期刊)

（四）代表性著作成果

（五）代表性专利成果

[1] 2023年4月7日，一种基于深度学习的岸桥运行机构状态评估方法。专利号：ZL 2019 1 0235249.3[P]，获国家发明专利（第一发明人）

[2] 2023年1月17日，一种自适应的岸桥运行机构智能监测与状态评估系统。专利号：ZL 2019 1 0047980.3[P]，获国家发明专利（第一发明人）

（六）基地

上海市港口与海洋重装备工程技术研究中心主要成员。

（七）科研获奖情况

2020年第29届全国振动与噪声高技术应用学术会议优秀论文奖（合作者，指导教师）；

2023年第30届全国振动与噪声高技术应用学术会议优秀论文奖（合作者，指导教师）；

2023年第二届全国气动噪声及控制技术学术会议优秀论文奖（合作者，指导教师）。

三、教学信息

（一）授课信息

主讲本科生课程：测试技术、机械装备检测技术课程设计

主讲研究生课程：论文写作指导

（二）教学成果及获奖情况

2022年上海海事大学一流本科课程线上线下混合课程建设项目。

（三）指导学生获奖情况

2018年，指导学生获得全国研究生电子设计大赛上海赛区三等奖；

2019年，指导研究生获得“华为杯”第十六届中国研究生数学建模竞赛二等奖；

2019年，指导研究生获得“国际海洋新能源与物流工程”上海市研究生学术论坛一等奖；

2020年，指导研究生获得“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛二等奖；

2021年，指导研究生获得“国际海洋新能源与物流工程”上海市研究生学术论坛一等奖；

2021年，指导研究生获得“华为杯”第十八届中国研究生数学建模竞赛三等奖；

2022年，指导研究生2人获“上海市优秀毕业生”荣誉；

2022年，指导研究生3人获得上海海事大学优秀硕士学位论文；

2023年，指导研究生获得“国际海洋新能源与物流工程”上海市研究生学术论坛一等奖；

2023年，指导研究生4人获“上海市优秀毕业生”荣誉；

2024年，指导研究生3人获“上海市优秀毕业生”荣誉，1人被评为“上海海事大学优秀毕业生”。

2025年，指导研究生1人获“上海市优秀毕业生”荣誉，2人被评为“上海海事大学优秀毕业生”。

四、其它成果或荣誉

（一）科技成果转化

（二）其它成果

（三）其它荣誉

2019-2020学年上海海事大学十佳兼职辅导员，校级，上海海事大学，2021年；

上海海事大学“三八红旗手”，校级，上海海事大学，2022年；

上海海事大学“优秀研究生导师”，校级，上海海事大学，2025年；

上海市教委“记功”人员奖励，上海海事大学，2026年。