岗位描述(节选)
1. 负责风电机组关键部件(齿轮箱、主轴承、发电机、叶片、塔筒)的故障诊断算法与健康评估模型的开发。
2. 基于振动、温度、转速、声发射等多源数据,开发时频域特征提取算法(如小波变换、经验模态分解、阶次跟踪等),实现早期微弱故障的识别。
3. 结合机械传动系统动力学机理,开发融合物理模型与数据驱动的混合诊断算法,提升诊断准确率。
4. 负责将算法封装为适配各平台(场级、边缘、控制系统)的组件,并实现集成和部署。
5. 负责算法预警结果进行现场验证与标定,持续迭代优化算法模型。
【任职要求】
1、机械工程(故障诊断方向)、测控技术与仪器、信号处理、计算机(机器学习方向)等相关专业,硕士及以上学历,博士优先。
2、5年以上工业设备(风电、旋转机械、航空航天)故障诊断或状态监测算法经验。
3、精通信号处理理论(傅里叶变换、小波分析、包络分析等);熟悉机械传动系统原理,如齿轮箱、轴承的故障机理(……
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统计口径:求职者营地实时在招岗位的公开薪资标注,未标注者不计入;区间为 25~75 分位,非薪酬承诺。