王亚萍 教授[博导]

1.基本信息

2.研究领域

旋转机械退化机理、智能故障诊断及预测；数字孪生技术及应用；车间智能调度。

3.联系方式

　　地址：哈尔滨市南岗区学府路52号，哈尔滨理工大学（西区）1号楼528室

电话：18945034671

Email: wypbl@163.com

4.工作经历

5.教育经历

6.主要任职

7.学术兼职

[1]国家自然科学基金同行评议专家

[2]教育部博士/硕士学位论文函评专家

8.教育教学（主讲课程）

 主讲本科生课程：《机械系统设计》、《数字化设计与仿真》、《机械创新实践》

 主讲研究生课程：《机械系统动力学》

9.教学项目

10.科研项目

11.奖项成果

1. 2025年，参加“船用高功率密度齿轮箱减振降噪及智能运维技术”项目，获中国造船工程学会科技进步奖特等奖；

2. 2016年，参加“全自动水平挤压式秸秆板生产线研制及应用”项目，获省科技进步三等奖；

3. 2012年，参加“大规模定制机电产品集成化设计技术及应用”项目，获省科技进步三等奖；

4. 2013年，参加“超超临界火电机组配套关键阀门研制及工程应用”项目，获省科技进步三等奖；

5. 2010年，参加“燃气轮机用减速器关键技术研究与应用”项目，获省科技进步奖二等奖；

6. 2013年，参加“直升机主减速器关键技术的研究”项目，获省人民政府进步奖三等奖；

7. 荣获2016-2018年度哈尔滨理工大学“三全育人”先进个人；

8. 荣获2023-2025年度哈尔滨理工大学“优秀共产党员”；

9. 2025年，参加“第十届国际大学生智能农业装备创新大赛”，获国家级二等奖；

10. 2020年，参加“第九届全国机械创新设计大赛（黑龙江省赛区）决赛”，获省级二等奖；

11. 2019年，参加“第五届黑龙江省“互联网+”大学生创新创业大赛”，获银奖；

12. 2018年，参加“第八届全国机械创新设计大赛（黑龙江省赛区）决赛”，获省级二等奖；

13. 2016年，参加“第七届全国机械创新设计大赛（黑龙江省赛区）决赛”，获省级二等奖；

12.论文期刊

1. Wang Y P, Li Shengbiao, Wei F, et al. Rolling bearing performance degradation trend prediction based on RCMFDE and STAGCN[J]. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2025: 01423312251369911.(SCI检索)

2. Wang Y P,Li Shengbiao,Xu Di, et al.An inverse kinematics solution method based on improved flow direction algorithm[J].International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM),2025,19(11):1-11. (EI检索)

3. Yaping Wang, Xuebing Wei, Xiaofei Zhu, Yuqi Fan, Shengbiao Li. Recent Patents on Engineering. 2025, 19(9)(EI检索)

4. Fan Yuqi,Wang Xuebin,Peng Zhihong, Yaping Wang*,et al.A PID control strategy design based on amodified crowsearch algorithm for the robot[J].Engineering ResearchExpress,2025,7(3):035276-035276.(SCI检索)

5. Wang Y, Xu J, FanY, et al. Construction and Evaluation of Experimental and Practical Teaching Cases Based on the Knowledge Graph[C]. 2025: 435-441.（EI检索）

6. Yaping Wang, Kaiting Lu, Renquan Dong, Yuqi Fan, Xudong Jiang. Review of rolling bearings performance degradation trend prediction[J].Noise and Vibration Worldwide, 2024, 55(11): 585-604.（EI检索）

7. Wang Y P, Zhang Q, Zhang S, et al. A rotor bearing system fault diagnosis method based on FSASCA-VMD and GraphSAGE-SA[J]. Measurement Science and Technology，2024. 2024, 35(9): 096133. (SCI检索)

8. Wang Y P,Xu Z,Zhao S, et al.Performance degradation prediction of rolling bearing based on temporal graph convolutional neural network[J].Journal of Mechanical Science and Technology,2024,(prepublish):1-18.(SCI检索)

9. Wang Y, Yang H, Zhao S, et al. Vibration characterization of rolling bearings with compound fault features under multiple interference factors[J]. Plos one, 2024, 19(2): e0297935.(SCI检索)

10. Wang Y P,ZhangS, CaoR F, et al. A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on the WOA-VMD and the GAT[J]. Entropy, 2023, 25(6): 889. (SCI检索)

11. Wang Y P, Hou D K, Xu D, Zhang S, Yang C N. Prediction of Rolling Bearing Performance Degradation Based on SAE and TCN-Attention Models[J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2023, 37: 1567-1583.(SCI检索)

12. Wang Y P, Zhang Q S, Cao R F, Li S S, Xu D. The Single-channel blind source separation based on VMD and Tukey M estimation for rolling bearing composite fault diagnosis[J]. Measurement and Control, 2023, 56(9-10): 1599-1612.(SCI检索)

13. Yaping Wang, Jiajun Zhao, Chaonan Yang, Di Xu, Jianghua Ge. [J]. Measurement, Volume 201, 2022, 111572. (SCI检索)

14. Yaping Wang, Jinbao Wang, Sheng Zhang, Di Xu, et al. Remaining Useful Life Prediction Model for Rolling Bearings Based on MFPE–MACNN[J]. Entropy, 2022, 24, 905. (SCI检索)

15. Wang Yaping,Yang Chaonan,Xu Di,Ge Jianghua,Cui Wei,Zhang Yongfang. Evaluation and Prediction Method of Rolling Bearing Performance Degradation Based on Attention-LSTM[J]. Shock and Vibration,2021.(SCI检索)

16. Fan Y, Yang H, Wang YP*, et al. A Variable Step Crow Search Algorithm and Its Application inFunction Problems [J]. biomimetics, 2023, 8, 395: 1-29. 通讯作者，(SCI检索)

17. Fan Y Q, Zhang S, Yang H M, Wang YP*. An Improved Future Search Algorithm Based on the Sine Cosine Algorithm for Function Optimization Problems[J]. IEEE Access, 2023, 11: 30171-30187. 通讯作者，(SCI检索)

18. Fan Y Q, Zhang S, Wang Y P*, et al. An Improved Flow Direction Algorithm for Engineering Optimization Problems[J]. Mathematics, 2023, 11(9): 2217. 通讯作者，(SCI检索)

19. Ge Jianghua, Niu Tianyu, Xu Di, Yin Guibin,Wang Yaping*. A Rolling Bearing Fault Diagnosis Method Based on EEMD-WSST Signal Reconstruction and Multi-Scale Entropy[J]. Entropy, 2020, 22(3):290. (SCI检索)

20. XuDi, Jianghua Ge, Yaping Wang, and Junpeng Shao. Multi-Frequency Weak Signal Decomposition and Reconstruction of Rolling Bearing Based on Adaptive Cascaded Stochastic Resonance[J]. Machines, 2021, 9(11):275. (SCI检索)

21. Zhu X, Xu J, Ge J, Wang Y P, Xie Z. Multi-Task Multi-Agent Reinforcement Learning for Real-Time Scheduling of a Dual-Resource Flexible Job Shop with Robots. Processes. 2023; 11(1):267.(SCI检索)

22. Zhu X, Xu J, Ge J, Wang Y, Xie Z. Multi-Objective Parallel Machine Scheduling with Eligibility Constraints for the Kitting of Metal Structural Parts. Machines. 2022; 10(10):836.(SCI检索)

23. Di X,Junpeng S,Jianghua G,Yaping Wang*,et al.Research on Weak Signal Feature Extraction Method of Rolling Bearing Based on Refined Composite Multi-Scale Weighted Entropy[J].Machines,2022,10(12):1155-1155.(SCI检索)

24. Di X,Junpeng S,Jianghua G,Wang Y P*,et al.Research on Weak Signal Feature Extraction Method of Rolling Bearing Based on Refined Composite Multi-Scale Weighted Entropy[J].Machines,2022,10(12):1155-1155.

25. Yuqi F,Huimin Y,Yaping W, et al.A Variable Step Crow Search Algorithm and Its Application in Function Problems.[J].Biomimetics (Basel, Switzerland),2023,8(5):395.(SCI检索)

26. Ge Jianghua,Yin Gguibin,WangYaping, et al. Rolling-Bearing Fault-Diagnosis Method Based on Multimeasurement Hybrid-Feature Evaluation[J]. Information (Switzerland), 2019, 10(11):359.（EI检索）

27. Wang Y P, Gao L, Shi Z M, et al. Research on the Process-level Production Scheduling Optimization Based on the Manufacturing Process Simplifies[J]. International Journal of Smart Home, 2014, 8(2):217-226.( EI检索)

28. YaPing Wang,Ge Li,Lei Gao,Dong Yao Liu,Chang Xuan Shi,Wen Yue Yuan. Mechanical Design and Simulation Analysis of Finned Tube Winding Machine for Assembly[J]. Key Engineering Materials,2014,3351.( EI检索)

29. Wang Yaping, Gao Lei, Ge Jianghua, et al. The Numerical Simulation Analysis of Flow Field in Level Control Valve of Water Storage Tank[J]. International Journal of Control & Automation, 2014, 7(10):45-52.( EI检索)

30. 王亚萍，周蓓，白健弘，田卫明，葛江华.基于PLS-ELM的滚动轴承性能衰退预测[J].振动.测试与诊断，2020，40(02)：397-404+424.(EI检索)

31. 王亚萍，崔巍，葛江华，许迪，李云飞.MBCV-EWT和奇异值差分谱的滚动轴承信号降噪方法[J].振动.测试与诊断，2019，39(04)：822-831+908.(EI检索)

32. 王亚萍，匡宇麒，葛江华，许迪，孙永国.CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪[J].振动.测试与诊断，2018，38(01)：80-86+207.(EI检索)

33. 王亚萍，许迪，葛江华，孙永国，隋秀凛.基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断[J].振动.测试与诊断，2017，37(01)：115-119+203.(EI检索)

34. 王亚萍，高圣延，王新生，等.多源域下MAAN与MK-MMD的滚动轴承跨工况复合故障诊断[J/OL].振动工程学报，1-12[2026-02-27].

35. 王亚萍，李士松，葛江华，许迪，李云飞.等距离映射和模糊C均值的滚动轴承故障识别[J].哈尔滨理工大学学报，2019，24(03)：41-47.

36. 王亚萍，王艳，葛江华，许迪，孙永国.拟合函数系数特征的SVDD行星齿轮故障诊断方法[J].机械科学与技术，2019，38(12)：1877-1884.

37. 王亚萍，周蓓，张彤，崔巍，寇晨光.面向再制造的零件缺损部分模型重建方法[J].哈尔滨理工大学学报，2018，23(06)：7-12.

38. 王亚萍，寇晨光，葛江华，隋秀凛，王磊.具有自适应压缩机制的STL网格模型切片方法[J].哈尔滨理工大学学报，2017，22(01)：60-64.

39. 王亚萍，王磊，葛江华，张晶，修立威.储水罐水位调节阀内部流场数值模拟及流道结构改进[J].哈尔滨理工大学学报，2015，20(06)：47-53.

40. 王亚萍，葛江华，邵俊鹏，刘蕾，马国兴.面向客户需求预测的产品族构建与映射方法研究[J].机械科学与技术，2011，30(03)：363-367.

41. 王亚萍，马唯，李智鑫，李海军，吴静.高粘度金属漆搅拌器流场数值模拟[J].自动化技术与应用，2021，40(02)：170-173+177.

42. 葛江华，王岩，王亚萍，孙永国，许迪.基于QGA和随机共振的轴承微弱故障信号检测方法[J].哈尔滨理工大学学报，2020，25(03) ：94-101.

43. 葛江华，刘奇，王亚萍，等.支持张量机与KNN-AMDM决策融合的齿轮箱故障诊断方法[J].振动工程学报，2018，31(06)：1093-1101.（EI检索）

44. 许迪，葛江华，王亚萍，等.流形学习和M-KH-SVR的滚动轴承衰退预测[J].振动工程学报，2018，31(05)：892-901.（EI检索）

45. 许迪，葛江华，王亚萍，等.量子遗传算法优化的SVM滚动轴承故障诊断[J].振动.测试与诊断，2018，38(04)：843-851+879.（EI检索）

46. 张立尧，卢凯庭，姜海燕，王亚萍*等.基于WOA-VMD转子-轴承系统信号分解重构方法研究[J].热能动力工程，2025，40(02)：158-166.

已授权专利

1. 王亚萍,等.发明专利：基于半监督图卷积的行星齿轮箱故障诊断方法,专利号：ZL 202210703794.2，授权公告日.2025-04-01.

2. 王亚萍,等.发明专利：基于MDMAAN与MKMMD的滚动轴承跨工况复合故障诊断方法，专利号：ZL 2024 1 0358996.7，授权公告日2025-12-06.

3. 王亚萍,等.发明专利：基于时间图卷积神经网络的滚动轴承性能衰退预测方法，专利号：ZL 202310379921.2，授权公告日2024-03-01.

4. 王亚萍,等.发明专利：基于图卷积网络的滚动轴承微弱信号复合故障诊断方法，专利号：ZL 202310321870.8，授权公告日2024-01-23.

5. 王亚萍,等.发明专利：基于RCMWE的滚动轴承微弱信号特征提取方法，专利号：ZL 202310321869.5，授权公告日2024-01-12.

6. 王亚萍,等.发明专利：一种滚动轴承剩余寿命预测方法，专利号：ZL 202210608226.4，授权公告日.2024-11-26.

7. 王亚萍,等.发明专利：基于FSASCA-VMD与GraphSAGE-SA的转子-轴承故障诊断方法，专利号：ZL 202210608226.4，授权公告日2024-10-01.

8. 王亚萍,等.发明专利：基于孪生多尺度残差网络的滚动轴承小样本故障诊断方法专利号：ZL202410359004.2，授权公告日2024-10-01.

9. 王亚萍,等.发明专利：基于SAE与TCN-Attention模型的滚动轴承性能衰退预测方法及装置,专利号：ZL 202210525015.4，授权公告日.2024-11-01.

10. 王亚萍，等.发明专利：基于差分进化概率神经网络的行星齿轮故障诊断方法，专利号：ZL 2020 1 0316612.7，授权公告日2022-02-25.

11. 王亚萍，等.发明专利：一种基于Attention-LSTM的滚动轴承性能衰退预测方法，专利号：ZL 202010539588.3，授权公告日2022-06-10.

12. 王亚萍，等.基于偏最小二乘法的极限学习机的滚动轴承故障预测方法研究，专利号ZL 201910259680. 1，授权公告日2020-12-18.

13. 王亚萍，等.一种基于FDA和SVDD的旋转机械剩余寿命预测方法，专利号：ZL 2017 1 0524963.5，授权公告日2020-04-17.

14. 王亚萍，等.一种基于小波变换的STL网络模型切片数据自适应压缩方法专利号：ZL 201610085831.2，授权公告日2020-03-27.

15. 王亚萍，等.基于磷虾群算法的SVR滚动轴承性能衰退预测方法，专利号：ZL 201710219477.2，授权公告日2019-03-08.

13.出版专著

1. 王亚萍，葛江华，孙永国，付鹏强.《机械CAD技术及应用》机械工业出版社，2023，主编

2. 王亚萍，韩桂华，焦卫兵.《液压泄漏防治技术》.机械工业出版社，2012，主编

3. 葛江华，吕民，王亚萍等. 集成化产品数据管理技术.上海科学技术出版社. 2012，副主编

4. 葛江华，王亚萍等.大批量定制产品设计规划技术及其应用.科学出版社，2016，第二主编

5. 司乃钧，许小村，王亚萍等.机械制造技术基础.高等教育出版社，2017， 副主编

6. 胡景姝，张春福，王亚萍等.Auto CAD实用教程（2010中文版）. 哈尔滨工业大学出版社，2011，副主编