岗位描述
岗位职责:
1、负责旋转机械部件(如桨叶、发电机、齿轮箱等)的振动信号处理算法开发,包括数据清洗、故障特征提取、故障诊断等。
2、设计基于机器学习/深度学习的故障诊断模型,实现机械故障(如裂纹、不平衡、松动等)的精准识别与预测。
3、处理多源传感器数据(振动、温度、电流等),完成时域、频域及非平稳信号的特征提取与分析。
4、制定振动测试方案,搭建实验环境(如转台、振动台),验证算法在实际工况中的有效性。
5、研究转动部件故障机理,建立振动信号与机械故障的映射关系,优化诊断模型鲁棒性。
6、与硬件团队协作,推动算法在嵌入式设备(如FPGA)上的部署与实时性优化。
7、编写技术文档(算法设计说明书、测试报告)及专利申请材料。
8、入职后配备经验资深、业务过硬的双导师,制定三年培养方案,助力转变角色、个人成长;参与丰富多彩的培训与实践活动,学习业务本领,走在行业前沿;可参与正高级工程师等牵头的重大科研项目。
任职要求:
1、硕士及以上学历,博士学历优先,具备扎实的信号分析、机器学习、深度学习理论基础。
2、熟练掌握Python、MATLAB等语言,PyTorch/TensorFlow等深度学习框架。
3、具备良好的逻辑思维、问题分析与技术研判能力,能够独立完成技术校核、问题复盘、方案评审工作。
4、研究课题、毕业论文或项目经历与风电状态监测、故障诊断相关方向优先。