章国稳 副教授

章国稳，博士，副教授，硕士生导师。重庆大学机械电子工程博士，葡萄牙波尔图大学访问学者。主要从事于结构状态监测、机械故障诊断以及涌潮洪水预报等领域的研究。主持完成国家自然科学基金、浙江省自然科学基金等多项省部级项目，主持完成了多项有关水电机组状态监测、钱塘江涌潮预报以及河道洪水预报多项横向项目，发表SCI/EI收录论文20余篇。

[1] 国家青年基金，运行状态下海上风机支撑结构模态参数识别方法研究，2018/01-2020/12，项目负责人

[2] 浙江省青年基金，列车激励下高铁桥梁模态参数识别方法研究，2016/01-

2018/12，项目负责人

[1]水洛河流域梯级电站水电设备状态监测与检修支持系统技术服务，2014/08-2015/03,项目负责人

[2]安徽绩溪抽水蓄能电站机组状态监测系统相关功能和图元定制开发升级，2019/03-2019/09，项目负责人

[3]机组稳定性分析诊断与定转子气隙分析诊断开发技术服务，2020/11-2021/05，项目负责人

[4]水轮发电机轴系振动摆度在线监测及状态评估系统开发技术服务合同,2022/02-2022/08，项目负责人

[5]四川岷江集控中心信息系统集控侧平台软件功能及图元优化调试技术服务合同,2022/11-2023/01，项目负责人

[6]水电机组多场耦合振动状态感知、故障诊断及劣化趋势预警技术研究与应用项目水电全业务一体化应用平台接口开发,2023/7-2024/5，项目负责人

[7]抽蓄电站运行检修数据分析与智能辅助决策系统辅助决策支持模块技术开发,2024/11-至今，项目负责人

[1]Zhang G, Huang Y, Meng L. Automated Modal Identification and Tracking of a Cable-Stayed Bridge with p_LSCF[J]. Experimental Techniques, 2024: 1-16.

[2]Zhang G ,  Moutinho C ,  Magalhaes F . Continuous dynamic monitoring of a large-span arch bridge with wireless nodes based on MEMS accelerometers[J]. Structural control and health monitoring, 2022(7):29.

[3] Zhang Guowen, Moutinho Carlos, Magalhaes Filipe. Improved modal identification using wireless continuous dynamic monitoring systems without real time synchronization[J]. Measurement. 2021,171:108754.

[4] Zhang Guowen, Tang Baoping, Chen Zhuo. Operational modal parameter identification based on PCA-CWT[J]. Measurement. 2019,139:334-345.

[5] Guowen Zhang, Jinghua Ma, Zhuo Chen, et al. Automated eigensystem realisation algorithm for operational modal analysis[J]. Journal of Sound and Vibration. 2014,333,(15):3550-3563.

[6] 章国稳, 汤宝平, 陈卓. 多参考最小二乘复频域法的数值问题分析及优化[J]. 振动工程学报. 2021,34,(04):690-696.

[7] Guowen Zhang, Baoping Tang, Guangwu Tang. An improved stochastic subspace identification for operational modal analysis[J]. Measurement. 2012,45,(5):1246-1256.

[1] 国家青年基金，运行状态下海上风机支撑结构模态参数识别方法研究，2018/01-2020/12，项目负责人

[2] 浙江省青年基金，列车激励下高铁桥梁模态参数识别方法研究，2016/01-

2018/12，项目负责人

[1] 章国稳, 吕琦, 马婧华, 等. 基于经验模态分解的圆度误差评定方法:CN201410229509.3[P]. 2014-5-27.

[2] 章国稳,孙映宏,姬战生,等.基于支持向量机的钱塘江潮时预报方法: CN201610981643.3[P]. 2016-11-08.