★个人简介
王印军，男，1986年8月生，博士，讲师，硕士生导师。从事机械设备状态监测与故障诊断研究，作为主要承担者和主研人员先后参与了多项国家自然基金重点项目、面上项目以及多项横向项目，具有扎实的理论基础和实践能力。研究内容包括：机械设备故障智能识别方法研究，人工智能故障诊断应用研究，设备监测与运维，机械设备不同类型、不同损伤程度故障分类算法研究，设备远程在线监测系统研究，机械剩余寿命智能预测方法样机等。申请人取得了一定的科研成果，以第一作者身份在《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Engineering Applications of Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《IEEE Sensors Journal》等国际高水平期刊上发表录用6篇SCI论文，其中TII期刊和EAAI期刊为该领域Top期刊，影响因子分别为12.3和8.0，其余期刊均为SCI二区，影响因子在4.3以上。作为负责人主持重庆市教委科技项目1项、校内项目及企业横向项目2项，并且参与了多项省部级和横向项目。
★教育经历
2009.07 山东科技大学机械制造及其自动化专业，获工学学士学位
2012.07 山东科技大学机械电子工程专业，获工学硕士学位
2021.12 重庆大学机械工程专业，获工学博士学位
★工作经历
2012.07-2017.8 中煤科工集团重庆研究院有限公司，助理研究员
2022.01-至今 9001诚信金沙，讲师
★研究方向
机械设备状态监测与故障诊断研究
★负责或参加的研究项目
[1] 2022.10-至今，重庆市教委自然科学基金：基于迁移学习的齿轮箱故障识别方法研究，项目编号：KJQN202200835，负责人，经费：5万。
[2] 2022.07-至今，高层次人才科研启动项目：基于多域迁移学习的旋转机械故障识别方法研究，项目编号2256013，负责人，经费：15万。
[3] 2022.05-至今，企事业单位委托横向项目：钻杆数据分析系统软件，项目编号：2272028，负责人，经费：17.1万。
[4] 2019.01.-2021.12，国家自然科学基金重点项目：机械传动系统服役行为动态调控理论与方法研究，项目编号：52035002，金额：300万元。(主要参与人)
[5] 2020.01-2022.12，国家重点研发计划：多维融合感知智能轴承基础原理与方法，项目编号：2019YFB2004300，金额：1009万元。(主要参与人)
[6] 2019.01-2021.12，中央高校基本科研业务费专项资金：协同移不变稀疏特征增强及机械传动装置复杂信号特征提取研究，项目编号：2020CDJGFCD002，金额：24万元(主要参与人)
[7] 2018.01-2020.12，中国北方车辆研究所委派，XXX行星齿轮箱效率研究与提升方案，金额：350万元。(主要参与人)
★部分论文、著作、成果
[1] Yinjun Wang, Ding X, Liu R, Shao Y. ConditionSenseNet: A Deep Interpolatory ConvNet for Bearing Intelligent Diagnosis Under Variational Working Conditions. IEEE transactions on industrial informatics[J], 2022:18, 6558-6568. (SCI，中科院一区Top, 影响因子12.3).
[2] Yinjun Wang, Liang Ge, Chunrong Xue, Xiaobo Li, Xianghui Meng, Xiaoxi Ding, Multiple Local Domains Transfer Network for Equipment Fault Intelligent Identification, Engineering Applications of Artificial Intelligence[J], 2023, 120:105791. (SCI，中科院二区Top，影响因子8.0)
[3] Yinjun Wang, X. Ding, Q. Zeng, L. Wang and Y. Shao, "Intelligent Rolling Bearing Fault Diagnosis via Vision ConvNet," IEEE Sensors Journal[J], 2021,21(5):6600-6609. (SCI，中科院二区Top，影响因子4.3).
[4] Yinjun Wang, Z. Zhang, Y. Du, P. Chen, X. Ding, W. Yu. A Differential Enhanced ConvNet for Rotating Machinery Diagnosis under Strong Noise[J]. IEEE sensors journal. 2023,15:1-12. (SCI，中科院二区Top，影响因子4.3)
[5] Yinjun Wang, L. Zeng, L. Wang, Y. Shao, Y. Zhang and X. Ding, "An Efficient Incremental Learning of Bearing Fault Imbalanced Data Set via Filter StyleGAN," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement[J], 2021,3522610(70): 1-10. (SCI，中科院二区, 影响因子5.6).
[6] Yinjun Wang，L. Zeng, X. Ding, L. Wang and Y. Shao, "Incremental Learning of Bearing Fault Diagnosis Via Style-Based Generative Adversarial Network," 2020 International Conference on Sensing, Measurement & Data Analytics in the era of Artificial Intelligence (ICSMD)[J], Xi'an, China, 2020, pp. 512-517, doi: 10.1109/ICSMD50554.2020.9261711.
