一、个人简介

吴宏康，男，汉族，1996.09出生，讲师，硕导（机械工程）

归属学科专业：智能制造工程

二、主要学习与工作经历

2026.07--至今，上海应用技术大学，智能技术学部，讲师

2024.09--2025.09，比利时荷语鲁汶大学，机械工程，博士联合培养

2019.09--2026.06，湖南大学，机械工程，硕博连读

2015.09--2019.06，东北大学，机械工程，本科

三、主要科研工作与成绩

3.1 科研项目

1. 可伸缩移位超圆盘张量机及其在复杂机电系统故障诊断和寿命预测中的应用，国家自然科学基金面上项目，2020-2023，参与；

2. 多元序列全时间尺度分解方法及其在面齿轮分扭传动装置故障诊断中的应用，国家自然科学基金面上项目，2023-2026，参与。

3.2 科研成果

[1] Wu H, Kundu P. Review on Physics Augmented Machine Learning for rotating machine condition monitoring. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026, 182: 116100.

[2] Wu H, Cheng J, Kundu P. Modulated model network: A physics-informed machine learning method for high-precision signal reconstruction and enhanced fault diagnostics. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026, 165: 113514.

[3] Wu H, Cheng J, Hu N, Cheng Z, Yang Y. Quaternion empirical Ramanujan Fourier decomposition and its application in gear fault diagnosis. Structural Health Monitoring, 2024, 23(5): 2713-2736.

[4] Wu H, Cheng J, Nie Y, Wang J, Yang Y. Multivariate complex modulation model decomposition and its application to gear fault diagnosis. Digital Signal Processing, 2023, 135: 103940.

[5] Zheng X, Wu H, Jin D, Cheng J, Yang Y. Geometric Algebra Symplectic Singular Decomposition: A Novel Multivariate Signal Decomposition Method for Gear Fault Diagnosis. Digital Signal Processing, 2026: 106002.

[6] Liu F, Cheng Z, Wu H, Cheng J. A novel variable multilevel random feature decomposition method for gear fault diagnosis. Structural Health Monitoring, 2025: 14759217251360635.

[7] Duan G, Zheng S, Cheng Z, Wu H, Xia B. Gear Fault Detection via Deep‐Subwavelength Rainbow Trapping Effect of Higher‐Order Topological Mechanical Metamaterials. Advanced Functional Materials. 2025, 35(31): 2425815.

四、主要研究方向

设备状态监测与智能运维、物理增强的机器学习、信号分析与处理、旋转机械动力学等。

五、联系方式

办公室：第一学科楼A321

Email地址：hkwu@sit.edu.cn