專家信息：
嚴如強，男，1975年2月出生，江蘇省南京市人�，F任東南大學儀器科學與工程學院教授，博士生導師。
教育及工作經歷：
1997年7月，畢業于中國科學技術大學精密機械與精密儀器系機械電子工程專業，獲理學學士學位。
2002年6月，畢業于中國科學技術大學精密機械與精密儀器系精密儀器與機械專業，獲工學碩士學位。
2007年5月，畢業于美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校(University of Massachusetts, Amherst)機械與工業工程系，獲機械工程專業博士學位。
2006年8月至2008年8月，在美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology) 傳感器應用與開發實驗室進行合作研究。
2009年2月至2009年10月，作為高級研究員(Senior Research Scientist)在美國康涅狄格大學(University of Connecticut) 機械工程系機電系統實驗室工作。
2009年10月，加入東南大學儀器科學與工程學院從事動態信號處理和無線傳感器網絡等方面的研究工作。
社會兼職：
1. IEEE高級會員、IEEE儀器與測試學會會員。
2. IEEE儀器與測試學會信號與系統技術委員會主席。
3. IEEE儀器與測試學會南京分會主席。
4. 中國振動工程學會故障診斷專業委員會理事。
5. 美國機械工程師學會會員。
6. 中國故障預測與健康管理學會會員。
7. 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》刊物編委。
8. 《Current Development in Theory and Applications of Wavelets》刊物編委。
9. 《International Journal of Wavelets, Multiresolution, and Information Processing》專輯“Wavelet Transform for Condition-Based Maintenance”客座編輯。
教學情況：
學科方向：
（一級學科）儀器科學與技術
（二級學科）測試計量技術及儀器
主講課程：
資料更新中……
招生計劃：
碩士生： 3-5 人 / 年；博士生：2-3人/ 年；博士后：1-2人/ 年
培養研究生情況：
資料更新中……
論文專著：
近幾年來在國際期刊和國際會議上發表論文20余篇。
出版專著：
“Wavelets: Theory and Applications for Manufacturing”，Springer-Verlag出版公司。
發表中文論文：
1 基于相關測度的小波選取及其在轉子軸承故障診斷中的應用 嚴如強; 高曉旸 東南大學儀器科學與工程學院; 康涅狄格大學機械工程系 【會議】第十二屆全國設備故障診斷學術會議論文集 2010-08-15
2 一種新型節能無線傳感節點的設計與組網 孫行行; 盧偉; 錢宇寧; 嚴如強 東南大學儀器科學與工程學院 【期刊】南京信息工程大學學報(自然科學版) 2011-10-28
資料更新中……
English：
1 R. Yan and R. Gao, “Wavelet domain principal feature analysis for spindle health diagnosis”, Structural Health Monitoring, DOI: 10.1177/1475921710395806.
2 A. Malhi, R. Yan , and R. Gao, “Prognosis of defect propagation based on recurrent neural networks”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , Vol. 60, No. 3, pp. 703-711, March 2011.
3 J. Zhang, R. Yan , R. Gao, and Z. Feng, “Performance enhancement of ensemble empirical mode decomposition”, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 24, No. 7, pp. 2104-2123, October, 2010..
4 R. Yan and R. Gao, “Harmonic wavelet-based data filtering for enhanced machine defect identification”, Journal of Sound and Vibration, Vol. 329, No. 15, pp. 3203-3217, July, 2010.
5 R. Yan and R. Gao, “Energy-based feature extraction for defect diagnosis in rotary machines”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 58, No. 9, pp.3130-3139, September, 2009.
6 R. Yan , R. Gao, and C. Wang, “Experimental evaluation of a unified time-scale-frequency technique for bearing defect feature extraction”, ASME Journal of Vibration and Acoustics, Vol. 131, No. 4, pp.041012, August, 2009.
7 R. Yan and R. Gao, “Base wavelet selection for bearing vibration signal analysis”, International Journal of Wavelets, Multi-resolution, and Information Processing, Vol. 7, No. 4, pp.411-426, July, 2009.
8 R. Yan and R. Gao, “Multi-scale enveloping spectrogram for vibration analysis in bearing defect diagnosis”, Tribology International, Vol. 42, No. 2, pp. 293-302, February 2009.
9 D. Ball, R. Yan , T. Licht, A. Deshmukh, and R. Gao, “A strategy for decomposing large-scale energy constrained sensor networks for system monitoring”, Production Planning and Control, Vol. 19, No. 4, pp. 435-447, June 2008.
10 R. Yan and R. Gao, “Rotary machine health diagnosis based on empirical mode decomposition”, ASME Journal of Vibration and Acoustics, Vol. 130, No.2, 021007-1-12, April 2008.
11 R. Yan and R. Gao, “Approximate entropy as a diagnostic tool for machine health monitoring”, Mechanical Systems and Signal Processing, Vol. 21, No. 2, pp. 824-839, February 2007.
12 R. Yan and R. Gao, “Hilbert-Huang transform-based vibration signal analysis for machine health monitoring”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 55, No. 6, pp. 1327-1334, December, 2006.
13 R. Yan and R. Gao, “An efficient approach to machine health evaluation based on harmonic wavelet packet transform”, Robotics and Computer Integrated Manufacturing, Vol. 21, pp. 291-301, August-October 2005.
14 R. Yan and R. Gao, “Complexity as a measure for machine health evaluation”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 53, No. 4, pp. 1327-1334, August, 2004.
資料更新中……
科學研究：
榮譽獎勵：