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學(xué)術(shù)信息

【經(jīng)管大講堂2021第023期】

發(fā)布時(shí)間:2021-05-18瀏覽次數(shù):2571發(fā)布者:林溪來源:經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院

報(bào)告題目:機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)故障個(gè)性化診斷原理與方法探討

報(bào)告所屬學(xué)科:管理科學(xué)與工程

報(bào)告人:向家偉(溫州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院)

報(bào)告時(shí)間:2021年5月30日 10:00

報(bào)告地點(diǎn):經(jīng)管709

報(bào)告摘要:

如何獲得機(jī)械系統(tǒng)大量反映實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)的故障樣本,是制約人工智能診斷模型走向工程應(yīng)用的瓶頸。提出機(jī)械系統(tǒng)個(gè)性化故障診斷基本原理,通過建立機(jī)械系統(tǒng)數(shù)值模擬模型,進(jìn)行仿真分析,獲得故障樣本,解決故障診斷過程中故障特征信息缺乏的短板,從而激活人工智能診斷方法。以軸承、齒輪傳動(dòng)、轉(zhuǎn)子系統(tǒng)等機(jī)械系統(tǒng)為例,構(gòu)建完好結(jié)構(gòu)有限元模型,開展模型修正,獲得“高保真”仿真模型。預(yù)定義多類故障并添加至“高保真”有限元模型,計(jì)算生成故障樣本集,作為人工智能診斷模型的訓(xùn)練樣本,用于待診斷測試樣本分類。給出了個(gè)性化診斷精度進(jìn)一步提高的可行途徑并開展相關(guān)研究。任意選取的支持向量機(jī)、極限學(xué)習(xí)機(jī)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能診斷模型故障分類實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提出機(jī)械故障診斷的個(gè)性化診斷原理,具有較強(qiáng)的普適性與可拓展性。

報(bào)告人簡介:

向家偉教授、1974年生,博士,博士(兼職)/碩士研究生導(dǎo)師。溫州大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院院長。2006年獲西安交通大學(xué)機(jī)械工程博士學(xué)位。入選浙江省有突出貢獻(xiàn)中青年專家、萬人計(jì)劃科技創(chuàng)新領(lǐng)軍等。主持40余項(xiàng)科研項(xiàng)目:國基4項(xiàng)(重點(diǎn)1項(xiàng))、合作單位主持國基2項(xiàng)(重點(diǎn)1項(xiàng))、浙江萬人計(jì)劃項(xiàng)目1項(xiàng)、省自然科學(xué)杰出青年基金1項(xiàng)、省基金重大1項(xiàng)等。發(fā)表150余篇論文,SCI收錄150余篇,SCI引用3000余次,授權(quán)發(fā)明專利30件、申請(qǐng)20件。在應(yīng)用研究領(lǐng)域,通過多項(xiàng)企業(yè)合作課題,開發(fā)出故障/損傷診斷系統(tǒng)、嵌入式故障診斷儀等,產(chǎn)生較大經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)影響。獲教育部、浙江省、廣西區(qū)二等獎(jiǎng)3項(xiàng)(排名1)、中國僑界貢獻(xiàn)獎(jiǎng)(創(chuàng)新團(tuán)隊(duì))(排名1)、浙江省科技進(jìn)步三等獎(jiǎng)2項(xiàng)(排名2、3)。《Sensors》、《農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)》等編委,《Measurement》、《Applied Acoustics》等六種SCI期刊客籍主編、中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)設(shè)備與維修工程分會(huì)常務(wù)委員、中國通用機(jī)械工業(yè)協(xié)會(huì)振動(dòng)檢測與故障診斷專業(yè)委員會(huì)委員。


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