研究工作 / Research

📔  科研工作简述

• 长期从事轨交装备与通用机械（电机、风机、泵等）的智能运维研究，研究主要聚焦于装备运行状态精细化监测、实时健康度评估、智能故障诊断、剩余寿命预测、备品备件优化管理等。目前，相关成果已应用于火力发电、城市轨道交通等行业的智能运维中，获得了用户的高度评价与认可。

• 以第一作者/通讯作者在《Mechanical Systems and Signal Processing》、《IEEE Transactions on Industrial Electronics》等本领域权威期刊上发表论文11篇。其中，1篇一作论文入选ESI热点论文，2篇一作论文入选ESI国际学术研究前沿，4篇一作论文入选ESI高被引论文，1篇二作论文获SDPC 2020国际会议“最佳论文奖”。此外，面向全球学者公开发布了滚动轴承加速寿命实验数据集：https://biaowang.tech/xjtu-sy-bearing-datasets 。

• 主持国家自然科学基金青年项目、国家重点研发计划子课题等纵向项目3项，与京投交通科技等企业开展校企合作项目3项。

• 具有丰富的工程实践经验，可提供智能运维完整解决方案。
  具有丰富的故障模拟与寿命实验心得，欢迎合作开展探索性实验。

🚈  智能运维技术方案展示

• 现实需求：

  降本增效、安全可靠是电力、城轨等企业装备运维的核心。得益于大数据、云计算、物联网、5G等信息技术的快速发展，数字化与智能化已成为企业改变传统的“靠人、靠听、靠经验”运维模式的新方向与新手段。同时，在交通强国、“新基础设施建设”、“互联网+”等国家战略的指导下，数智化运维已成为各企业转型升级的重点。
  

• 方案简述：

  （1）利用IEPE加速度传感器（有线）或LoRa无线振动传感器等构建装备的监测网络，并通过工业交换机/站点基站将监测数据实时上传至本地或云端服务器；
  （2）根据用户需求，在本地或云端服务器中部署状态监测、故障诊断、寿命预测等智能运维算法；
  （3）开发智能运维平台的各类终端界面，将算法结果与维护建议即时显示在手机、电脑、大屏幕等多种终端上，让运维人员实时了解装备的运行状态并根据维护建议及时开展相关工作。
  

• 方案示例（通用机械）：