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作者:李莉 記者 唐琳 來源: 發(fā)布時間:2020-6-7 20:3:30
美國機械工程師學會會士嚴如強:
國民經(jīng)濟重大裝備的“守護者”

   2019年7月,正在美國參加學術會議的西安交通大學教授嚴如強收到了一個喜訊——成功當選為新一屆美國機械工程師學會會士(ASME Fellow)。他入選的理由為:為推動數(shù)據(jù)分析在制造設備/部件狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷和剩余使用壽命預測方面的發(fā)展作出了突出貢獻。

這一成果的獲得絕非偶然,而是嚴如強多年重大裝備智能診斷學術之路的濃縮與提煉。

 

起步:從“小波變換”到“缺陷識別”

 

  早在嚴如強在美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校機械與工業(yè)工程系攻讀博士學位期間,他就建立了基于信息論測度的小波基量化選取理論框架,用以指導選擇合適的小波基函數(shù),進而從機器設備測量的振動信號中有效地提取特征信息。

  小波變換作為一種數(shù)學工具,已在各大工程領域應用多年,但個中機理仍不完全明確。諸如用小波分析動態(tài)信號時,到底選哪個小波基函數(shù)?為什么選這個、不選那個?為什么選擇一個小波基函數(shù)會影響到人們對整個機器運行狀態(tài)的評估?基于此,嚴如強在博士畢業(yè)論文中系統(tǒng)回答了這些問題。

  2006年8月~2008年8月,嚴如強赴美國國家標準與技術研究院工作,年輕的他承擔了研究院發(fā)起的“智能加工系統(tǒng)”大型項目的關鍵部分,致力于具有在線監(jiān)測和自診斷功能的“智能機床主軸”的設計、建模和實現(xiàn)。作為主要研究者,他的研究成果促進了學術界對重大機床裝備在惡劣環(huán)境下的失效機理的深入認知,顯著降低了維護成本,提高了生產(chǎn)率和精度。

  此外,他還開發(fā)了先進的機床主軸狀態(tài)在線監(jiān)測和故障診斷技術,實現(xiàn)了有效、可視化的機床主軸缺陷識別,為日后針對重大裝備智能診斷的研究之路奠定了堅實基礎。

 

進階:給傳感器裝上“身份證”和“處理器”

 

  2009年,嚴如強毅然選擇回國繼續(xù)科學研究。

  設備監(jiān)測不可避免地需要使用大量傳感器。普通傳感器測得數(shù)據(jù)后,通常一股腦兒地將數(shù)據(jù)傳回,缺乏準確來源和有效分析,技術人員甚至搞不清到底是哪個點位的傳感器傳回的數(shù)據(jù),這嚴重影響了對數(shù)據(jù)的利用。

  嚴如強就此提出了解決方案:基于他們研究制定的IEEE國際標準,為每個傳感器配備一個獨特的“身份證”,使得接收器可以明確知道這是哪個傳感器傳回的數(shù)據(jù)。“更方便的是,基于這個標準,傳感器數(shù)據(jù)得以實現(xiàn)‘本地處理’,如果需要原始數(shù)據(jù),我們也可以實現(xiàn)解析還原。”嚴如強告訴《科學新聞》。      

  傳感器是故障診斷必備的檢測裝置,長期以來,國產(chǎn)傳感器在測量精度和范圍等方面都遠遠落后于進口傳感器。不僅如此,同一傳感器在中國的售價通常是國外的兩倍,這些明顯的差距深深刺激著嚴如強。

  經(jīng)過三四年的反復研究和論證,嚴如強和其他國際相關領域的專家一起提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡理論的傳感器網(wǎng)絡劃分方法,設計了具有發(fā)射功率自適應調節(jié)功能的智能無線傳感節(jié)點及節(jié)點級/網(wǎng)絡級節(jié)能策略,為風場廣布式風電裝備的多傳感器網(wǎng)絡化信息獲取提供了一種新的解決方案。

  “希望國產(chǎn)傳感器的精度越來越高,作為科研工作者,必須更加努力。”嚴如強表示。

 

愿景:讓科研成果助力產(chǎn)業(yè)提質增效

 

  當前,制造服務融合已發(fā)展成為一種涵蓋產(chǎn)品全生命周期、以制造服務為驅動力的制造業(yè)發(fā)展的新范式。然而,如何收集產(chǎn)品在研發(fā)、制造、運維等階段的海量數(shù)據(jù);如何分析并研究產(chǎn)品在使用和維護過程中的狀態(tài)變化;如何通過各階段數(shù)據(jù)與知識的集成應用,形成反饋從而逆向指導設計、制造、運維甚至全生命周期階段的協(xié)同與優(yōu)化,是全球制造業(yè)共同面臨的挑戰(zhàn)。

  2018年,嚴如強從故鄉(xiāng)南京毅然“西遷”,加入西安交大機械學院,展開基于新一代人工智能的診斷與預測、智能制造、制造服務新模式等領域研究。依托西安交大平臺,嚴如強牽頭主持了國家自然科學基金重點項目和科技部重點研發(fā)計劃項目,致力于引導建立以診斷預測為核心的制造服務融合產(chǎn)業(yè)新模式。

  重大裝備智能信息處理、故障診斷與預測研究涵蓋國民經(jīng)濟主戰(zhàn)場的諸多領域。未來,嚴如強將帶領團隊,持續(xù)推動高等院校與高水平制造企業(yè)的深入合作,建成產(chǎn)學研全鏈條的運維反饋機制,促進設計制造和運維服務全面融合,以幫助企業(yè)系列化產(chǎn)品設計制造的升級改進,提升重大裝備運行性能。

  讓我們的研究成果廣泛應用于國民經(jīng)濟重要行業(yè),真正成為國民經(jīng)濟重大裝備“智能守護神”,這就是嚴如強質樸的心愿!

 
《科學新聞》 (科學新聞2019年12月刊 教育)
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