机电设备智能检测与控制实验室
一、实验室概况:机电设备智能检测与控制研究所成立于2015年,秉持“勤奋、严谨、求实、创新”的校训精神,依托学校电力行业背景,近年来一直致力于机械设备、输变电设备的智能感知与控制方面的教学与技术研究,拥有一支技术精湛、学历、职称、年龄结构合理,教学和科研工作经验丰富的师资队伍,为社会培养了大批的技术人才。
二、研究方向:面向机械及电力行业,聚焦机电设备工况智能感知、智慧运维与智能控制为研究目标,进行脑机接口技术、人类情感认知、机械设备故障诊断技术、输(变)电设备智能控制方面的研究。
三、实验室科研团队
1)团队成员:关山、张海波、田原嫄、王福旺、李阳、姜惠
2)科研情况:近年来主持省部级纵向科研项目5项、主持企业科技研发项目20余项、科研经费达1000余万元;获吉林省科学技术二、三等奖各1项,获吉林省电力科学技术奖一、三等奖各1项;发表研究论文100余篇,其中SCI/EI检索论文40余篇,出版学术专著3部,申请国家专利20余项。
四、团队主持代表性项目
项目名称 |
负责人 |
项目时间 |
项目经费(万元) |
项目来源 |
基于融合网关技术的智能环网柜状态综合评估系统的研究 |
关山 |
2019.12-2020.6 |
121.50 |
横向 |
箱式变电站移动式模块化智能综合检测及管理系统研究 |
关山 |
2020.4-2021.12 |
208.20 |
横向 |
基于物联网信息集成的电缆敷设分布式协同助力系统的研发 |
关山 |
2020.9-2021.12 |
158.40 |
横向 |
智能环网柜内环境调控仪温度扫描仪便携式数据采集终端二期 |
关山 |
2015.3-2015.12 |
63.12 |
横向 |
智能化中置柜的研究与开发 |
关山 |
2016.1-2016.12 |
52.65 |
横向 |
基于多特征融合的刀具磨损状态评估与磨损量预测、预警系统研究 |
关山 |
2015.1-2015.12 |
3.00 |
纵向 |
基于互联网+和云技术的群力公司生产进度监控APP及其后台系统的研究 |
关山 |
2017.1-2017.12 |
49.50 |
横向 |
中置柜智能化监控关键技术研究及产业化 |
关山 |
2020.1-2021.12 |
30.00 |
纵向 |
智能化中置柜监控模块的研究与开发 |
张海波 |
2018.1-2018.12 |
30.00 |
横向 |
便携式脑电机器人平台研究 |
王福旺 |
2016.9-2018.12 |
5.00 |
纵向 |
水轮发电机大部件吊运过程中自动定位和报警系统的研究 |
王福旺 |
2016.3-2017.12 |
32.00 |
横向 |
开关柜(中置柜)智能化监控系统研究 |
王福旺 |
2020.7-2021.12 |
50.00 |
横向 |
数控机床热误差测量装置及建模方法研究 |
李阳 |
2020.1-2021.12 |
2.50 |
纵向 |
五、代表性科研成果
(1)Guanshan*, Zhaokai, Yang shuning. Motor Imagery EEG Classification Based on Decision Tree Framework and Riemannian Geometry [J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2019(1),1: 1-13. (SCI).
(2)Guanshan*, Zhaokai, Wang fuwang. Multiclass Motor Imagery Recognition of Single Joint in Upper Limb Based on NSGA- II OVO TWSVM [J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2018(1),8: 1-11. (SCI).
(3)Wang F, Zhang X, Fu R. Research on Home-Auxiliary Robot System Based on Characteristics of Human Physiological and Motion Signals[J]. Complexity, 2020: 1-13. (SCI)
(4)Wang F, Xu Q, Fu R. Study on the effect of man-machine response mode to relieve driving fatigue based on EEG and EOG[J].(SCI)
(5)Wang F, Zhang X, Fu R, et al. Study of the Home-Auxiliary Robot Based on BCI[J]. Sensors, 2018, 18(6): 1779.(SCI)
(6)Wang F, Wang H, Fu R. Real-Time ECG-Based Detection of Fatigue Driving Using Sample Entropy[J]. Entropy, 2018, 20(3): 196.(SCI)
(7)Wang F, Zhang X, Fu R, et al. EEG characteristic analysis of coach bus drivers based on brain connectivity as revealed via a graph theoretical network[J]. RSC Advances, 2018, 8(52): 29745-29755.(SCI)
(8)Wang F, Xu Q, Fu R, et al. Study of driving skill level discrimination based on human physiological signal characteristics[J]. RSC Advances, 2018, 8(73): 42160-42169.(SCI)
(9)Li Yang, Shi Hexuan, Ji Shijun, Liang Fusheng.Thermal Positioning Error Modeling of Servo Axis Based on Empirical Modeling Method. Micromachines 2021, 12(2), 201(SCI)
(10)Li Yang, Zhao Ji, Ji Shijun, Liang Fusheng. The selection of temperature-sensitivity points based on K-harmonic means clustering and thermal positioning error modeling of machine tools. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018. (SCI)
(11)Li Yang, Zhao Ji, Ji Shijun. Thermal positioning error modeling of machine tools using a bat algorithm-based back propagation neural network. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2018, 97(5-8):2575-2586. (SCI)
(12)Li Yang, Zhao Ji, Ji Shijun. A reconstructed variable regression method for thermal error modeling of machine tools. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017, 90(9-12):3673-3684. (SCI)
(13)Jiang Hui*, Xu Guoyan, Zeng Wen; Gao Feng. Design and kinematic modeling of a passively-actively transformable mobile robot[J]. Mechanism and Machine Theory, 2019: 142, 203591. (SCI)
(14)Jiang Hui*, Xu Guoyan*, Zeng Wen, et al. Lateral Stability of a Mobile Robot Utilizing an Active Adjustable Suspension[J]. Applied Sciences, 2019, 9(20). (SCI)
(15)关山,庞弘阳,宋伟杰,等. 基于MF-DFA特征和LS-SVM算法的刀具磨损状态识别[J].农业工程学报,2018(34),14:61-68.(EI)
(16)张海波,王妍.基于回归折算法的小样本数控机床可靠性建模[J] .组合机床与自动化加工技术, 2018(5): 165-167.(EI)
(17)刘本勇,高峰(导师),姜惠,等. 平衡摇臂式移动机器人姿态控制算法[J].北京航空航天大学学报, 2018, 44(02): 391-398.(EI)
(18)王福旺, 王宏. 2013. 长途客车驾驶员疲劳状态脑电特征分析[J]. 仪器仪表学报.IF: 0.747,2013, 34(5):1146-1152. (EI)
(19)王福旺. 脑科学应用技术[M]. 北京: 科学出版社, 2019.
研究所科研设备及研发产品
1.脑电机器人平台
2.基于人体生理信号的模拟驾驶仿真平台
3.执行单元模块
4.团队研发产品(已推广生产)
1)箱变运维监控系统
2)开关柜(中置柜)智能化监控系统
3)水轮机转子吊装检测系统
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