求是 创新
智能诊断与测试控制



创造性地提出了基于“贝耶斯推断方法的稀疏性信号”的理论模型,有效解决了强噪声干扰下的超高分辨率、大动态范围、自适应、高效的声波信源的定位与成像,成功应用于风洞试验的汽车、飞机和船舶的声场信号检测与智能分析。




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面向流体机械的人工智能方法与技术,本团队擅长贝叶斯深度学习、信号循环平稳分析方法,创造性提出将贝叶斯深度学习方法与流体机械声振信号、稀疏性分布特征深度融合,得到基于贝叶斯推断方法的故障诊断专家系统,实现了传统故障诊断专家系统的理论创新,在国际顶级杂志 Journal of mechanical systems and signal processing 发表学术论文(Cyclostationary approach to detect flow-induced effects on vibration signals from centrifugal pumps)。自主发明的“范胖医生:泵与风机健康智能预诊系统”荣获第46届日内瓦国际发明创新铜奖。

另,针对流体机械性能测试面临的计算资源紧张、程序编写困难、测试数据不稳定及数据后处理工作量大等问题,通过自编软件与组态软件通过隐式数据库进行数据互通,实现数据处理软件与组态软件无缝链接,使得流体机械测试向智能化方向发展。自主研发智能供水设备,能够实现智能泵组变压变频有效控制。






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