应我校电气信息工程学院邀请,华中科技大学郑英教授来校做“数据驱动的工业系统故障诊断和健康管理”学术报告。具体事宜如下:
报告题目:数据驱动的工业系统故障诊断和健康管理
摘要:随着信息技术的快速发展,现代工业中系统的集成度和复杂度越来越高,但由于长时间高负荷的持续运转及各种不确定性的持续影响,各种类型故障时有发生,带来了人员伤亡和经济损失,造成了诸多不安定因素。故障诊断与健康管理技术是保障这些系统安全运行的重要途径。对这些大规模的复杂工业系统,依据其内在的机理建立精确数学模型并对其进行分析、控制、调度和故障诊断等已越来越困难。而数据驱动的方法不需要知道系统详细准确的模型,仅仅依靠过程运行中的数据及其处理方法就能够实现对整个系统设备和生产过程的故障诊断和健康管理,受到了企业界的欢迎。
本讲座介绍了基于数据的工业数据处理方法,包括统计模型方法和人工智能方法。以多工况的工业制造过程为例,介绍了其故障检测和诊断的方法,即用聚类方法判断工况,以共同偏最小而成(CPLS)模型来检测与产品质量有关的故障,以基于重构的贡献图进行故障定位和诊断。接下来,利用在线或远程状态监测与故障诊断、自愈合调控与损伤智能识别以及健康维护技术,介绍了一种基于人工智能技术的重大装备的寿命测试和剩余寿命预测方法,以及可靠性与寿命评估,以期望实现有效预测未来一段时间内系统失效可能性。最后,在工业大数据的背景下,介绍了一种基于深度学习的故障数据分类方法。
报 告 人:郑英
报告时间:2019年1月11日下午16:00
报告地点:西二楼301
欢迎广大师生参加
科技处
电气信息工程学院
二零一九年一月七日
附:郑英教授简介
郑英,女,工学博士,教授,博士生导师。IEEE高级会员,中国自动化协会故障诊断委员会委员,中国自动化协会过程控制委员会委员,中国自动化协会数据驱动控制、学习与优化专业委员会委员,湖北省自动化协会理事。
分别于1997、2000、2003年于华中科技大学获得本科、硕士和博士学位。2010年11月开始担任华中科技大学教授和博士生导师。2004年12月至2005年11月赴台湾清华大学进行博士后研究,2006年7月至10月赴英国Cardiff大学,2014年12月至2015年12月赴美国南加州大学进行访问研究。2017年被评为华中学者。
主持国家自然科学基金4项、湖北省自然科学基金项目1项、国家博士后基金1项。近年来,在所从事的研究领域中,发表SCI、EI检索的学术论文76篇,申请国家发明专利14项,授权5项。2010年获湖北省自然科学二等奖,2009-2011年湖北省优秀学士论文指导奖获得者。
研究领域:工业对象的故障诊断、过程控制、容错控制、过程监控、数据分析