网站首页  学院简介  党建工作  课程思政  本科教学  研究生工作  科研工作  学生工作  人才招聘  校友工作 
当前位置: 网站首页>>科研工作>>科研团队>>正文
大型装备故障诊断与智能运维团队
2020-03-30 16:48  

学术带头人:

贺德强(博士,二级教授,博士研究生导师):广西八桂学者,广西模范教师,广西十百千人才工程第二层次人选、广西高校优秀人才资助计划资助人选、宝钢优秀教师奖、南宁市特聘专家等荣誉称号。中国振动工程学会理事、中国仪器仪表协会测量与控制专业委员会常务委员、中国振动工程学会转子动力学专业委员会理事、中国人工智能学会智能制造专业委员会委员兼副秘书长、中国机械工程学会材料分会青年工作委员会委员、全国轨道交通电气设备与系统标准化技术委员会(SAC/ TC278)智能制造工作组(WG1)委员、全国土方机械标准化技术委员会电动土方机械分技术委员会(SAC/TC334/SC3)委员、广西机械工程学会第八届理事会理事,《beat365体育官方网站学报(自然科学版)》编委、《控制与信息技术》编委等。

主要成员:

苗剑(博士,教授),邓建新(博士,教授),刘斌(博士,副教授),陈彦君(博士,副教授),李先旺(博士,讲师),靳震震(博士,助理教授),项载毓(博士,助理教授),付洋(博士,助理教授),李琴(博士,助理教授),杨秋梅(博士,助理教授),李宏伟(博士,助理教授)。

研究方向:

1、列车远程故障诊断:针对我国轨道交通列车的特点和需求,研究基于大容量网络的车载信息采集与故障诊断系统、车-地无线数据传输系统、地面信息处理与智能维护系统关键技术,实现对轨道交通列车的远程状态监控和故障诊断功能,构筑适应轨道交通列车的故障诊断信息技术平台,为提高轨道交通列车的运用、维护与管理水平,为提高轨道交通列车安全性、可靠性、可用性和可维护性提供信息化辅助支撑平台。

2、列车智能化运维:针对高温高湿环境和喀斯特地貌下轨道交通列车运维的需求,开展基于车联网的轨道交通列车健康管理系统关键技术研究,利用数据挖掘、机器学习等方法对列车实时状态数据和车载记录数据进行分析处理,通过数据拟合完成故障趋势判别,实现列车的主动安全防护、故障预警、寿命预测和智能维护等功能。

3、电动工程机械/汽车能源管理与控制:针对电动工程机械/汽车能源损耗高和电能变换效率低的现状,研究换流电路拓扑和调制优化方法、主电路快速故障诊断、电池能源管理与优化控制关键技术,通过提升能量转换效率,提高换流系统的运行效率和可靠性,实现电动工程机械/汽车更加精确的电能控制和监测。

4、营林机械装备设计与优化:针对南方丘陵山地的特点和现代营林作业的需求,研究适应陡坡山地的南方丘陵多功能营林机械、营林机械配套装备可靠性优化设计、营林机械装备现代自动控制技术,通过设计功能多样化且功能切换方便的机械来实现营林作业的一机多用,提高丘陵山地营林机械的利用率,降低工作能耗并提高营林业的生产效率。

科研成果:

年发表的代表性论文

[1] Zhenzhen Jin,Deqiang He*, Zexian Wei. Intelligent Fault Diagnosis of Train Axle Box Bearing Based on Parameter Optimization VMD and Improved DBN[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022,110:104713, doi:10.1016/j.engappai.2022.104713 . (SCI一区, Top, IF= 7.5,ESI高被引).

[2]Zexian Wei,Deqiang He*, Zhenzhen Jin, Bin Liu, Sheng Shan, Yanjun Chen, Jian Miao, Density-Based Affinity Propagation Tensor Clustering for Intelligent Fault Diagnosis of Train Bogie Bearing [J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, doi: 10.1109/TITS.2023.3253087.(SCI一区, Top, IF=7.9, ESI高被引)

[3]Zhenpeng Lao,Deqiang He*, Zhenzhen Jin. Intelligent fault diagnosis for rail transit switch machine based on adaptive feature selection and improved LightGBM[J]. Engineering Failure Analysis,2023,148: 107219. doi:10.1016/ j.engfailanal.2023.107219. (SCI一区, IF=4.4,ESI高被引).

[4]Jinxin Wu,Deqiang He*, Zhenzhen Jin, Xianwang Li, Qin Li, Weibin Xiang. Learning spatial-temporal pairwise and high-order relationships for short-term passenger flow prediction in urban rail transit[J]. Expert Systems with Applications, 2024, 245: 123091. doi: 10.1016/j.eswa.2023.123091.(SCI一区, Top, IF= 7.5).

[5]Jinxin Wu,Deqiang He*, Jiayi Li, Jian Miao, Xianwang Li, Hongwei Li, Sheng Shan. Temporal multi-resolution hypergraph attention network for remaining useful life prediction of rolling bearings[J]. Reliability Engineering & System Safety, 2024, 247: 110143. doi: 10.1016/j.ress.2024.110143.(SCI一区, Top, IF=9.4).

[6]Yiling He,Deqiang He*, Zhenpeng Lao. Few-shot fault diagnosis of turnout switch machine based on flexible semi-supervised meta-learning network[J]. Knowledge-Based Systems,2024, 294: 111746. doi: 10.1016/j.knosys.2024.111746. (SCI一区, Top, IF=7.3).

[7]Qi Liu,Deqiang He*, Zhenzhen Jin, Jian Miao, Sheng Shan, Yanjun Chen, Mingchao Zhang. ViTR-Net: An unsupervised lightweight transformer network for cable surface defect detection and adaptive classification[J]. Engineering Structures, 2024, 313: 118240, doi:10.1016/j.engstruct.2024.118240. (SCI一区,Top, IF= 5.6).

[8] Zhenpeng Lao,Deqiang He*, Haimeng Sun, Yiling He, Zhiping Lai, Sheng Shan, Yanjun Chen. Few-shot fault diagnosis of switch machine based on data fusion and balanced regularized prototypical network[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 135: 108847. doi: 10.1016/j.engappai.2024.108847.(SCI一区,TOP,IF=7.5).

[9]Zheng Sun,Deqiang He*, Yan He, Sheng Shan, Jixu Zhou. A bi-objective optimization model of metro trains considering energy conservation and passenger waiting time[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 437: 140427. doi: 10.1016/j.jclepro.2023.140427.(SCI一区, IF=9.7).

[10] Zhenpeng Lao,Deqiang He*, Zhenzhen Jin, Chang Liu, Hui Shang, Yiling He. Few-shot fault diagnosis of turnout switch machine based on semi-supervised weighted prototypical network[J]. Knowledge-Based Systems, 2023, 274: 110634. doi: 10.1016/j.knosys.2023.110634.(SCI一区, Top, IF=7.2).

[11]Deqiang He, Chenyu Liu, Zhenzhen Jin*, Rui Ma, Yanjun Chen, Sheng Shan. Fault diagnosis of flywheel bearing based on parameter optimization variational mode decomposition energy entropy and deep learning[J]. Energy, 2022,239:122108. doi: 10.1016/j.energy.2021.122108. (SCI一区, Top, IF= 8.8).

[12]Lang Zhang,Deqiang He*, Yan He, Bin Liu, Yanjun Chen, Sheng Shan. Real-time energy saving optimization method for urban rail transit train timetable under delay condition[J], Energy, 2022, 258:124853. doi:10.1016/j.energy.2022.124853. (SCI一区, Top, IF= 8.85).

[13]Deqiang He*,Xiaoliang Teng, Yanjun Chen*, Bin Liu, Heliang Wang, Xianwang Li, Rui Ma. Energy saving in metro ventilation system based on multi-factor analysis and air characteristics of and air characteristics of piston vent[J].Applied Energy, 2022, 307:118295. doi: 10.1016/j.apenergy.2021.118295. (SCI一区, Top, IF=11.44)

[14]Deqiang He, Lang Zhang, Songlin Guo, Yanjun Chen*, Sheng Shan, Hanqing Jian. Energy-efficient Train Trajectory Optimization Based on Improved Differential Evolution Algorithm and Multi-particle Model[J]. Journal of Cleaner Production, 2021,304:127163.doi:10.1016/j.jclepro.2021.127163. (SCI一区, Top, IF=11.07)

[15]Haimeng Sun,Deqiang He*, Jiecheng Zhong, Zhenzhen Jin, Zexian Wei, Zhenpeng Lao, Sheng Shan. Preventive maintenance optimization for key components of subway train bogie with consideration of failure risk[J]. Engineering Failure Analysis, 2023. doi: 10.1016/j.engfailanal.2023.107634. (SCI一区, IF=4.4).

[16]Haimeng Sun,Deqiang He*, Hailong Ma, Zefeng Wen, Jianxin Deng. The parameter identification of metro rail corrugation based on effective signal extraction and inertial reference method[J]. Engineering Failure Analysis, 2024, 158: 108043.doi: 10.1016/j.engfailanal.2024.108043. (SCI一区, IF=4.4).

[17]Changfu He,Deqiang He*, Zexian Wei, Kai Xu, Yanjun Chen, Sheng Shan. A train bearing imbalanced fault diagnosis method based on extended CCR and multi-scale feature fusion network[J]. Nonlinear Dynamics, 2024, 112:13147–13173.doi: 10.1007/s11071-024-09733-2. (SCI二区, TOP, IF= 5.2).

[18]Zhenzhen Jin,Deqiang He*,Zhenpeng Lao, Zexian Wei, Xianhui Yin, Weifeng Yang. Early intelligent fault diagnosis of rotating machinery based on IWOA-VMD and DMKELM[J]. Nonlinear Dynamics, 2023,116(6):5287-5306.doi: 10.1007/s11071-022-08109-8 . (SCI二区, TOP, IF= 5.2).

[19]Deqiang He*, Zhenpeng Lao, Zhenzhen Jin, Changfu He, Sheng Shan, Jian Miao. Train bearing fault diagnosis based on multi-sensor data fusion and dual-scale residual network[J]. Nonlinear Dynamics, 2023, 111(16):14901-14924. doi: 10.1007/s11071-023-08638-w. (SCI二区,TOP, IF=5.2).

[20]Deqiang He*, Daliang Sun, Yanjun Chen, Guoqiang Liu, Songlin Guo, Rui Ma, Jian Miao, Jianren Liu. Topology Design and Optimization of Train Communication Network Based on Industrial Ethernet[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2022, 71(1):844-855. doi: 10.1109/TVT.2021.3128143. (SCI二区, Top, IF= 6.8)

近三年授权的代表性专利

[1]贺德强,邹雪妍,靳震震,等.一种列车轴承故障智能诊断方法,2024.06.25,中国,ZL 202210604058.1

[2]贺德强,邹智恒,陈彦君,等.一种基于激光雷达的多策略轨道交通障碍物识别方法,2024.04.02,ZL 202110740833.1

[3]贺德强,张朗,陈彦君,等.一种城市轨道交通列车运行参数优化算法,2023.12.08,中国,ZL 202110861678.9

[4]贺德强,刘晨宇,靳震震,等.一种基于轻量级网络的轨道列车滚动轴承故障诊断方法,2023.08.04,中国,ZL 202110741768.4

[5]贺德强,靳震震,陈彦君,等.一种基于多目标优化飞轮储能系统轴承的故障诊断方法,2023.08.04,中国,ZL 202110813261.5

[6]贺德强,孙大亮,陈彦君,等.一种基于IAGA算法的高速列车车联网拓扑优化方法,2023.08.01,中国,ZL 202110813225.9

[7]贺德强,邹智恒,陈彦君,等.一种基于改进卷积神经网络的轨道交通障碍物检测方法,2023.08.01,中国,ZL 202110658218.6

[8]贺德强,陈泽前,孙大亮,等.一种基于QSILP算法的列车通信网络实时流调度优化方法,2023.07.28,中国,ZL 202210604051.X

[9]贺德强,周念玟,刘晨宇,等.一种城轨列车关键部件的可靠度预测优化方法,2023.05.05,中国,ZL 202110597052.1

[10]贺德强,江洲,苗剑,等.一种基于FasterR-CNN的高速列车车底异物检测方法,2023.04.07,中国,ZL 201910633675.2

[11]贺德强,邹智恒,刘力琼,等.一种基于深度学习的轨道交通障碍物检测方法,2023.03.14,中国,ZL 202011550241.5

[12]贺德强,蒙基伟,苗剑,等.一种地铁车辆转向架多部件预防性维修决策优化模型,2022.11.11,中国,ZL 202010141832.0

[13]贺德强,姚子锴,陈滔,等.一种基于深度学习的高速列车车底异物识别方法,2022.11.11,中国,ZL 202010141770.3

[14]贺德强,葛超,刘旗扬,等.一种基于可靠度的地铁车辆多部件的预防性维修优化方法,2022.10.11,中国,ZL 201810994975. 9

[15]贺德强,郭松林,陈彦君,等.城市轨道交通列车运营时刻表和速度运行曲线优化方法,2022.10.11,中国,ZL 202010141777.5

获得的主要奖励

[1]贺德强(3/15),逆变式轨道交通制动能量回收装置的应用研究,2022年工程建设科学技术奖,一等奖,2022

[2]贺德强(1/8),城市轨道交通列车节能优化控制与多车协同调度技术及应用,广西科技进步奖技术发明类,二等奖,2019

[3]贺德强(1/7),基于云平台的城市轨道交通列车智能化运维系统关键技术及应用,广西科技进步奖,三等奖,2018

[4]贺德强(1/7),轨道交通列车远程故障诊断系统关键技术研究与应用,广西科技进步奖,三等奖,2016

[5]贺德强(2/9),高速列车故障诊断与智能维护技术研究,湖南省科技进步奖,二等奖,2014

[6]贺德强(4/15),机车无火回送电源装置,2022年度中国铁道学会科学技术奖,三等奖,2022

主持的主要科研项目:

[1]国家自然科学基金联合基金重点项目,U22A2053,城市轨道交通列车关键部件智能运维基础理论与关键技术研究

[2]国家自然科学基金面上项目,52072081,高可靠大容量高速列车车联网架构及关键技术研究

[3]国家自然科学基金地区项目,51765006,复杂线路条件下城市轨道交通列车节能优化控制与多车协同调度研究

[4]国家自然科学基金地区项目,51165001,基于以太网的高速列车状态监测与故障诊断技术研究

[5]广西创新驱动发展专项,桂科AA20302010,城市轨道交通全自动驾驶列车研发及成果转化应用

[6]广西科技重大专项,桂科2023AA10002,拖电式电动挖掘机关键技术研究和应用

[7]广西重点研发计划,桂科AB22035008,基于大数据和云平台的智慧地铁信号智能运维关键技术研究及应用

[8]广西重点研发计划项目,桂科AB17195046,高速列车综合状态安全感知与预警网络关键技术研究

[9]广西自然科学基金重点项目,2017GXNSFDA198012,城市轨道交通列车节能优化控制关键技术研究

[10]广西科技攻关项目,桂科攻1598009-6,和谐型电力机车供电装置检测系统开发及应用示范

关闭窗口