蒋全胜 教授

时间:2021-12-17 浏览:

硕士研究生指导教师简介

姓 名

蒋全胜

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性 别

出生年月

1978.07

最高学历、学位

博士研究生、工学博士

职 称

教授

职 务

副经理

电子邮箱

qschiang@163.com

个人简介


一、基本情况:

AG真人国际教授、副经理。2009年4月毕业于东南大学机械制造及其自动化专业,获工学博士学位,2016年英国南威尔士大学机械系访问学者。2017年被遴选为硕士生导师,2018年被评为AG真人国际优秀教师。中国机械工程学会高级会员,IEEE学会会员,中国自动化学会会员。

二、主要研究领域及学术成就:

主要从事机械装备状态监测与智能故障诊断等研究工作,包括:(1)复杂机电设备状态检测与故障诊断;(2)智能制造系统及装备设计;(3)机器人及自动化。近年来主持国家自然科学基金项目1项、江苏省自然科学基金面上项目2项。在《Mechanical Systems and Signal Processing》、《Measurement》、《Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C》等国际国内核心期刊上发表学术论文40余篇,其中被SCI/EI收录20余篇,单篇论文最高被SCI他引93次。担任《IEEE Transactions on Industrial Electronics》、《ISA Transactions》、《振动工程学报》、《振动与冲击》等期刊审稿人;已授权国家发明专利4项。主编《传感器与检测技术》教材一部(中国科技大学出版社,2013年),指导本科生获第七届全国老员工机械创新设计大赛二等奖1项。

三、代表性科研成果:

[1] Chunran Huo, Quansheng Jiang*, Yehu Shen, Chenhui Qian, Qingkui Zhang*. New transfer learning fault diagnosis method of rolling bearing based on ADC-CNN and LATL under variable conditions. Measurement, 2022, 188: 110587.

[2] Qian Chenhui, Jiang Quansheng*, Shen Yehu, Zhu Junjun, Zhang Qingkui*. An intelligent fault diagnosis method for rolling bearings based on feature transfer with improved DenseNet and joint distribution adaptation. Measurement Science and Technology, 2022, 33(2): 025101.

[3] Xu Weiyang, Shen Yehu*, Jiang Quansheng*, Zhu Qixin, Xu Fengyu. Rolling bearing fault feature extraction via improved SSD and a singular-value energy autocorrelation coefficient spectrum. Measurement Science and Technology, 2022, 33(8): 085112.

[4] Qian Chenhui, Zhu Junjun, Shen Yehu, Jiang Quansheng*, Zhang Qingkui*. Deep transfer learning in mechanical intelligent fault diagnosis: application and challenge. Neural Processing Letters, 2022, 54:2509-2531.

[5] Zhu Junjun, Jiang Quansheng*, Shen Yehu, Qian Chenhui, Xu Fengyu, Zhu Qixin. Application of recurrent neural network to mechanical fault diagnosis: a review. Journal of Mechanical Science and Technology, 2022, 36 (2): 527-542.

[6] 蒋全胜*,许伟洋, 朱俊俊, 沈晔湖, 徐丰羽. 基于动态加权卷积长短时记忆网络的滚动轴承剩余寿命预测方法. 振动与冲击, 2022, 41(17):281-291.

[7] Fengyu Xu, Quansheng Jiang, Yuxuan Lu, Guoping Jiang. Modelling of a soft multi-chambered climbing robot and experiments. Smart Materials and Structures, 2021, 30(3), 035009:1-17.

[8] Fengyu Xu, Suya Dai, Quansheng Jiang, Xingsong Wang. Developing a climbing robot for repairing cables of cable-stayed bridges. Automation in Construction, 2021, 129(6):103807.

[9] Quansheng Jiang, Fengyu Xu. Design and Motion Analysis of Adjustable Pneumatic Soft Manipulator for Grasping Objects. IEEE Access, 2020, 8: 191920-191929.

[10] 徐丰羽,蒋全胜,江丰友,申景金,王兴松,蒋国平. 基于堵塞原理的变刚度软体机器人设计与实验[J]. 机械工程学报, 2020, 56(23): 67-77.

[11] Fengyu Xu, Fanchang Meng, Jiang Quansheng, Gaoliang Peng. Grappling Claws for A Robot to Climb Rough Wall Surfaces: Mechanical Design, Grasping Algorithm, and Experiments. Robotics and Autonomous Systems, 2020, 128(6): 103501.

[12] Quansheng Jiang*, Qixing Zhu, Wei Liu, Bangfu Wang, and Fengyu Xu. An improved Laplacian Eigenmaps method for machine nonlinear fault feature extraction [J]. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2018, 232(21): 3833 -3842.

[13] Quansheng Jiang*, Yehu Shen, Hua Li, Fengyu Xu.  New Fault Recognition Method for Rotary Machinery Based on Information Entropy and a Probabilistic Neural Network [J]. Sensors, 2018, 18, 337. (SCI,它引24)

[14] Quansheng Jiang*, Fengyu Xu. Grasping Claws of Bionic Climbing Robot for Rough Wall Surface: Modeling and Analysis [J]. Applied Sciences, 2018, 8, 14.

[15] Jiang Quansheng*, Zhu Qixin, Wang Bangfu, Guo Lihua. Nonlinear machine fault detection by semi-supervised Laplacian Eigenmaps [J]. Journal of Mechanical Science and Technology, 2017, 31(8): 3697-3703.

[16] Jiang Quansheng, Jia Minping, Hu Jianzhong, Xu Feiyun. Machinery Fault Diagnosis Using Supervised Manifold Learning [J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(7): 2301-2311. (SCI一区,它引93)

[17] Jiang Quansheng, Jia Minping, Hu Jianzhong, Xu Feiyun. Modified Laplacian Eigenmap Method for Fault Diagnosis [J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2008, 21(3): 90-93.

[18] Fengyu Xu, Quansheng Jiang*, Lina Rong. Structural model and dynamic analysis of six-axis Cartesian coordinate robot for sheet metal bending. International Journal of Advanced Robotic Systems, 2019, 7: 1-16.

[19] Fengyu Xu, Quansheng Jiang, Dynamic obstacle-surmounting analysis of a bilateral-wheeled cable-climbing robot for cable-stayed bridges. Industrial Robot, 2019, 46 (3): 431-443.

[20] Shen Yehu, Jiang Quansheng, Wang Bangfu, Zhu Qixin, Yang Wenming. Tightly-Coupled Data Compression for Efficient Face Alignment. Applied Sciences, 2018, 8, 2284.

[21] 蒋全胜,汪帮富,朱其新. 基于半监督拉普拉斯特征映射的压缩机故障辨识[J]. 自动化仪表, 2017, 38(12):18-20.

[22] 谢鸥,朱其新,蒋全胜,沈晔湖. 仿生机器鱼靠壁游动的壁面效应特性研究[J]. 华中科技大学学报(自然科学版), 2018, 46(11): 59-63.

[23] 薛加鹏,蒋全胜*,江明明,丁桂洋. 智能低氧呼吸训练装置自动监测与控制系统设计[J]. 自动化仪表, 2017, 38(02):25-27.

[24] 江明明,蒋全胜*,丁桂洋,薛加鹏. 基于单神经元PID的低氧呼吸训练装置压力控制系统设计[J]. 机床与液压(英文版), 2017, (18):81-85.

[25] 李洪鹏,蒋全胜*,殷新培,张其凯,许杰. 基于LabVIEW的风电机组状态监测与故障预示系统设计[J]. 装备制造技术, 2017, (06):67-69+84.

[26] 蒋全胜,贾民平. 面向机电产品服务系统的远程维护与故障诊断研究[J]. 机床与液压, 2015, 43(13):181-184.

[27] 蒋全胜,李华荣,黄鹏. 一种基于非线性流形学习的故障特征提取模型. 振动与冲击 2012, 31 (23): 132-136.

[28] 蒋全胜,李华荣,黄鹏. 一种克服噪声的鲁棒Laplacian特征映射算法. 江南大学学报(自然科学版), 2012, 114: 401-405.

[29] 蒋全胜, 贾民平. 免疫计算在故障诊断中的应用研究[J]. 机床与液压, 2009, 37 (3): 169-172.

[30] 蒋全胜, 贾民平, 胡建中,许飞云. 一种基于人工免疫的模糊核聚类算法[J]. 中国机械工程, 2008, 19(5): 594-597.

[31] 蒋全胜, 贾民平, 胡建中,许飞云. 基于拉普拉斯特征映射的故障模式识别方法[J]. 系统仿真学报, 2008, 20(20) : 5710-5713.

[32] 蒋全胜、李华荣、黄鹏. 基于半监督流形学习的非线性故障检测方法,2016.1.6 发明专利授权,中国,201310137829.1.


四、代表性科研项目:

[1] 国家自然科学基金项目,基于半监督流形学习的非线性故障诊断方法研究(No. 51005025),主持完成,2011.01-2013.12.

[2] 国家自然科学基金项目,在线学习语义图模型室外动态环境的视觉SLAM方法研究(No. 51975394),主要参与,2020.01-2023.12.

[3] 江苏省自然科学基金面上项目,基于循环神经网络度量学习的旋转机械早期故障预示及寿命预测研究(No. BK20211336),主持在研,2021.07-2024.06.

[4] 江苏省自然科学基金面上项目,基于稀疏流形学习的机械复合故障特征提取与诊断方法研究(No. BK20151199),主持完成,2015.07-2018.06.

[5] 安徽省自然科学基金面上项目,半监督流形学习及其在非线性特征提取中的应用(No. 11040606M114),主持完成,2011.01-2013.12.


五、荣获的科技成果奖励:

[1] 2021年全国商业科技进步奖一等奖,排名2/12.

[2] 2020年全国商业科技进步奖三等奖,排名1/12.

[3] 2019年度江苏机械工业科技进步奖一等奖,排名6/12.

[4] 2019年度江苏省轻工业科学技术发明奖二等奖,排名4/8.


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