美國(guó)機(jī)械工程師學(xué)會(huì)會(huì)士嚴(yán)如強(qiáng)：

國(guó)民經(jīng)濟(jì)重大裝備的“守護(hù)者”

   2019年7月，正在美國(guó)參加學(xué)術(shù)會(huì)議的西安交通大學(xué)教授嚴(yán)如強(qiáng)收到了一個(gè)喜訊——成功當(dāng)選為新一屆美國(guó)機(jī)械工程師學(xué)會(huì)會(huì)士（ASME Fellow）。他入選的理由為：為推動(dòng)數(shù)據(jù)分析在制造設(shè)備/部件狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和剩余使用壽命預(yù)測(cè)方面的發(fā)展作出了突出貢獻(xiàn)。

這一成果的獲得絕非偶然，而是嚴(yán)如強(qiáng)多年重大裝備智能診斷學(xué)術(shù)之路的濃縮與提煉。

 

起步：從“小波變換”到“缺陷識(shí)別”

 

  早在嚴(yán)如強(qiáng)在美國(guó)馬薩諸塞大學(xué)阿默斯特分校機(jī)械與工業(yè)工程系攻讀博士學(xué)位期間，他就建立了基于信息論測(cè)度的小波基量化選取理論框架，用以指導(dǎo)選擇合適的小波基函數(shù)，進(jìn)而從機(jī)器設(shè)備測(cè)量的振動(dòng)信號(hào)中有效地提取特征信息。

  小波變換作為一種數(shù)學(xué)工具，已在各大工程領(lǐng)域應(yīng)用多年，但個(gè)中機(jī)理仍不完全明確。諸如用小波分析動(dòng)態(tài)信號(hào)時(shí)，到底選哪個(gè)小波基函數(shù)？為什么選這個(gè)、不選那個(gè)？為什么選擇一個(gè)小波基函數(shù)會(huì)影響到人們對(duì)整個(gè)機(jī)器運(yùn)行狀態(tài)的評(píng)估？基于此，嚴(yán)如強(qiáng)在博士畢業(yè)論文中系統(tǒng)回答了這些問(wèn)題。

  2006年8月~2008年8月，嚴(yán)如強(qiáng)赴美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院工作，年輕的他承擔(dān)了研究院發(fā)起的“智能加工系統(tǒng)”大型項(xiàng)目的關(guān)鍵部分，致力于具有在線監(jiān)測(cè)和自診斷功能的“智能機(jī)床主軸”的設(shè)計(jì)、建模和實(shí)現(xiàn)。作為主要研究者，他的研究成果促進(jìn)了學(xué)術(shù)界對(duì)重大機(jī)床裝備在惡劣環(huán)境下的失效機(jī)理的深入認(rèn)知，顯著降低了維護(hù)成本，提高了生產(chǎn)率和精度。

  此外，他還開(kāi)發(fā)了先進(jìn)的機(jī)床主軸狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了有效、可視化的機(jī)床主軸缺陷識(shí)別，為日后針對(duì)重大裝備智能診斷的研究之路奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

 

進(jìn)階：給傳感器裝上“身份證”和“處理器”

 

  2009年，嚴(yán)如強(qiáng)毅然選擇回國(guó)繼續(xù)科學(xué)研究。

  設(shè)備監(jiān)測(cè)不可避免地需要使用大量傳感器。普通傳感器測(cè)得數(shù)據(jù)后，通常一股腦兒地將數(shù)據(jù)傳回，缺乏準(zhǔn)確來(lái)源和有效分析，技術(shù)人員甚至搞不清到底是哪個(gè)點(diǎn)位的傳感器傳回的數(shù)據(jù)，這嚴(yán)重影響了對(duì)數(shù)據(jù)的利用。

  嚴(yán)如強(qiáng)就此提出了解決方案：基于他們研究制定的IEEE國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，為每個(gè)傳感器配備一個(gè)獨(dú)特的“身份證”，使得接收器可以明確知道這是哪個(gè)傳感器傳回的數(shù)據(jù)。“更方便的是，基于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，傳感器數(shù)據(jù)得以實(shí)現(xiàn)‘本地處理’，如果需要原始數(shù)據(jù)，我們也可以實(shí)現(xiàn)解析還原。”嚴(yán)如強(qiáng)告訴《科學(xué)新聞》。      

  傳感器是故障診斷必備的檢測(cè)裝置，長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)產(chǎn)傳感器在測(cè)量精度和范圍等方面都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于進(jìn)口傳感器。不僅如此，同一傳感器在中國(guó)的售價(jià)通常是國(guó)外的兩倍，這些明顯的差距深深刺激著嚴(yán)如強(qiáng)。

  經(jīng)過(guò)三四年的反復(fù)研究和論證，嚴(yán)如強(qiáng)和其他國(guó)際相關(guān)領(lǐng)域的專家一起提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論的傳感器網(wǎng)絡(luò)劃分方法，設(shè)計(jì)了具有發(fā)射功率自適應(yīng)調(diào)節(jié)功能的智能無(wú)線傳感節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)級(jí)/網(wǎng)絡(luò)級(jí)節(jié)能策略，為風(fēng)場(chǎng)廣布式風(fēng)電裝備的多傳感器網(wǎng)絡(luò)化信息獲取提供了一種新的解決方案。

  “希望國(guó)產(chǎn)傳感器的精度越來(lái)越高，作為科研工作者，必須更加努力。”嚴(yán)如強(qiáng)表示。

 

愿景：讓科研成果助力產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效

 

  當(dāng)前，制造服務(wù)融合已發(fā)展成為一種涵蓋產(chǎn)品全生命周期、以制造服務(wù)為驅(qū)動(dòng)力的制造業(yè)發(fā)展的新范式。然而，如何收集產(chǎn)品在研發(fā)、制造、運(yùn)維等階段的海量數(shù)據(jù)；如何分析并研究產(chǎn)品在使用和維護(hù)過(guò)程中的狀態(tài)變化；如何通過(guò)各階段數(shù)據(jù)與知識(shí)的集成應(yīng)用，形成反饋從而逆向指導(dǎo)設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)維甚至全生命周期階段的協(xié)同與優(yōu)化，是全球制造業(yè)共同面臨的挑戰(zhàn)。

  2018年，嚴(yán)如強(qiáng)從故鄉(xiāng)南京毅然“西遷”，加入西安交大機(jī)械學(xué)院，展開(kāi)基于新一代人工智能的診斷與預(yù)測(cè)、智能制造、制造服務(wù)新模式等領(lǐng)域研究。依托西安交大平臺(tái)，嚴(yán)如強(qiáng)牽頭主持了國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目和科技部重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，致力于引導(dǎo)建立以診斷預(yù)測(cè)為核心的制造服務(wù)融合產(chǎn)業(yè)新模式。

  重大裝備智能信息處理、故障診斷與預(yù)測(cè)研究涵蓋國(guó)民經(jīng)濟(jì)主戰(zhàn)場(chǎng)的諸多領(lǐng)域。未來(lái)，嚴(yán)如強(qiáng)將帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)，持續(xù)推動(dòng)高等院校與高水平制造企業(yè)的深入合作，建成產(chǎn)學(xué)研全鏈條的運(yùn)維反饋機(jī)制，促進(jìn)設(shè)計(jì)制造和運(yùn)維服務(wù)全面融合，以幫助企業(yè)系列化產(chǎn)品設(shè)計(jì)制造的升級(jí)改進(jìn)，提升重大裝備運(yùn)行性能。

  讓我們的研究成果廣泛應(yīng)用于國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要行業(yè)，真正成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)重大裝備“智能守護(hù)神”，這就是嚴(yán)如強(qiáng)質(zhì)樸的心愿�！�