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浙江科技学院机械工程硕士研究生专业学位学科介绍

亚培管理学院研究生培训| 2023-08-15|8604

《中国制造2025》、《国家“十三五”建设发展规划》、《机器人产业“十三五”发展规划》将机器人产业列为国家十大战略支柱产业之一;《浙江省“机器人+”行动计划》、《浙江省新一代人工智能发展规划》中国制造2025、互联网+战略和《浙江省加快推进智能制造发展行动方案》等国家和地方的规划,我国和浙江省都将大力推动机器人产业发展。

085501 机械工程专业学位研究方向

“工业机器人与智能控制”专业学位硕士点(085501)

1、机器人传感与检测技术及其应用

开展新型的与机器人相关的智能感知、检测、识别、分析等方法和技术、多传感器集成等方面的研究。研究智能工厂和数字化车间构建的关键技术,建设智能制造网络系统。

智能感知与控制、模式识别与智能系统是一个源于自动控制与计算机科学,又和机电一体化、人工生命等学科密不可分的新兴交叉学科,涉及传感检测、控制与决策、仪器科学、计算机技术、电子信息、机电一体化、生物信息等众多研究领域,围绕检测技术与信息处理、电测方法与传感器技术开展研究。主要研究被测物理量在各种复杂环境下真实、准确的检测方法,研究各种信息处理方法以及模式识别技术、系统辨识技术在信息处理中的应用。包括信号的传感、信息的采集、处理与特征提取,模式识别与分析,人工智能以及智能系统的设计等内容。本学科方向同时开展电量与非电量的电测方法和技术、多传感器集成与融合等方面的研究,并致力于形成检测和监测的智能化、传感集成化、无线远程和网络化的特色。

本研究方向拥有一支独立从事图像处理、传感器与检测技术、模式识别、人工智能、智能感知、智能控制以及智能信息系统等方面的科研和技术研发队伍,着重致力于解决控制科学及其相关交叉学科所涌现的新课题。主要研究涉及工业机器人、计算机视觉图像处理和模式识别、传感器与精密测量技术、基于生肌信号控制的智能机械手、智能控制和优化调度、智能信息与决策系统等系列内容。特别关注机器视觉和图像理解、自然计算、光电检测技术、机器学习等新的智能控制与模式识别技术在工业信号感知与过程控制、医疗业、农业、智能建筑等行业领域内的应用,将模糊神经网络、机器视觉等智能技术引入工业过程中智能信息处理与控制器的设计;将新型传感器、光电检测技术等引入机器人智能感知系统的设计;将自然计算、机器学习等模式识别和优化技术引入到机器人的智能控制中,有效提高整个生产过程的智能化,实现整个操作工艺的智能控制和过程故障诊断等;将各种模糊逻辑、无线传感器网络、智能计算及优化技术引入到生产计划与调度中,有效实现工业生产过程的资源优化配置和优化调度、故障诊断及控制中。

2、电机驱动与电气控制

围绕工业机器人和智能制造过程中电气装备的自动化、智能化、网络化控制方面开展研究。主要研究基于电力传动、装备控制、电气控制系统方面的系统设计与开发。系统工程学通过人和计算机的配合,能充分发挥人的理解、分析、推理、评价、创造等能力的优势,又能利用计算机高速计算和跟踪能力。以此来实验和剖析系统,从而获得丰富的信息,为选择最优的或次优的系统方案提供有力工具。

本研究方向基于复杂电气控制系统的非线性、高阶时变、强耦合、多回路、时滞等特性,根据总体协调的需要,综合应用相关思想、理论和方法,利用电子计算机作为工具,对复杂电气系统的结构、要素、信息和反馈等进行分析,以实现最优规划、最优设计、最优管理和最优控制的目的。

本研究方向的特色在于紧密围绕“中国制造2025”、浙江省产业转型升级等发展战略,引入智能控制、非线性控制策略,主要研究电气系统的参数辨识、抗扰动、控制特性优化等控制策略,实现电气装备的智能与网络控制。本研究方向的主要研究方法包括复杂电气控制系统建模、仿真研究、线性与非线性反馈理论、控制器算法实现等。本研究方向研究内容涉及电力电子与电力传动控制、新能源与电能转换控制、低压电器智能化控制等。

本研究方向师资在电机驱动控制建模、电磁系统有限元仿真分析、多变量非线性电气系统控制器设计与实现等领域具有较强研究基础。

3、智能控制与决策系统

该方向主要研究、模拟人类智能活动及其控制、信息传递过程的规律,研制具有仿人智能的工程控制与信息处理系统。本研究方向重点开展工业过程中的智能控制与信息处理的研究。包括模糊集、粗糙集、仿生计算、图像内容理解等新的智能控制与信息处理的理论与技术。将智能引入工业过程中进行信息处理与控制器设计,如神经网络控制器、机器视觉等;将智能引入整个生产过程的自动化,完成整个操作工艺的控制、过程的故障诊断等。

智能控制与决策是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,是机器人与人工智能学科有机交叉结合的一种新应用研究方向,面向电子信息产业、现代制造业与现代服务业的发展需要而设置,具有很好的应用前景和广阔的发展空间。

智能控制与信息处理以社会发展的信息化、智能化要求为背景,发展智能信息感知与识别、信息计算与服务、信息与控制交互的理论、方法和技术,研究各种智能控制策略及控制系统的建模、分析、综合、优化、设计和实现。

本研究方向重点将智能控制与信息处理引入到工业过程、智能建筑、医疗业、农业等行业领域,特别关注模糊控制、神经元控制、预测控制、容错控制、多变量控制、粗糙集、遗传算法、蚁群算法、复杂过程建模与优化调度、故障诊断与预报、智能优化与智能维护、图像内容理解、机器人与机器视觉、嵌入式系统、传感器网络、软测量技术、现场总线技术、移动物联网监控技术、网络控制与流媒体技术等智能控制与信息处理的理论、方法和技术。及时跟踪国际最新智能控制与信息处理研究内容,开展此交叉研究方向前沿领域的探索研究,并将研究成果应用于社会经济建设,以期在智能控制与决策、智能信息处理方面取得新的突破。

自动化与电气工程学院已与浙江国自机器人技术有限公司、浙江中控技术股份技术有限公司、杭州美仪自动化有限公司、杭州新松机器人自动化有限公司等五十家企业签订了长期的产学研合作协议,教师参与相关企业的技术研发,企业参与学院机器人相关专业的研究生和本科生应用型人才的培养,提供研究和实习场所,参与课程与实践教学环节教学等。在“全国大学生电子设计竞赛”、“全国大学生智能小车竞赛”、“全国自动化系统应用大赛”、“全国机器人大赛”等学科竞赛屡创佳绩,取得过国家特等奖、一等奖等奖项。

同时,教师一直同省内多地相关产业聚集地区保持着良好的合作,建有与企业的联合研发中心5个。与宁波、慈溪、余姚地区相关企业在工业自动化、电机控制、机器视觉检测方面长期开展技术合作;与永康、温岭相关企业在电动汽车、电动工具方面开展技术合作;与衢州相关企业在电力变压器、光伏发电等方面开展合作;与安吉在座椅检测、汽车零部件加工、高精度检测方面开展合作。

依托浙江省一流学科“控制科学与工程”和校重点学科“电气工程”,积极在机器人传感与检测技术及其应用、电机驱动与电气控制、智能控制与决策系统等研究方向展开课题研究。近年来电气学院共到校科研经费约4000万元,承担9项国家级科研项目、13项省部级科研项目、以及100余项校企合作项目,获得省部级科技成果奖2项,授权发明专利40项,验收与鉴定科研项目18项(包含专利转让),在SCI、EI、MEDLINE、CSCD收录期刊发表论文40余篇,其中SCI一区论文2篇,出版著作1部。建有浙江省引智示范基地1个,中德联合实验室2个,校级研究所2个,校企合作科研基地70个,并同西门子、罗克韦尔等世界500强企业合作建有校企联合实验室。近年来,重大横向科研项目以及成果转移转化数量有了明显增加,并与企业形成紧密的科研合作。通过近年的学科科研平台建设,有效提升了教师的科研能力和学术团队的优化。

以省一流学科为主抓手,结合校重点学科进一步整合学科资源,加强顶层设计,根据学科优势和特色,凝练研究方向,为学科的后继发展提供了科学的、具有前瞻性和可操作性的教学科研思路,为学院教师的发展提供良好的学科平台和科研教学环境。目前学科队伍中有多名成员在浙江省电源学会、国际信息技术联合会农业信息委员会委员和浙江省信号处理学会等学术组织中承担重要职务。学科影响力稳步提升。

上文所述就是浙江科技学院机械工程硕士研究生专业学位学科的相关介绍,欢迎广大学员报考浙江科技学院在职研究生学位深造,非全日制研究生、专业硕士研究生更多报考信息请咨询亚培研学研究生培训老师。

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