研究领域

设备安全监测与智能诊断、安全预测维护、智能制造等

科研项目

[1] 国家自然科学基金青年基金，51504274，基于虚拟传感与故障机理的油气设备安全预测理论及模型研究，2016/01-2018/12，23.28万元，在研，主持


[2] 国家重点研发计划子课题，2016YFC0802103，大型输油泵机组多源异构信息融合监测预警技术，2016/07-2020/12，96万元，在研，主持


[3] 企业委托横向项目，海洋石油982平台关键设备状态监测与诊断系统，2017/12-2018/06，320万元，在研，主持


[4] 企业委托横向项目，大型压气站场多源数据集成及可视化展示，2018/03-2019/02，38万元，在研，参加


[5] 校优秀青年学者培育计划基金，基于迁移学习的油气装备智能诊断理论研究，2018/01-2020/12，20万元，在研，主持


[6] 企业委托横向项目，机械设备状态监测与故障诊断技术年度服务，2017/08-2018/07，56.484万元，在研，主持


[7] 校青年拔尖人才科研启动基金，信息不完备下的复杂系统故障诊断及预测理论关键问题研究，2014/10-2017/12，40万元，已结题，主持


[8] 美国自然科学基金，CMMI-1000816，Multivariate remote process sensing for improved observability in injection molding，2010/01-2014/05，$36.2万美元，已结题，参加


[9] 9.2012.1-2014.5，Multivariate remote process sensing for improved observability in injection molding, 美国国家自然科学基金（参与）。

专利

[1] 王金江，郑赢豪，王柯博，张来斌，段礼祥，叶伦宽，陈怡玥，一种输油泵工况自适应状态预警系统及方法，201710651507.7，中国知识产权局，2017 (专利申请).


[2] 王金江，郑赢豪，张来斌，段礼祥，袁壮，叶伦宽，在线测量往复机械传动链间隙量的方法及装置，201710391617.4，中国知识产权局，2017 (专利申请).


[3] R. Gao, J. Wang, and R. Yan, B. Ellis, B. Smith, and J. Sanchez, “Methods and Apparatus for Defect Diagnosis in a Mechanical System”, International Patent (Mexican) No. 351680, October 25, 2017.


[4] Chengrui Zhang, Jinjiang Wang, “Real-time synchronous method and synchronous network based on the standard Ethernet”, PCT/CN2008/000268, 2008.


[5] 张承瑞，王金江, 一种实现以太网链状网络节点间同步的装置与方法, CN101039173, 中国知识产权局, 2008 （已授权）.


[6] 张承瑞，王金江, 基于标准以太网的实时同步网络及其工作方法, CN101018115, 中国知识产权局, 2008 (已授权).


[7] 张承瑞, 徐晓东, 邵峰, 王金江, 一种数控车床的智能控制系统及其控制方法, CN1740932, 中国知识产权局, 2007 (已授权).


[8] 段礼祥，王文书，张来斌，王金江. 一种无油往复设备的活塞杆负荷直接检测装置，发明专利，ZL：201610647742.2（授权公告日：2017年10月20日）


[9] 段礼祥，张来斌，蔡战胜，王金江等. 振动故障诊断装置，实用新型：ZL201620690622.6（授权公告日：2017年1月11日）

Publications

[1] Jinjiang Wang, Yulin Ma, Laibin Zhang, Robert X. Gao, Dazhong Wu, Deep learning for smart manufacturing: methods and applications, https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2018.01.003.


[2] Jinjiang Wang, Kebo Wang, Yangshen Wang, Zuguang Huang, Ruijuan Xue, Deep Boltzmann machine based condition prediction for smart manufacturing, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, https://doi.org/10.1007/s12652-018-0794-3.


[3] Jinjiang Wang, Yinghao Zheng, Peng Wang, Robert X. Gao, A virtual sensing based augmented particle filter for tool condition monitoring, Journal of Manufacturing Process, 28(2017) 472-478.


[4] Jinjiang Wang, Laibin Zhang, Lixiang Duan, Robert X. Gao, A new paradigm of cloud-based predictive maintenance for intelligent manufacturing, 28(2017)1125-1137.


[5] Jinjiang Wang, Junyao Xie, Rui Zhao, Laibin Zhang, Lixiang Duan, Multisensory fusion based virtual tool wear sensing for ubiquitous manufacturing, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 45(2017)47-58.


[6] Jinjiang Wang, Yinghao Zheng, Laibin Zhang, Lixiang Duan, Rui Zhao, Virtual sensing for gearbox condition monitoring based on kernel factor analysis, Petroleum Science, 14(2017)539-548.


[7] Jinjiang Wang, Junyao Xie, Rui Zhao, Kezhi Mao, Laibin Zhang, A new probabilistic kernel factor analysis for multisensory data fusion: application to tool condition monitoring, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 65(11)(2016)2527-2537.


[8] Jinjiang Wang, Peng Wang, Robert X. Gao, Enhanced particle filter for tool wear prediction, Journal of Manufacturing Systems, 36(2015)35-45.


[9] Jinjiang Wang, Robert X. Gao, Ruqiang Yan, Multi-scale enveloping order spectrogram for rotating machine health diagnosis, Mechanical Systems and Signal Processing, 46(2014)28-44.