电机智能诊断研究团队在多源信息融合的故障诊断研究中取得新进展
通过对深度学习和多传感器数据的应用，可以自动提取故障特征并整合有价值的信息，以解决电机轴承故障诊断中的复杂挑战。大多数现有的融合模型主要专注于原始时间序列信号，信息提取主要局限于时域，没有延伸到多个变换域。此外，在大多数融合模型中，传感器融合水平相对较简单，这可能导致信息之间的相关性和互补性被忽视。
近日，上海电机学院电机智能诊断研究团队从多变换域和多源数据融合的视角出发，提出了一种新的电机轴承故障诊断框架。相关研究结果以“A Novel Framework for Motor Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-transformation Domain and Multi-source Data”为题，发表在人工智能领域重要期刊Knowledge-Based Systems（IF 8.8，中国科学院一区Top期刊）上。我校为论文第一单位，硕士研究生薛一鹏为论文第一作者，文传博老师、陈国初老师为共同作者。
通过这个框架，来自多源数据的特征在时域、频域和时频域中实现了提取和融合。每个不同的域中包含了不同的独立网络：一个网络专门用于监督特征融合，而其余的网络则专门用于从各个传感器中提取特征。为了支持不同变换域中的多源特征进行多次融合，在多个特征提取网络以及特征汇总网络的层之间插入了多个融合节点。此外，引入通道注意力机制作为融合策略，以确定不同特征的重要性，从而增强特征提取与融合的效率。实验评估显示了所提出模型的功效，并强调了其可扩展性和普适性。（供稿：电气学院）
多变换域与多源数据的融合模型框架
特征提取和特征提取结果的可视化图
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705123009553
电子信息学院陈志敏副教授团队发表基于ISAC和智能反射面（RIS）车辆被动感知技术的研究成果
近日，我校电子信息学院陈志敏副教授团队在交通领域国际期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》（以下简称IEEE T-ITS）上发表题为“A RIS-Based Vehicle DOA Estimation Method With Integrated Sensing and Communication System”的论文。
随着智能交通技术的发展，通信感知一体化（ISAC）受到越来越多的关注。对此，该团队提出一种新的基于ISAC和智能反射面（RIS）的车辆被动感知技术。与现有感知系统不同的是，该系统接收机仅采用单个全功能通道，通过控制RIS反射矩阵（测量矩阵）实现DOA估计的多次测量。考虑ISAC系统内通信对感知的干扰问题，提出一种新的基于原子范数的方法来去除干扰信号并重建稀疏信号。此外，还提出一种新的基于Hankel的多信号分类（MUSIC）方法来获得干扰去除后的DOA信息。同时优化测量矩阵，进一步降低干扰提高信号重构性能，最终实现高精度车辆方位估计。最后，推导了ISAC系统对车辆DOA估计的理论Cram’er-Rao下界（CRLB），并给出了不同感知节点分布下的CRLB。
IEEE T-ITS是美国电气和电子工程师协会（IEEE）智能交通分会的旗舰期刊，该期刊被SCI和SSCI同时收录检索，2023年影响因子为8.5，在交通科学与技术领域排名第3（共34种期刊）。IEEE T-ITS重点发表智能交通系统的高水平学术论文，是交通信息工程及控制学科公认的国际顶级（TOP）期刊。我校教师在该国际权威期刊发表论文，将进一步推动我院电子信息学科建设，提高国际学术影响力，拓展国内外交流与合作。（供稿：电子信息学院 赵莹）
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10315054
材料学院郭勇老师团队在高性能锂离子电池锡基负极关键材料研究上取得新突破
10月31日，我校材料学院郭勇老师团队联合上海电力大学王保峰教授课题组，通过简单的水热合成法制备了微米级棒状形貌的SnO2，用超声后处理方法，均匀将微米级棒状SnO2嵌入多壁碳纳米管(MWNTs)和多层氧化石墨烯(GO)得到了SnO2@GO@MWNTs复合材料，并将其作为先进锂离子电池的负极材料。
该研究成果以“Fabrication of SnO2 micron-rods embedding in 3D Composite of Graphene oxide@MWNTs as High-performance Anode for Lithium-ion Batteries”为题，发表在国际学术期刊《Journal of Energy Storage》（影响因子IF=9.4）上。
锂离子电池具有电池容量、安全性和稳定性等方面的突出储能优势，已经广泛应用到微型便携式电子产品、电动汽车、乃至智能电网调峰等的二次电源系统。然而从上世纪90年代被大规模应用以来，锂离子电池的比容量没有显著提升，已越来越无法满足日益复杂应用场景需求，例如智能手机要求待机使用时间更长、电动汽车要求跑得更远、电网调峰要求储电量更大等等。这一困境的根本原因在于锂电池的电极材料容量难以突破，比如商用负极材料只能采用理论容量为372 mAh/g的低比容量碳基石墨负极材料。
实验研究表明，Si、Ge、Sn等单质作为锂电池负极材料具有很高的比容量，但是受限于多次使用后的容量快速衰减而难以实际应用。近年来，二氧化锡（SnO2）负极材料具有丰富度高，无毒性，理论容量大和优越的循环性能等优势，其理论容量（783 mAh/g）已经达到了石墨负极两倍，具有较大的应用前景而受到科学家极大关注。然而，现有SnO2和单质负极材料一样都在电化学过程中无法克服体积膨胀的应用瓶颈，锂离子电池的循环稳定性难以满足实际应用需求。
因此，如何开发新的高循环稳定性，高容量的SnO2基锂电负极材料具有重要意义。郭勇老师团队致力于研究无机功能纳米材料的制备和新能源电池先进电极材料的设计和研发（前期研究工作：ENERGY & FUELS，2021（35）14: 11563-11571，影响因子IF=5.3），通过简单的水热合成法成功制备了微米级棒状形貌的SnO2，再用超声后处理方法，巧妙的将微米级棒状SnO2均匀地嵌入多壁碳纳米管(MWNTs)和多层氧化石墨烯(GO)得到了SnO2@GO@MWNTs复合材料，并将其作为锂离子电池的负极材料。
该复合电极具有优异的电化学循环性能，在200 mA·g−1下循环280次后的可逆容量为1242.6 mAh·g−1；在高电流密度为1000 mA·g−1和2000 mA·g−1时该材料具有优异的倍率性能，比容量分别为770.5 mAh·g−1和640.1 mAh·g−1。其中氧化石墨烯和MWNTs形成的导电框架结构有效地减轻了微米棒状SnO2的体积膨胀，同时提高了其导电性，微米棒状的形状减轻了纳米尺度SnO2容易团聚造成的颗粒聚集，从而获得了十分优异的电化学性能，具有很好的应用前景。
图2 SnO2@G@M复合材料的合成路线图。
合成过程如图2所示，在水浴中加入锡源加热水和甲醇的混合溶液，煅烧所得的前驱体沉淀，得到四方相结构的SnO2微米棒。将SnO2微米棒和多壁碳纳米管进行超声后处理，然后将其复合粉末加入分散的氧化石墨烯溶液中进行超声和干燥，得到SnO2@G@M复合材料。
值得关注的是，该工作利用高分辨电子透射显微镜、X射线光电子能谱、Raman散射光谱等系列表征手段，详细阐述了SnO2的三步可逆储锂反应过程，脱锂嵌锂过程中主要依赖于Li+和Sn之间的可逆电化学反应。
图3 SnO2@G@M电的CV曲线、充放电曲线、倍率性能和循环性能。
该研究成果有效地抑制二氧化锡在循环过程中的体积膨胀并加速离子和电子传输，同时保持电极材料的长循环下的稳定性，特别是在大倍率条件下的充放电，将对新型高容量锂电池负极材料的设计合成和储能机理研究具有重要借鉴意义。材料学院自2018年以来一直作为学校科研特区，材料学院领导大力支持和鼓励青年教师科研工作，该工作得到了材料学院各级领导和老师们的大力支持。
该成果以上海电机学院的第一完成单位，郭勇老师为该论文的第一作者，共同培养研究生胡莹莹为共同第一作者，材料学院金敏教授，张谦君副教授，徐连仪博士，机械学院阮观强教授，张德忠老师也协助参与本课题的相关工作；上海电力大学为第二完成单位，王保峰教授和丁昆博士为通讯作者。
郭勇，上海电机学院材料学院实验师，参与国家自然科学基金青年基金项目2项，主持上海市青年教师培养计划项目1项，校级教研教改项目1项、企业横向课题2项，在研经费近八十万元。指导学生参加全国大学生金相技能大赛和上海市大学生金相技能大赛分别获全国一等奖、二等奖、三等奖；上海市团体一等奖、一等奖、二等奖、三等奖等荣誉。在介孔功能纳米材料、新能源电池正负极关键材料的合成与应用领域做出了重要成绩。
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352152X23028773?dgcid=coauthor