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孙宇
机电控制与自动化
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- 姓名：孙宇
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学术头衔：
博士生导师
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学科领域：
机械制造自动化
- 研究兴趣：机电控制与自动化
孙宇，男，1964年10月出生，教授，南京理工大学制造工程及自动化系主任，校学位委员会委员，中国兵工学会高级会员，中国机械工程学会高级会员。2003年香港中文大学短期高访；2001年新加坡学术交流；2000年参加国际会议。长期从事机电控制与自动化方向的科研与教学工作，是原兵器总公司青年骨干教师，江苏省"333"人才培养对象，省青蓝工程跨世纪学科带头人选。出版专著4部，在国内外核心刊物及国际会议上发表论文80多篇。主持或作为主要成员完成三十余项国防重点预研项目，"863"及省级科研项目，获部省级科技进步奖7项。
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2009-08-31
孙宇， 张晓阳
系统仿真学报，2005，17（5）：1212～1215，-0001，（）：
-1年11月30日
生物免疫机制的模拟与实现对复杂系统的健康状态监控有重要的现实意义。分析了免疫的机制和特点，构建了基于多Agent的分布式免疫机制模拟结构模型，并给出了免疫Agent的逻辑结构模型，模拟生物免疫机制对故障进行监测、诊断和学习。在此基础上以一实际的柔性制造系统为背景进行了应用研究，给出了故障识别及其影响评估方法，可作为系统协调控制的依据，仿真试验表明该方法是有效可行的。
健康监测与评估， 免疫系统， 多Agent， 柔性制造系统
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2009-08-31
孙宇， 张晓阳， 王胜红， 陆宝春
计算机集成制造系统，2005，11（3）：347～351，-0001，（）：
-1年11月30日
为了改变复杂产品研发过程中产生的大量诊断维护知识没有有效利用的现状，提出了对其管理和建模的方法。在该方法中，提出了知识单元的概念，并在其基础上定义了知识情景和知识建模，通过知识模型来描述知识单元在不同知识情景下的各种组织形式。在此基础上，建立了诊断维护知识单元模型和基于产品结构树的知识组织模式，进而给出了不同知识情景下的知识重用和知识发现方法。最后提出了应用系统模型，并给出了应用实例，验证了知识管理建模的思想和方法。
知识建模， 故障消除设计， 知识管理， 故障诊断
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2009-08-31
孙宇， 彭强， 张晓阳， 陆宝春
计算机集成制造系统，2005，11（7）：1030～1033，-0001，（）：
-1年11月30日
根据产品结构树和故障树提出了混合结构树的概念和相应的智能故障诊断方法。该方法将诊断问题中一些基本的、具有共性的内容构成系统内核，并与具体诊断对象相区分，使其适用不同的应用对象;同时针对智能诊断中的知识管理，建立了一套编码系统，使知识管理和应用能利用现有编码管理的先进方法，实现了诊断知识的有效管理和利用，最终完成了相应诊断推理算法设计。最后，以高速列车某型号气动塞拉门为实例进行了研究和应用系统开发，现已成功应用于企业客户服务中。
混合结构树， 故障诊断， 专家系统， 列车自动门
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2009-08-31
孙宇， 彭强
汽车工程，2004，26（4）：481～484，-0001，（）：
-1年11月30日
首先分别分析了结构树和粗糙集在故障诊断中的应用情况，然后考虑将它们结合起来，用结构树构造粗糙集的决策表，用粗糙集简化结构树生成的规则集，最后介绍了如何进行结构树和粗糙集相结合的车辆故障诊断专家系统的设计。
结构树， 粗糙集， 故障诊断， 车辆
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2009-08-31
孙宇， 梅继雄， 丁兴岗， 袁红兵
组合机床与自动化加工技术，2004，4：62～63，65，-0001，（）：
-1年11月30日
远程监测、诊断与维护是解决大型复杂设备维护、维修的一种有效途径，文章首先提出了一种列车远程监测、诊断与维护系统的结构体系，然后具体阐述了其实现过程，包括:远程数据的获取与传输实现、诊断维护任务管理系统实现和智能诊断与维护的实现等。
远程监测， 诊断与维护， 数据采集， 故障树
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2009-08-31
孙宇， 张晓阳， 王胜红， 陆宝春
中国机械工程，2004，15（22）：2018～2022，-0001，（）：
-1年11月30日
以构建发动机故障自动诊断系统为出发点，指出缺乏知识是技术实现的难点所在。以全局的观点分析了发动机的知识范围，采用粗糙集理论从数据中挖掘规则知识，给出了规则可信度的确定方法，并采用粗糙集理论中的属性重要性概念来对CBR理论中实例相似度权重进行分配，避免了主观性。考虑到发动机故障关联性强、故障现象和原因之间少有一一对应的特点，提出了基于结构分解的知识组织模型，并集成多种方法来共同完成故障诊断。
发动机， 故障诊断， 知识获取， 实例推理
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孙宇， 张荣涛， 张晓阳
兵工学报，2004，25（2）：249～251，-0001，（）：
-1年11月30日
本文介绍了国外对远程智能监测、诊断与维护技术研究、应用现状与特点，建立了针对武器装备远程智能监测、诊断与维护技术的系统结构模型，指出其主要由现场维护诊断、大修基地、远程诊断维护中心三部分构成，并给出了相应的功能模型。其中的重点是:远程智能监测、诊断，便携/嵌入式智能检测前端和快速维修支持与后勤管理。文章最后对该技术应用也进行了讨论。
人工智能， 故障诊断， 维护， Internet
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孙宇， 张军， 张荣涛
组合机床与自动化加工技术，2000，9：34～36，47，-0001，（）：
-1年11月30日
对先进制系统的检测监控系统进行了讨论，提出了一种分布式检测监控系统结构模型，并应用多Agent技术对其进行了研究。在对检测监控系统中Agent特性讨论的基础上给出了相应Agent的模型及工作原理。
分布式人工智能， 先进制造系统， 多Agent 系统
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孙宇， 范亚新， 张军
中国机械工程，1999，10（6）：645～647，V，-0001，（）：
-1年11月30日
详细介绍了基于分布式人工智能（DAI）技术的FMS智能检测监控系统。采用多Agent方法建立了FMS检测监控系统的控制模型，确立每一Agent核心是由基于知识的监控模块，诊断模块，融合、协调与控制模块构成，并研究了FMS智能检测监控的融合、协调与控制策略和系统组建技术。
柔性制造系统， 分布式人工智能， 检测监控系统
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孙宇， 孙宇①， 陈杰， 蒋晓春， 李东波
高技术通讯，1999，10：60～62，-0001，（）：
-1年11月30日
讨论了制造执行系统（MES）的本质，认为MES是实现生产过程及其相关的人、物料、设备和在制品的全面集成，并对它们进行有效管理、跟踪和控制的系统，最终是实现制造过程的计划与物料流动、质量控制、工艺等的全面集成，同时也为敏捷制造战略实施提供了基础。
先进制造系统， 制造执行系统， 生产管理， 集成
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