林靜,賁少輝,劉美
(1.茂名職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東 茂名525000;2.廣東石油化工學(xué)院 廣東 茂名525000)
基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究
林靜1,賁少輝1,劉美2
(1.茂名職業(yè)技術(shù)學(xué)院 廣東 茂名525000;2.廣東石油化工學(xué)院 廣東 茂名525000)
將小波分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,通過小波分析技術(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波消噪,構(gòu)建時(shí)頻關(guān)聯(lián)分析的信號(hào)特征表征軸承的故障信息,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有的網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力,自學(xué)習(xí)能力,在背景噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知的情況下,提高軸承故障診斷系統(tǒng)的魯棒性和可靠性,構(gòu)建低成本、高可靠的滾動(dòng)軸承故障分析診斷系統(tǒng),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,系統(tǒng)在訓(xùn)練信號(hào)、檢測(cè)信號(hào)采集位置不同,訓(xùn)練軸承受損程度、檢測(cè)軸承受損程度不同的情況下,均具有良好的檢測(cè)識(shí)別能力,說明系統(tǒng)具有良好的魯棒性,該方法有效可行。
小波分析;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);滾動(dòng)軸承;振動(dòng)檢測(cè);故障診斷
在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的通用機(jī)械部件中滾動(dòng)軸承是應(yīng)用最廣泛的一種、但也是最易損壞的關(guān)鍵零部件之一,30%旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障是由滾動(dòng)軸承故障引起的[1],滾動(dòng)軸承是否正常運(yùn)行已直接影響設(shè)備整機(jī)的性能,在自動(dòng)生產(chǎn)過程中,若能對(duì)軸承運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及故障診斷,能及早發(fā)現(xiàn)故障排除隱患,并能在故障發(fā)生后及時(shí)準(zhǔn)確的判斷所發(fā)生故障的原因、受損的部位、受損程度及發(fā)展趨勢(shì),保證裝置、設(shè)備可靠、高效運(yùn)行,避免發(fā)生經(jīng)濟(jì)損失和安全事故。
當(dāng)軸承元件出現(xiàn)疲勞、損傷、剝落等各種故障時(shí),軸承運(yùn)行中會(huì)出現(xiàn)周期性的振動(dòng)脈沖信號(hào)[2]。目前國內(nèi)外常用獲取軸承的振動(dòng)信號(hào)來分析診斷軸承的工況及故障的方法。將小波分析技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,采用小波分析技術(shù)對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行濾波消噪,構(gòu)建時(shí)—頻關(guān)聯(lián)分析的信號(hào)特征表征軸承的故障信息,實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的故障特征提取。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有的網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)能力,自學(xué)習(xí)能力,在背景噪聲統(tǒng)計(jì)特性未知的情況下,提高軸承故障診斷系統(tǒng)的魯棒性和可靠性,構(gòu)建低成本、高可靠的滾動(dòng)軸承故障分析診斷系統(tǒng)。
1.1 小波分析原理
小波變換是將信號(hào)表示在時(shí)間-尺度空間上,而不是在時(shí)頻空間上直接表達(dá),小波變換的每一尺度對(duì)應(yīng)于一定的頻率范圍。由于它的多分辨率信號(hào)分析的特點(diǎn),使之具有強(qiáng)大的時(shí)頻局部化分析功能,不僅適宜于瞬變非平穩(wěn)信號(hào)動(dòng)態(tài)信號(hào)分析,同樣對(duì)平穩(wěn)信號(hào)的處理也有效[3-4]。采用小波分析改進(jìn)的小波包分析方法,其具有加窗傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn),采用小波包分析對(duì)機(jī)械設(shè)備振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理,能有效地消除噪聲干擾、獲取故障信號(hào)特征。
1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的原理
故障診斷重點(diǎn)是解決模式識(shí)別問題,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在模式識(shí)別等領(lǐng)域解決現(xiàn)代計(jì)算機(jī)難以解決的實(shí)際問題,具有良好的智能特性,所以故障診斷是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)的模式識(shí)別技術(shù),能通過自身的學(xué)習(xí)機(jī)制自動(dòng)形成所需的決策區(qū)域,而不需要預(yù)先有提供相關(guān)模式經(jīng)驗(yàn)和函數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的特性則由其神經(jīng)元特征、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練規(guī)則所決定,并可以連續(xù)學(xué)習(xí),當(dāng)周圍環(huán)境發(fā)生變?cè)?,原有的映射關(guān)系能自適應(yīng)地調(diào)整[5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有處理復(fù)雜模型、進(jìn)行聯(lián)想推測(cè)及記憶功能,具有很強(qiáng)的分類能力,非常適合于故障診斷。
文中通過對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)數(shù)據(jù)信號(hào)采集,采用小波分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的分析及特征提取,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承故障的診斷及分類,按照故障診斷系統(tǒng)的工作步驟,設(shè)計(jì)系統(tǒng)的研究線路如圖1所示。
圖1 滾動(dòng)軸承故障診斷系統(tǒng)的研究線路圖
2.1 構(gòu)建軸承故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)
在具體的生產(chǎn)運(yùn)行中是不允許通過人為因素制造各種故障現(xiàn)象,若出現(xiàn)異?;蚬收?,也未能及時(shí)記錄下來,使故障現(xiàn)象重現(xiàn)和對(duì)監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)的驗(yàn)證都比較困難。因此,利用人為構(gòu)造的滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),設(shè)置常見故障開展振動(dòng)測(cè)試實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集與分析,振動(dòng)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)由硬件和軟件兩個(gè)部分有機(jī)組成,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)見圖2。
圖2 轉(zhuǎn)子振動(dòng)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)方案
2.2 振動(dòng)信號(hào)采集
振動(dòng)信號(hào)通過采用電渦流位移傳感器進(jìn)行采集,信號(hào)轉(zhuǎn)換傳輸通過采用阿爾卡特USB采集卡實(shí)現(xiàn)。將檢測(cè)傳感器安裝在被測(cè)裝置主軸上,使振動(dòng)位移量變化反應(yīng)最為靈敏,達(dá)到準(zhǔn)確地反映轉(zhuǎn)軸振動(dòng)情況,目前實(shí)驗(yàn)方法是采用在線檢測(cè)和離線處理的振動(dòng)測(cè)試方案,即在測(cè)試同時(shí)通過傳感器采集表征對(duì)象的信號(hào)和數(shù)據(jù),并傳入微型計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)文檔中,測(cè)試結(jié)束后利用計(jì)算機(jī)對(duì)采集離散信號(hào)進(jìn)行離線處理分析。
2.3 振動(dòng)信號(hào)處理及特征提取
機(jī)械設(shè)備正常運(yùn)行時(shí),所拾取的振動(dòng)信號(hào)一般認(rèn)為是平穩(wěn)的信號(hào)。當(dāng)機(jī)器出現(xiàn)故障時(shí),機(jī)械振動(dòng)信號(hào)往往因機(jī)器故障產(chǎn)生大量的沖擊、摩擦以及運(yùn)行轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定和負(fù)荷的變化導(dǎo)致非平穩(wěn)信號(hào)的產(chǎn)生,對(duì)于非平穩(wěn)信號(hào)的處理必須同時(shí)從時(shí)域和頻域兩個(gè)方面(即時(shí)頻域上)來分析信號(hào)的特征。小波變換是將信號(hào)表示在時(shí)間-尺度空間上,而不是在時(shí)頻空間上直接表達(dá),小波變換的每一尺度對(duì)應(yīng)于一定的頻率范圍。小波變換具有多分辨率信號(hào)分析的特點(diǎn),因此具有良好的時(shí)頻局部化分析的功能,小波變換不僅適宜于瞬變非平穩(wěn)信號(hào)動(dòng)態(tài)信號(hào)分析,而且對(duì)平穩(wěn)信號(hào)的處理也非常有效[6-7]。小波分析改進(jìn)的小波包分析同時(shí)具備了加窗傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn),采用小波包對(duì)機(jī)械設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理,有能效消除噪聲干擾、獲得故障信號(hào)特征。
2.3.1小波包對(duì)振動(dòng)信號(hào)閾值消噪處理
將含有噪聲的故障振動(dòng)信號(hào)通過小波包變換分解到不同的頻帶中,整個(gè)頻帶均勻分布著噪聲的能量,故障信號(hào)主要集中在頻帶中對(duì)應(yīng)時(shí)域中的某點(diǎn)處,或者其能量主要集中在幾個(gè)頻帶中,能量比較有規(guī)律的集中。因此采取設(shè)置合適的閾值來實(shí)現(xiàn)分離噪聲信號(hào)和特征信號(hào):小波包變換后的分量若小于設(shè)置的閾值,則使此分量為0,若分量大于閾值,則保留這一分量,并重構(gòu)信號(hào),重構(gòu)后的信號(hào)可以大幅度消除噪聲能量,并保留機(jī)械信號(hào)故障的特征,依據(jù)提供的特征作出準(zhǔn)確的診斷。
2.3.2小波包對(duì)振動(dòng)信號(hào)的能量特征提取
小波包能量按照能量方式表示小波包分解結(jié)果,在小波變換中,原始信號(hào)f(t)在L2(R)上的2范數(shù)定義為:
因此,小波變換中信號(hào)2范數(shù)的平方等價(jià)于原始信號(hào)在時(shí)域上的能量,若基本小波ψ(t)是一個(gè)允許小波,則存在
由此可見原始信號(hào)的能量與小波變換的能量之間存在等價(jià)關(guān)系,也為采用小波包能量譜表示原始信號(hào)中的能量分布提供了依據(jù)。
在小波包能量譜中,任意選取各個(gè)頻帶內(nèi)信號(hào)的平方和作為能量的標(biāo)志,各頻帶的小波包變換結(jié)果用序列{wi(k)|k= 1,2,…,m}表示,其中m為該各個(gè)頻帶的樣本長(zhǎng)度,則wi(k)的能量定義為:
因?yàn)楫?dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)對(duì)各頻帶內(nèi)的信號(hào)能量會(huì)產(chǎn)生很大的影響,不同類型故障對(duì)各頻帶內(nèi)信號(hào)能量的影響也不相同,可根據(jù)不同頻段內(nèi)能量的分布情況判斷發(fā)生故障的類型。因此,利用小波包將故障信號(hào)進(jìn)行分解,計(jì)算各頻帶能量分布特征作為故障特征提取,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能診斷系統(tǒng)提供診斷的基礎(chǔ)條件。
小波包實(shí)現(xiàn)機(jī)械信號(hào)能量特征提取方法如下:
1)通過對(duì)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行4層小波包分解,分別提取第四層從低頻到高頻16個(gè)頻率成份的振動(dòng)信號(hào)特征。
2)對(duì)小波分解系數(shù)重構(gòu),提取各頻帶范圍的信號(hào)。以Sj(j=0,1,…,15)表示第4層各節(jié)點(diǎn)的重構(gòu)信號(hào),則總信號(hào)S如(4)所示:假定原始信號(hào)S,其最低頻率成份為0,最高頻率成份為f,其各頻帶的頻率范圍如表1所示。
表1 各頻帶的頻率范圍
3)求各頻帶信號(hào)的總能量。因?yàn)檩斎胄盘?hào)是一個(gè)隨機(jī)信號(hào),其輸出也是一個(gè)隨機(jī)信號(hào)。假設(shè)各頻帶信號(hào)Sj(j=0,1,…,15)其對(duì)應(yīng)能量為Ej(j=0,1,…,15),則有
其中,xjk(j=0,1,…,15,k=1,2,…,n)表示重構(gòu)信號(hào)Sj的離散點(diǎn)的幅值。
4)構(gòu)造特征向量。因?yàn)橄到y(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)會(huì)對(duì)各頻帶內(nèi)信號(hào)能量產(chǎn)生較大的影響。所以以能量為元素構(gòu)造一個(gè)特征向量。將特征向量T構(gòu)造如下:
當(dāng)能量較大時(shí),Ej(j=0,1,…,15)一般是一個(gè)比較大的數(shù)值,是數(shù)據(jù)分析帶來不便。因此,對(duì)特征向量T進(jìn)行歸一化處理,令
向量T′即為歸一化后的向量。
2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及機(jī)組故障的分類識(shí)別
設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)非常復(fù)雜,尤其是存在非穩(wěn)定狀態(tài)和多故障源復(fù)合的情況,對(duì)模式識(shí)別算法的自適應(yīng)性和魯棒性要求較高,要求識(shí)別分類算法能夠根據(jù)設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的變化自適應(yīng)調(diào)整識(shí)別分類模型參數(shù),具有較強(qiáng)的抗噪能力[8]。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障識(shí)別主要通過故障樣本的訓(xùn)練得到網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值。當(dāng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識(shí)別時(shí),將故障樣本的特征參數(shù)輸入網(wǎng)絡(luò),根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)權(quán)值計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出進(jìn)而確定故障的類別。在進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷前,先對(duì)采集到的信號(hào)進(jìn)行4層小波包消噪,然后進(jìn)行3層小波包分解重構(gòu),并將整個(gè)頻段分解成8個(gè)頻帶,分別求取8個(gè)頻帶的能量,這些頻帶里的信號(hào)能量對(duì)于故障診斷來說是十分有用的信息,歸一化后作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征向量。
設(shè)計(jì)的BP網(wǎng)絡(luò)的算法流程如圖3所示。BP算法實(shí)際是梯度最速下降法的一種應(yīng)用結(jié)果。所謂梯度最速下降法,指在點(diǎn)x處按f(x)負(fù)梯度方向進(jìn)行搜尋的一種改進(jìn)方法。
圖3 BP算法流程圖
實(shí)驗(yàn)設(shè)備的電機(jī)采用Y90L-4型電極,其同步轉(zhuǎn)速為1 730 r/min。驅(qū)動(dòng)端的軸承參數(shù)為:深溝球軸承6205,滾動(dòng)體數(shù)目為9個(gè),內(nèi)圈直徑為25 mm,外圈直徑為52 mm,滾動(dòng)體直徑為7.94 mm。風(fēng)機(jī)端軸承參數(shù)為:深溝球軸承 6203,滾動(dòng)體數(shù)目為8個(gè),內(nèi)圈直徑為17 mm,外圈直徑為 40 mm,滾動(dòng)體直徑為6.7 mm。振動(dòng)傳感器采用雙通道16位IEPE(也稱ICP)傳感器,采樣頻率為 48 kHz。利用電子切割機(jī)制造直徑為0.2 mm,0.4 mm的兩種不同故障程度,其中常見的內(nèi)圈、滾珠、外圈3種故障缺陷軸承6組,正常軸承1組,分別采集電機(jī)驅(qū)動(dòng)端和風(fēng)機(jī)端的振動(dòng)信號(hào)。進(jìn)行訓(xùn)練及識(shí)別實(shí)驗(yàn)。
3.1 電機(jī)端采集訓(xùn)練、電機(jī)端檢測(cè)識(shí)別
實(shí)驗(yàn)設(shè)備的電機(jī)端采集軸承正常、內(nèi)圈、滾珠、外圈4組信號(hào),其中缺陷軸承均選取缺陷程度較輕的0.2 mm組,每組信號(hào)取二十段,每段時(shí)長(zhǎng)0.5 s,對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練,另采集4種信號(hào)各一段進(jìn)行識(shí)別。其中圖4為4組信號(hào)的時(shí)域波形圖,圖5為4組不同故障類型的小波能量故障特征歸一化向量的數(shù)據(jù)樣本。圖6為加入4組信號(hào)進(jìn)入訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被分類為各種故障的概率,分類概率非常高并采用最大概率決策選擇判別后能正確識(shí)別的概率為100%。
圖4 4組信號(hào)時(shí)域波形圖
圖5 4組信號(hào)的8個(gè)歸一化特征向量
圖6 訓(xùn)練后4組軸承故障識(shí)別概率示意圖
3.2 電機(jī)端采集訓(xùn)練、風(fēng)機(jī)端檢測(cè)識(shí)別
從風(fēng)機(jī)端采集4組信號(hào),訓(xùn)練數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)采用3.1實(shí)驗(yàn)電機(jī)端進(jìn)行采集訓(xùn)練、電機(jī)端檢測(cè)識(shí)別所得 ,輸入已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被識(shí)別為對(duì)應(yīng)故障的概率如圖7所示,分類正確概率相比實(shí)驗(yàn)3.1有所下降,采用最大概率決策選擇判別后仍仍可正確判別各類故障,表明即使采集傳感器位置不同,本文方法仍具有準(zhǔn)確的故障識(shí)別能力。
圖7 4組軸承神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類概率示意圖
3.3 軸承缺陷0.2 mm組訓(xùn)練,0.4 mm組檢測(cè)識(shí)別
上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)選取缺陷程度較輕的0.2 mm組所得,采用缺陷較大的0.4 mm組故障軸承采集數(shù)據(jù),輸入已訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),被識(shí)別為對(duì)應(yīng)故障的分類概率如圖8所示,分類正確概率相比實(shí)驗(yàn)3.2有所下降,但對(duì)應(yīng)正確分類的概率仍是最大,仍可正確判別各類故障,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明即使故障缺陷程度不同,采用本文的方法仍能作出正確的故障識(shí)別診斷能力。
圖8 0.4 mm組軸承故障識(shí)別概率示意圖
通過上述實(shí)驗(yàn)表明,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的軸承故障診斷檢測(cè)具有較好的故障診斷能力,在訓(xùn)練信號(hào)、檢測(cè)信號(hào)采集位置不同,訓(xùn)練軸承的受損程度、檢測(cè)軸承受損程度均不同情況下,均具有較好的檢測(cè)診斷能力。
文中采用將小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的方法對(duì)機(jī)組、設(shè)備的滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷研究表明,該方法具有良好的故障診斷能力,在訓(xùn)練信號(hào)、檢測(cè)信號(hào)采集位置不同,訓(xùn)練信號(hào)軸承受訓(xùn)程度、檢測(cè)信號(hào)軸承受損程度不同的情況下,均具有良好的檢測(cè)識(shí)別能力,系統(tǒng)具有良好的魯棒性,可推廣于實(shí)際的軸承故障診斷應(yīng)用,具有實(shí)用的價(jià)值。
[1]吳斌,王敏杰,康晶,等.滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)特征與診斷方法[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2013(1):76-81.
[2]柳亦兵,辛衛(wèi)東,李宏,等.滾動(dòng)軸承故障的譜相關(guān)特征分析[J].中國機(jī)械工程,2013(3):351-355.
[3]邵克勇,蔡苗苗,李鑫.基于小波分析及奇異值差分譜理論的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2013(8):79-82.
[4]明安波,褚福磊,張煒.滾動(dòng)軸承復(fù)合故障特征分離的小波-頻譜自相關(guān)方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2013(3):80-87.
[5]袁幸,朱永生,張優(yōu)云,等.基于模型辨識(shí)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].振動(dòng).測(cè)試與診斷,2013(1):12-17+161-162.
[6]張鋒利,陳文獻(xiàn),賈海英.支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在水輪發(fā)電機(jī)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].電網(wǎng)與清潔能源,2013(4):62-66.
[7]張華,楊賀麗,王恒迪,等.滾動(dòng)軸承在線檢測(cè)與故障診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2013(5):43-45.
[8]Siegel,David.Evaluation of health assessment techniques for rotating machinery[D].Dissertations&Theses Gradworks,2009.
Research on fault diagnosis of rolling bearing wavelet neural network
LIN Jing1,BEN Shao-hui1,LIU Mei2
(1.Maoming Vocational and Technical College,Maoming 525000,China;2.Guangdong University of Petrochemical Technology,Maoming 525000,China)
This paper using wavelet analysis technology and neural network technology combined to realizing accuratefault feature extraction,which through the analysis wavelet technology of vibration signal denoising,the fault information-signal feature representation of bearing frequency correlation analysis.Using the neural network which has the the ability of selflearning to improve the robustness and reliability of bearing fault diagnosis,in the statistical properties of the background noise is unknown,so that construction a low cost,high reliability of therolling bearing fault diagnosis and analysis system.The experimental results show that,the detection system in different training signal position,signal acquisition position,bearing damage degree,training the extent of the damage detection of bearing under different circumstances,have good ability of detection and recognition,indicating that the system has good robustness,this method is effective and feasible.
wavelet analysis;neural network;rolling bearing;vibration detection;fault diagnosis
TP277
A
1674-6236(2016)18-0109-04
2015-09-19 稿件編號(hào):201509136
2013廣東省高等學(xué)校高層次人才項(xiàng)目(粵財(cái)教[2013]246號(hào)152)
林 靜 (1982—),女,廣東茂名人,碩士,講師。研究方向:信號(hào)處理與智能檢測(cè)。