团队简介：
兰州石化职业技术大学智能检测与控制科研创新团队由陈鹏博士担任负责人，共有15名科研人员。其中高级职称5人，博士1人，在读博士2人，平均年龄为34岁，是一个知识、年龄结构合理，业务精干，技术素质高和科研能力强的研究团队。团队长期从事智能检测与控制技术的应用研究，目前本团队已完成省级项目2项，厅级项目16项，校级项目4项，横向课题2项。发表SCI 3篇，EI 3篇，中文核心4篇，省级论文20余篇。依托与兰州科海石化设备有限公司公司、甘肃鸿烨电力高科技有限公司、兰州正元软创科技有限公司、甘肃红日自动化有限公司和江苏汇博机器人股份有限公司等中小企业共建“产学研用”科技创新平台，发挥科技创新领军人才的作用，协调校企硬件资源和科技资源，在工业过程的检测与优化控制、电气装备的智能检测与运维、机器视觉在工业检测中的应用、工业机器人控制及应用技术研究和嵌入式系统检测系统开发等方面开展大量卓有成效的研究，以期并取得一批理论与技术创新成果。
研究方向和内容：
（1）工业生产过程的智能检测与优化控制
学校背靠石油化工行业，具有深厚的行业背景，因此将化工生产过程作为研究对象，提炼生产过程中难以控制的对象等为目标，将相关检测理论方法、技术和装置开发，控制对象的建模和优化，运行状态的监测、预警等作为科学技术问题，以此进行理论基础研究和技术攻关。
（2）电气装备的智能检测、控制与运维
当前企业供配电以及电网等企业目前在电气装备的维护运行方面还处于人工作业为主，面对智能化时代的到来，巡检机器人等新一代信息技术开始投入一线，同时采用大数据管理为用户进行精准服务。团队将电气装备的关键信息智能检测作为研究方向开展相关检测理论方法。
（3）工厂的智能化升级改造
随着工业4.0的到来，大量工厂开始转型升级，用工业机器人替代人工岗位，用数字化技术消除信息孤岛，以此来打通企业各个环节。团队根据专业建设以及师资力量特点，将智能化升级中的中小型智能产线研发、工业机器人落地应用、嵌入式智能仪器仪表研发和机器视觉等进行研究，帮助企业激发和优化企业在营销、研发、生产、仓储等各个环节的智能化能力，形成完善、高效、科学的智能制造系统。
团队负责人简介：
陈鹏，男，1991年11月出生，汉族，中共党员，副教授，博士，2015年9月进入兰州石化职业技术大学工作，现任兰州石化职业技术大学电子电气工程学院副院长，主要从事智能检测与控制领域的科研和教学工作。2021年12月毕业于兰州理工大学，获得控制科学与工程博士学位。主持申报的“基于工业互联网的风电机组轴承变工况智能故障诊断方法研究”入选2024年陇原青年人才（团队）项目。
已主持完成甘肃省教育厅甘肃省高等学校创新能力提升项目1项，目前正在主持1项甘肃省青年基金项目，参与国家自然基金项目2项。以第一作者共发表学术论文9篇，其中SCI收录2篇，EI收录2篇，中文核心收录4篇。荣获校级教科研先进个人、校级优秀班主任等荣誉。
主持和参与科研项目：
[1]甘肃省科技厅, 甘肃省青年科技基金, 少样本下风电机组轴承变工况早期故障预警与诊断方法研究, 2022-10 至 2024-10, 4万元, 在研, 主持。
[2]甘肃省教育厅, 2021年甘肃省高等学校创新能力提升项目, 石化企业关键机组轴承智能故障诊断技术研究, 2021-05 至 2023-05, 5万元, 结项, 主持。
[3]国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62163023,鲁棒自适应多扩展目标轨迹集跟踪及其智能优化方法研究, 2022-01-01至2025-12-31, 36万元,在研,参与。
[4]国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 71861025,大规模非相似混杂制造系统缓冲区容量优化分配技术研究,2019-01-01至2022-12-31,28万元,资助期满,参与。
发表的论文论著、研究方向和主要成果：
依托学校在石化行业的背景，以石油化工生产过程、电气装备的运行维护和工厂的自动化智能化升级改造为对象，研究工业过程轴承故障智能检测与优化控制理论、方法和技术，以及故障诊断系统的开发。以第一作者共发表学术论文9篇，其中SCI收录2篇，EI收录3篇，中文核心收录4篇。
[1]Chen Peng, Zhao Xiaoqiang, Zhu Qixian. A novel classification method based on ICGOAKELM for fault diagnosis of rolling bearing[J]. APPLIED INTELLIGENCE, 2020, 50(9): 2833-2847.(SCI，中科院二区，影响因子5.3)
[2]Chen Peng, Zhao, Xiaoqiang, Jiang, HongMei. A New Method of Fault Feature Extraction Based on Hierarchical Dispersion Entropy[J]. SHOCK AND VIBRATION, 2021, 2021(2): 1-7. (SCI，中科院四区，影响因子1.65)
[3]陈鹏，赵小强.基于优化VMD与改进阈值降噪的滚动轴承早期故障特征提取[J]. 振动与冲击, 2021,40(13): 146-153. (EI，中文核心)
[4]陈鹏,赵小强.基于GLNPE-SVDD的滚动轴承性能退化评估方法[J].华中科技大学学报(自然科学版), 2021,49(01):12-16.(EI，中文核心)
[5]陈鹏, 赵小强. 朱奇先;基于多尺度排列熵和改进多分类相关向量机的滚动轴承故障诊断方法,电子测量与仪器学报, 2020,34(2):20-28. (中文核心)
[6]陈鹏,赵小强.一种改进1DCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法[J].轴承,2022(05):65-69.
[7]陈鹏,赵小强.基于平方包络谱负熵准则的轴承早期复合故障特征提取方法[J].振动与冲击,2022,41(08):179-187. (EI，中文核心)
[8]陈鹏.基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法综述[J].轴承,2022(06):1-6.
[9]陈鹏, 赵小强,朱奇先.基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法[J].兰州理工大学学报,2020,46(05):92-99.
主要成果、奖励和荣誉：
2023年9月 兰州石化职业技术大学校级“教科研先进个人”
2023年12月 兰州石化职业技术大学校级“优秀班主任”
2024年入选陇原青年人才（团队）项目
