罗小燕 照片

罗小燕

硕士 副教授

所属大学: 江西理工大学

所属学院: 机电工程学院

邮箱:
978090634@qq.com

个人主页:
https://jd.jxust.edu.cn/info/1139/2461.htm

个人简介

学科专业:测试计量技术及仪器,机械工程

讲授课程:

本科生课程:微机原理与接口技术,机电传动控制,计算机控制技术

研究生课程:计算机测控技术

出版教材:《机电传动控制(第三版)》,普通高等院校“十三五”规划教材,华中科技大学出版社,2017年1月出版,ISBN978-7-5609-8926-6,TM921.5

主持承担科研项目及经费:

已结题的科研项目情况:

(1)2015年国家自然科学基金项目“基于多尺度内聚颗粒模型的振动破碎能耗研究”,排名第2,50万元,项目编号51464017,2018年结题。

(2)2014年江西省高校科技落地计划项目“基于分形方法的多参数振动挤压破碎能耗模型实验研究”,排名第2,36万元,项目编号KJLD1304(45),2017年结题。

(3)2013年江西省自然科学基金资助项目“白钨碱压煮工艺参数的控制方法研究”,主持,2万元,项目编号20132BAB206022,2016年结题结题。

(4)2014年韶关市通运达机器有限公司技术合作课题“振动破碎控制系统开发”,主持,2万元,合同编号2014-3607-09,2016年结题。

(5)2010年国家自然科学基金项目“板材振动渐进复合精密成形机理研究”,排名第3,35万元,2013年结题。

正承担的科研项目情况:

(1)2019.01~2020.12,赣州市重点研发计划项目“运矿车倒矿与结底清理关键技术及智能装备”,主持,5万元,赣市科发[2018]50号。

(2)2016.01~2019.12,江西省教育厅科技重点项目,“岩体声发射监测系统及宽频带关键传感技术研究”,主持,5万元,项目编号GJJ150618。

(3)2018.01~2021.12,江西省科技厅重点研发计划项目,“中低速选择性高能层压圆锥破碎智能装备关键技术研究及示范”,排名第三,50万元,项目编号20181ACE50034

科研成果(获奖、专利、版权、著作权、外观设计等):

获奖:

2009年被评为学校优秀教师;2014年被评为学校课程教学“百优”教师;分别于2007年、2010年、2015年被评为学校“优秀毕业设计指导教师”;2016年被评为学校优秀班主任;2017年被评为学校第五届“最受学生欢迎的十佳教师”,2017年指导的研究生硕士学位论文获得校级优秀硕士学位论文。2018年指导学生参加全国3D大赛获得国家级二等奖,2018年指导学生参加第八届全国大学生机械创新设计大赛获国家级二等奖。2017年指导学生参加第十一届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛获得省部级三等奖。

已授权的发明专利:

[1]适用于旋转磨机筒体的接触式测试分析系统及其测试方法,专利号:ZL201711023092.5,授权日:2019-04-09

[2]一种中草药自动出药装置,专利号:ZL201610323207.1,授权日:2018-08-24

[3]一种脉动型摆动圆锥形选择性物料碎磨系统,专利号:ZL201310048244.2,授权日:2015-06-10

[4]摆动辗压纵向振动激振装置,专利号:ZL200910114878.7,授权日:2010-11-17

已授权的实用新型专利:

[1]一种中草药抓取装置,专利号:ZL201821052958.5,授权日:2019-04-09

[2]一种节能型热水器调节装置,专利号:ZL201520323058.X,授权日:2015-11-11

[3]一种反应釜控制系统,专利号:ZL2015201294036,授权日:2015-09-09

[4]一种大型回转类零件形位误差的在机测量装置,专利号:ZL201420674112.0,授权日:2015-02-11

[5]一种节能型家用燃煤供暖系统”,专利号:ZL2014202228361,授权日:2014-10-29

研究领域

计算机测控与智能技术,机电系统智能监测与控制

近期论文

[1]基于多源信号融合的球磨机负荷预测方法研究,《振动与冲击》,2019(08):232-237,(EI)

[2]基于CEEMDAN和AR模型的岩体声发射信号特征提取方法研究,化工矿物与加工,2018(06):20-24,(中文核心)

[3]某钨矿地压检测系统设计与仿真,《有色金属:选矿部分》2017(B11):207-211,(中文核心)

[4]基于网格搜索与交叉验证的SVM磨机负荷预测,《中国测试》,2017,43(01):132-135,(中文核心)

[5]小波分析球磨机轴承振动信号特征提取方法,《噪声与振动控制》,2016,36(01)148-152,(CSCDE)

[6]基于图像处理的矿石粒度在线检测系统,《仪表技术与传感器》,2015,390(07),63-64,(中文核心)

[7]基于分级试验的立式预磨机粒级分布预测模型,《机械设计与研究》,2014,30(6):118-120,(CSCD)

[8]基于小波变换与均值滤波的渐进成形力信号处理研究,《制造技术与机床》,2014(3):28-31,(CSCDE)