論文課題申報(bào)書模板一、封面內(nèi)容

項(xiàng)目名稱：基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究

申請(qǐng)人姓名及聯(lián)系方式：張明zhangming@

所屬單位：中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所

申報(bào)日期：2023年10月26日

項(xiàng)目類別：應(yīng)用研究

二．項(xiàng)目摘要

本項(xiàng)目旨在針對(duì)復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)（如電力設(shè)備、航空航天器等）的故障診斷與預(yù)測(cè)難題，開展基于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)研究。當(dāng)前工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)往往依賴單一傳感器數(shù)據(jù)，難以全面刻畫系統(tǒng)內(nèi)部的多尺度動(dòng)態(tài)行為，導(dǎo)致故障特征提取不充分、診斷精度受限。本項(xiàng)目提出構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合框架，整合時(shí)序振動(dòng)信號(hào)、熱成像圖像、聲學(xué)特征及運(yùn)行參數(shù)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過特征層與決策層融合策略，提升故障模式的表征能力。研究擬采用時(shí)空注意力機(jī)制與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）相結(jié)合的深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)表征與故障特征的端到端學(xué)習(xí)。具體研究?jī)?nèi)容包括：1）多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取方法，解決數(shù)據(jù)異構(gòu)性與噪聲干擾問題；2）基于注意力機(jī)制的融合網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，優(yōu)化特征權(quán)重分配與融合路徑；3）故障預(yù)測(cè)模型與不確定性量化技術(shù)，提升長期預(yù)測(cè)可靠性。預(yù)期成果包括一套完整的故障診斷與預(yù)測(cè)算法體系，以及針對(duì)典型復(fù)雜系統(tǒng)的驗(yàn)證平臺(tái)。項(xiàng)目成果將推動(dòng)工業(yè)智能運(yùn)維技術(shù)發(fā)展，為設(shè)備健康管理提供理論支撐與工程解決方案，具有顯著的經(jīng)濟(jì)與社會(huì)效益。

三.項(xiàng)目背景與研究意義

1.研究領(lǐng)域現(xiàn)狀、存在問題及研究必要性

復(fù)雜系統(tǒng)，如大型發(fā)電機(jī)組、風(fēng)力渦輪機(jī)、高鐵牽引系統(tǒng)等，是現(xiàn)代工業(yè)和社會(huì)運(yùn)行的核心基礎(chǔ)設(shè)施。這些系統(tǒng)的健康狀態(tài)直接關(guān)系到生產(chǎn)效率、能源安全乃至公共安全。隨著智能化、數(shù)字化技術(shù)的快速發(fā)展，基于傳感器數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測(cè)與健康診斷技術(shù)逐漸成熟，為預(yù)測(cè)性維護(hù)提供了重要手段。然而，現(xiàn)有技術(shù)在面對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷與預(yù)測(cè)時(shí)，仍面臨諸多挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

首先，數(shù)據(jù)表征的局限性。復(fù)雜系統(tǒng)運(yùn)行過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)具有多模態(tài)、高維、非線性、強(qiáng)時(shí)序相關(guān)性等特征。傳統(tǒng)的診斷方法往往依賴于單一類型的傳感器數(shù)據(jù)，如僅通過振動(dòng)信號(hào)診斷軸承故障，或僅通過溫度數(shù)據(jù)判斷熱力設(shè)備狀態(tài)。這種單一模態(tài)的監(jiān)測(cè)方式難以全面反映系統(tǒng)內(nèi)部的真實(shí)狀態(tài)，尤其是在多部件耦合故障或早期微弱故障發(fā)生時(shí)，單一數(shù)據(jù)源往往無法提供足夠豐富的故障特征信息，導(dǎo)致診斷精度和靈敏度不足。例如，滾動(dòng)軸承的早期剝落故障在振動(dòng)信號(hào)中可能表現(xiàn)為微弱的沖擊特征，而在溫度信號(hào)中可能僅有輕微的異常波動(dòng)，單一模態(tài)數(shù)據(jù)難以有效區(qū)分正常與異常狀態(tài)。

其次，模型學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)性。深度學(xué)習(xí)技術(shù)近年來在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)方面展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的深層非線性映射關(guān)系。然而，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于多模態(tài)故障診斷時(shí)，面臨著如何有效融合不同模態(tài)信息、如何處理模態(tài)間的不一致性以及如何構(gòu)建適應(yīng)性強(qiáng)的小樣本學(xué)習(xí)模型等難題?，F(xiàn)有研究多采用簡(jiǎn)單的拼接或平均方法進(jìn)行模態(tài)融合，未能充分挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的互補(bǔ)性和關(guān)聯(lián)性。此外，工業(yè)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中往往存在工況變化、環(huán)境干擾，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布漂移（DistributionShift），使得基于固定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型在實(shí)際應(yīng)用中性能下降。同時(shí)，許多關(guān)鍵設(shè)備處于“長壽命、少故障”狀態(tài)，可用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)樣本非常有限，小樣本學(xué)習(xí)成為深度模型應(yīng)用的重要瓶頸。針對(duì)這些挑戰(zhàn)，亟需發(fā)展更先進(jìn)的多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)理論方法，以提升復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)的魯棒性和泛化能力。

再次，預(yù)測(cè)維度的不足。傳統(tǒng)的故障診斷方法多側(cè)重于“故障檢測(cè)”（判斷是否發(fā)生故障）和“故障分類”（識(shí)別故障類型），對(duì)于故障的“預(yù)測(cè)性維護(hù)”（預(yù)測(cè)故障發(fā)生時(shí)間和剩余壽命）支持不足。雖然一些研究開始探索剩余使用壽命（RemningUsefulLife,RUL）預(yù)測(cè)，但現(xiàn)有模型往往依賴于大量的歷史故障數(shù)據(jù)或假設(shè)系統(tǒng)退化路徑的線性或簡(jiǎn)單非線性關(guān)系。實(shí)際系統(tǒng)的退化過程通常具有高度的非線性和隨機(jī)性，受多種因素耦合影響，且退化早期特征不明顯。因此，發(fā)展能夠準(zhǔn)確捕捉系統(tǒng)退化動(dòng)態(tài)演化過程、融合多源信息進(jìn)行長期可靠預(yù)測(cè)的模型，對(duì)于實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)維修”向“主動(dòng)預(yù)防”的轉(zhuǎn)變至關(guān)重要。

2.項(xiàng)目研究的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)或?qū)W術(shù)價(jià)值

本項(xiàng)目的研究成果不僅在理論層面將推動(dòng)智能診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，更在實(shí)踐層面具有顯著的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

在學(xué)術(shù)價(jià)值方面，本項(xiàng)目將深化對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)多模態(tài)數(shù)據(jù)表征機(jī)理的理解，探索深度學(xué)習(xí)模型在異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與不確定性建模方面的理論極限。通過引入時(shí)空注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)技術(shù)，研究多模態(tài)信息的有效融合路徑與特征學(xué)習(xí)范式，有望為處理復(fù)雜、高維、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供新的理論視角和方法論。項(xiàng)目將構(gòu)建一套完整的從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、融合建模到預(yù)測(cè)評(píng)估的技術(shù)體系，形成可復(fù)用的算法框架和模型庫，為后續(xù)相關(guān)領(lǐng)域的研究提供重要的技術(shù)支撐和知識(shí)積累。特別是在小樣本學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、模型可解釋性等方面取得的突破，將豐富和發(fā)展機(jī)器學(xué)習(xí)理論在工業(yè)智能領(lǐng)域的應(yīng)用，促進(jìn)交叉學(xué)科研究的發(fā)展。

在經(jīng)濟(jì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目成果將直接應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、能源管理、交通運(yùn)輸?shù)汝P(guān)鍵領(lǐng)域，帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益。通過提升故障診斷的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)性，可以有效減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本。例如，在電力行業(yè)，精確的故障預(yù)測(cè)可以優(yōu)化發(fā)電機(jī)組檢修計(jì)劃，避免不必要的過度維修，同時(shí)確保電力供應(yīng)穩(wěn)定，具有巨大的經(jīng)濟(jì)效益。在航空航天領(lǐng)域，對(duì)飛行器關(guān)鍵部件的智能診斷與預(yù)測(cè)能夠保障飛行安全，減少因部件失效導(dǎo)致的重大事故風(fēng)險(xiǎn)，挽回巨大的經(jīng)濟(jì)損失。在智能制造領(lǐng)域，通過實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線設(shè)備的健康狀態(tài)，可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，避免大規(guī)模生產(chǎn)中斷，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。據(jù)估計(jì)，有效的預(yù)測(cè)性維護(hù)可以使設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少20%-40%，維護(hù)成本降低10%-30%。此外，本項(xiàng)目所開發(fā)的技術(shù)還可以賦能設(shè)備制造商，為其提供基于狀態(tài)的遠(yuǎn)程運(yùn)維服務(wù)，創(chuàng)造新的商業(yè)模式和市場(chǎng)價(jià)值。

在社會(huì)價(jià)值方面，本項(xiàng)目的實(shí)施將有力保障國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的安全穩(wěn)定運(yùn)行，具有重要的社會(huì)意義。復(fù)雜系統(tǒng)的安全運(yùn)行直接關(guān)系到國計(jì)民生，如大型核電站、跨江大橋、城市軌道交通等。本項(xiàng)目通過提供更可靠的故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)，能夠有效提升這些系統(tǒng)的運(yùn)行安全性和可靠性，防范潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障社會(huì)公眾生命財(cái)產(chǎn)安全。同時(shí)，隨著智能化運(yùn)維技術(shù)的普及，可以促進(jìn)傳統(tǒng)制造業(yè)向高端化、智能化轉(zhuǎn)型，提升產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，為實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國的戰(zhàn)略目標(biāo)提供技術(shù)支撐。此外，項(xiàng)目成果的推廣應(yīng)用還能帶動(dòng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會(huì)，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

四.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者已開展了廣泛的研究，取得了一系列重要成果，涵蓋了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法、物理模型方法以及兩者融合等多個(gè)方向。從國際研究現(xiàn)狀來看，發(fā)達(dá)國家如美國、德國、日本等在高端裝備制造和工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域投入了大量資源，引領(lǐng)著該領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展。早期研究主要集中在基于專家系統(tǒng)的規(guī)則推理和基于信號(hào)處理的方法，如頻域分析（FFT、PSD）、時(shí)域分析（統(tǒng)計(jì)特征）、時(shí)頻分析（小波變換、希爾伯特-黃變換）等。這些方法對(duì)于簡(jiǎn)單、明確的故障模式識(shí)別具有一定的效果，但隨著系統(tǒng)日益復(fù)雜，其局限性逐漸顯現(xiàn)。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著傳感器技術(shù)、計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的下降，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法得到了迅猛發(fā)展。國際上，以美國密歇根大學(xué)、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校，德國弗勞恩霍夫研究所，日本東京大學(xué)、大阪大學(xué)等為代表的機(jī)構(gòu)在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于故障診斷方面取得了突出進(jìn)展。研究重點(diǎn)逐漸轉(zhuǎn)向利用支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（BN）等方法處理傳感器數(shù)據(jù)。特別是在振動(dòng)信號(hào)分析方面，基于希爾伯特-黃變換和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）及其改進(jìn)方法（如EEMD、CEEMDAN）的故障特征提取技術(shù)成為熱點(diǎn)。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破為復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷帶來了新的機(jī)遇。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被用于處理振動(dòng)信號(hào)、圖像數(shù)據(jù)等，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）等循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)因其在處理時(shí)序數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)而被廣泛應(yīng)用于故障預(yù)測(cè)和序列模式識(shí)別。多模態(tài)融合研究也逐漸興起，國際上提出了多種融合策略，如早期融合、晚期融合和混合融合，并嘗試使用深度學(xué)習(xí)模型（如多層感知機(jī)、深度信念網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行特征融合。在模型不確定性量化方面，貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Dropout網(wǎng)絡(luò)等方法的探索也取得了一定進(jìn)展。然而，國際研究同樣面臨挑戰(zhàn)：一是如何有效融合異構(gòu)、高維、時(shí)變的多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)深度融合而非簡(jiǎn)單堆疊；二是如何在小樣本、數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景下構(gòu)建魯棒的診斷和預(yù)測(cè)模型；三是現(xiàn)有深度模型的可解釋性較差，難以滿足工業(yè)界對(duì)診斷結(jié)果可信賴的要求；四是針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)動(dòng)態(tài)退化過程的長期、高精度預(yù)測(cè)模型仍不成熟。

國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速，特別是在結(jié)合國情和產(chǎn)業(yè)需求方面展現(xiàn)出活力。國內(nèi)研究力量主要集中在清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、西安交通大學(xué)等高校，以及中國石油大學(xué)、太原理工大學(xué)等特色高校，以及中科院自動(dòng)化所、中科院聲學(xué)所等研究機(jī)構(gòu)，以及一些大型國有企業(yè)的研發(fā)中心。國內(nèi)研究在跟蹤國際前沿的同時(shí)，更加注重解決本土工業(yè)場(chǎng)景中的實(shí)際問題。在傳統(tǒng)信號(hào)處理方法方面，國內(nèi)學(xué)者在自適應(yīng)濾波、非線性動(dòng)力學(xué)分析（如分形維數(shù)、Hurst指數(shù)、Lyapunov指數(shù)）等方面進(jìn)行了深入研究，并將其應(yīng)用于特定工業(yè)設(shè)備（如風(fēng)機(jī)、水泵、軸承）的故障診斷。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的研究也取得了豐碩成果，國內(nèi)學(xué)者在SVM、KNN、ANFIS等算法的應(yīng)用和改進(jìn)方面做了大量工作。特別是在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面，國內(nèi)研究呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，大量論文和項(xiàng)目聚焦于CNN、LSTM、GRU等模型在各類工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用。近年來，國內(nèi)在多模態(tài)融合方面也提出了不少創(chuàng)新性方法，如基于注意力機(jī)制的融合模型、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型、基于元學(xué)習(xí)的融合模型等。在工業(yè)界應(yīng)用方面，國內(nèi)企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)、設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)開發(fā)等方面投入巨大，推動(dòng)了故障診斷技術(shù)的實(shí)際落地。例如，在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域，針對(duì)風(fēng)電機(jī)組多傳感器數(shù)據(jù)融合的故障診斷系統(tǒng)已在多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)部署應(yīng)用；在軌道交通領(lǐng)域，基于多源數(shù)據(jù)的列車軸承健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究取得顯著進(jìn)展。然而，國內(nèi)研究也存在一些不足：一是原始創(chuàng)新性成果相對(duì)較少，部分研究仍處于對(duì)國外方法的跟蹤和改進(jìn)階段；二是理論研究與工程實(shí)踐結(jié)合不夠緊密，部分算法在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下效果良好，但在復(fù)雜多變的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)泛化能力有待驗(yàn)證；三是高端研究人才和領(lǐng)軍人才相對(duì)缺乏，制約了研究的深入發(fā)展；四是缺乏系統(tǒng)性的理論框架來指導(dǎo)多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與應(yīng)用?？傮w而言，國內(nèi)外研究在提升故障診斷精度、拓展應(yīng)用領(lǐng)域方面取得了長足進(jìn)步，但在解決數(shù)據(jù)融合深度、小樣本學(xué)習(xí)能力、模型可解釋性、長期預(yù)測(cè)精度等方面仍面臨挑戰(zhàn)，存在進(jìn)一步研究和突破的空間。

綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，當(dāng)前主要的研究空白和亟待解決的問題包括：1）**多模態(tài)深度融合機(jī)制研究不足**：現(xiàn)有融合方法多側(cè)重于特征層或決策層簡(jiǎn)單融合，未能充分揭示不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的深層語義關(guān)聯(lián)和互補(bǔ)性，缺乏端到端、自適應(yīng)的深度融合框架。2）**小樣本學(xué)習(xí)理論與方法亟待突破**：復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)長期運(yùn)行導(dǎo)致故障樣本稀少，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型在數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景下性能急劇下降，亟需發(fā)展基于遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（尤其是物理增強(qiáng)）的小樣本診斷與預(yù)測(cè)新理論。3）**模型可解釋性與不確定性量化融合研究空白**：工業(yè)應(yīng)用對(duì)診斷結(jié)果的可信度要求極高，現(xiàn)有深度模型“黑箱”特性成為應(yīng)用瓶頸，如何將可解釋性設(shè)計(jì)融入深度學(xué)習(xí)模型，并實(shí)現(xiàn)診斷與預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性量化，是當(dāng)前研究的重要空白。4）**長期、高精度預(yù)測(cè)模型與退化機(jī)理融合研究不足**：現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型多基于歷史數(shù)據(jù)擬合退化趨勢(shì)，難以準(zhǔn)確刻畫復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)退化路徑和隨機(jī)性，缺乏與系統(tǒng)物理模型或機(jī)理模型深度融合的預(yù)測(cè)方法。5）**面向復(fù)雜工況變化與數(shù)據(jù)分布漂移的魯棒性研究欠缺**：工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，數(shù)據(jù)分布漂移嚴(yán)重影響模型性能，如何設(shè)計(jì)對(duì)工況變化和分布漂移具有魯棒性的診斷與預(yù)測(cè)模型，是實(shí)際應(yīng)用面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。這些問題的解決，將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)邁向更高水平，為工業(yè)智能化發(fā)展提供更強(qiáng)大的技術(shù)支撐。

五.研究目標(biāo)與內(nèi)容

1.研究目標(biāo)

本項(xiàng)目旨在攻克復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵技術(shù)難題，通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一套高效、魯棒、可解釋的智能診斷與預(yù)測(cè)模型體系。具體研究目標(biāo)如下：

第一，突破多模態(tài)深度融合瓶頸，建立面向復(fù)雜系統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征層與決策層聯(lián)合融合框架。研究有效的特征表示學(xué)習(xí)方法和融合機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對(duì)來自不同傳感器（如振動(dòng)、溫度、聲學(xué)、圖像等）的異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度語義理解和互補(bǔ)信息提取，顯著提升故障特征的表征能力。

第二，發(fā)展小樣本學(xué)習(xí)理論與方法，解決復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)稀缺問題。探索基于元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等先進(jìn)技術(shù)的小樣本模型構(gòu)建方法，提升模型在少量訓(xùn)練樣本下的泛化能力和診斷精度，滿足實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中故障樣本稀疏的挑戰(zhàn)。

第三，設(shè)計(jì)可解釋的深度學(xué)習(xí)模型，并融合不確定性量化技術(shù)，增強(qiáng)診斷與預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度。將注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等結(jié)構(gòu)引入模型設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵故障特征的識(shí)別與闡釋。同時(shí)，研究適用于深度學(xué)習(xí)模型的貝葉斯方法或集成方法，對(duì)診斷類別概率和預(yù)測(cè)時(shí)間/壽命的不確定性進(jìn)行準(zhǔn)確估計(jì)。

第四，構(gòu)建面向長期預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)演化模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)退化過程的精準(zhǔn)捕捉與可靠預(yù)測(cè)。結(jié)合物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）或機(jī)理模型約束的深度學(xué)習(xí)框架，開發(fā)能夠處理系統(tǒng)非線性退化、隨機(jī)波動(dòng)和多重故障耦合的長期預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)精度和可靠性。

第五，研發(fā)面向?qū)嶋H應(yīng)用的驗(yàn)證平臺(tái)與原型系統(tǒng)，驗(yàn)證所提出方法的有效性和實(shí)用性。針對(duì)典型復(fù)雜系統(tǒng)（如風(fēng)力渦輪機(jī)、大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械等），構(gòu)建包含多模態(tài)傳感、數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練與部署的實(shí)驗(yàn)環(huán)境，開發(fā)原型系統(tǒng)，并在實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行測(cè)試與評(píng)估，為技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化應(yīng)用提供支撐。

2.研究?jī)?nèi)容

基于上述研究目標(biāo)，本項(xiàng)目將圍繞以下幾個(gè)核心方面展開深入研究：

（1）多模態(tài)數(shù)據(jù)特征表示與融合機(jī)制研究

***研究問題**：如何有效地從振動(dòng)、溫度、聲學(xué)、視覺等多源異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)中提取互補(bǔ)的故障特征，并實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)的深度融合，以獲得更全面、更魯棒的系統(tǒng)健康狀態(tài)表征？

***研究?jī)?nèi)容**：

*探索基于Transformer、圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）等先進(jìn)架構(gòu)的多模態(tài)特征表示學(xué)習(xí)方法，學(xué)習(xí)各模態(tài)數(shù)據(jù)的高維、抽象特征。

*設(shè)計(jì)特征層融合策略，研究如何通過注意力機(jī)制、門控機(jī)制等自適應(yīng)地組合不同模態(tài)的特征表示，實(shí)現(xiàn)信息的最大化互補(bǔ)。

*研究決策層融合方法，探索基于投票、加權(quán)平均或更復(fù)雜的集成學(xué)習(xí)的融合策略，以整合不同模態(tài)模型或單一模態(tài)多視角模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

*提出面向不確定性信息融合的機(jī)制，確保融合過程中不一致或矛盾信息的有效處理。

***研究假設(shè)**：通過聯(lián)合學(xué)習(xí)特征表示與融合機(jī)制，能夠顯著優(yōu)于單一模態(tài)或簡(jiǎn)單融合方法，在復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷任務(wù)中實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確率和泛化能力。引入注意力等自適應(yīng)機(jī)制能夠有效捕捉模態(tài)間的動(dòng)態(tài)依賴關(guān)系。

（2）小樣本學(xué)習(xí)在故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究

***研究問題**：如何利用少量故障樣本和大量正常樣本，構(gòu)建高性能的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)模型，克服數(shù)據(jù)稀缺帶來的性能瓶頸？

***研究?jī)?nèi)容**：

*研究基于元學(xué)習(xí)的故障診斷模型，使模型能夠快速適應(yīng)新的故障類型或未知工況，僅需少量新樣本即可進(jìn)行有效調(diào)整。

*探索基于遷移學(xué)習(xí)的策略，利用源領(lǐng)域（有充足數(shù)據(jù)）的知識(shí)來輔助目標(biāo)領(lǐng)域（有少量數(shù)據(jù)）的模型訓(xùn)練，包括多任務(wù)學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)等方法。

*研究物理先驗(yàn)知識(shí)約束的小樣本學(xué)習(xí)框架，將系統(tǒng)物理模型或經(jīng)驗(yàn)規(guī)律融入模型設(shè)計(jì)，提高模型的泛化能力和樣本效率。

*開發(fā)面向故障診斷的小樣本數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，特別是結(jié)合物理機(jī)制模擬的增強(qiáng)方法，生成逼真的故障樣本，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。

***研究假設(shè)**：通過有效的元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，模型能夠在僅有少量故障樣本的情況下，依然保持較高的診斷和預(yù)測(cè)性能，接近或媲美在大樣本下訓(xùn)練的模型。

（3）可解釋性與不確定性量化融合研究

***研究問題**：如何設(shè)計(jì)或改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型，使其不僅能夠提供準(zhǔn)確的診斷/預(yù)測(cè)結(jié)果，還能解釋其決策依據(jù)，并對(duì)結(jié)果的不確定性進(jìn)行評(píng)估？

***研究?jī)?nèi)容**：

*將注意力機(jī)制、梯度反向傳播（如Grad-CAM）等可視化技術(shù)嵌入深度學(xué)習(xí)模型中，識(shí)別并解釋模型關(guān)注的關(guān)鍵特征或傳感器數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型的可解釋性。

*研究適用于深度模型的貝葉斯深度學(xué)習(xí)框架，對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行后驗(yàn)概率估計(jì)，從而量化預(yù)測(cè)結(jié)果的參數(shù)不確定性。

*探索基于集成學(xué)習(xí)（如Bagging、Boosting）或Dropout重采樣等方法的不確定性估計(jì)技術(shù)，評(píng)估模型預(yù)測(cè)的魯棒性和置信區(qū)間。

*研究可解釋性與不確定性量化機(jī)制的結(jié)合，設(shè)計(jì)同時(shí)滿足可解釋性和高精度不確定性估計(jì)的模型結(jié)構(gòu)。

***研究假設(shè)**：通過融合可解釋性設(shè)計(jì)，能夠揭示模型決策的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，提高用戶對(duì)模型結(jié)果的信任度。通過不確定性量化，能夠有效評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性，為維護(hù)決策提供更全面的信息支持。

（4）長期預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)演化模型構(gòu)建

***研究問題**：如何構(gòu)建能夠準(zhǔn)確反映復(fù)雜系統(tǒng)非線性、非單調(diào)退化過程，并進(jìn)行長期可靠預(yù)測(cè)的模型？

***研究?jī)?nèi)容**：

*研究基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、狀態(tài)空間模型（SSM）等時(shí)序模型的長期預(yù)測(cè)方法，捕捉系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)演化特性。

*探索物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）在故障預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，將系統(tǒng)的物理控制方程或能量守恒等先驗(yàn)知識(shí)融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)，提高模型的物理一致性和預(yù)測(cè)精度。

*研究考慮隨機(jī)過程和退化機(jī)制的混合模型，如隱馬爾可夫模型（HMM）與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合，或基于隨機(jī)微分方程的模型，以處理預(yù)測(cè)過程中的不確定性。

*開發(fā)針對(duì)數(shù)據(jù)稀疏問題的長期預(yù)測(cè)策略，如基于早期退化特征的外推預(yù)測(cè)方法。

***研究假設(shè)**：通過融合物理先驗(yàn)知識(shí)和先進(jìn)的時(shí)序模型，能夠顯著提高復(fù)雜系統(tǒng)長期故障預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性，更準(zhǔn)確地捕捉系統(tǒng)的退化軌跡和潛在故障發(fā)生時(shí)間。

（5）驗(yàn)證平臺(tái)與原型系統(tǒng)開發(fā)

***研究問題**：如何構(gòu)建一個(gè)能夠支持模型訓(xùn)練、驗(yàn)證和初步應(yīng)用的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，以評(píng)估所提出方法在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的性能？

***研究?jī)?nèi)容**：

*收集或生成包含多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)（如風(fēng)力渦輪機(jī)變槳系統(tǒng)、大型軸承等）故障數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和預(yù)處理。

*開發(fā)包含數(shù)據(jù)采集接口、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、模型訓(xùn)練與評(píng)估環(huán)境的仿真或半物理實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

*基于驗(yàn)證平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)所提出的多模態(tài)融合、小樣本學(xué)習(xí)、可解釋性、不確定性量化、長期預(yù)測(cè)等核心算法模塊。

*開發(fā)面向特定工業(yè)應(yīng)用的簡(jiǎn)單原型系統(tǒng)，集成核心算法，進(jìn)行小范圍的實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)測(cè)試和應(yīng)用場(chǎng)景驗(yàn)證。

*建立全面的性能評(píng)估指標(biāo)體系，包括診斷準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC，以及預(yù)測(cè)誤差、不確定性估計(jì)精度、模型可解釋性評(píng)分等，對(duì)所提出的方法進(jìn)行全面評(píng)價(jià)。

***研究假設(shè)**：所開發(fā)的原型系統(tǒng)在典型的工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，能夠展現(xiàn)出優(yōu)于現(xiàn)有方法的故障診斷和預(yù)測(cè)性能，驗(yàn)證了本項(xiàng)目核心技術(shù)的實(shí)用價(jià)值和工程潛力。

六.研究方法與技術(shù)路線

1.研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集與分析方法

本項(xiàng)目將采用理論分析、模型構(gòu)建、仿真實(shí)驗(yàn)與實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證相結(jié)合的研究方法，具體包括：

（1）**研究方法**

***深度學(xué)習(xí)模型方法**：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取局部空間特征，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）捕捉時(shí)序動(dòng)態(tài)特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）建模傳感器間的連接關(guān)系，Transformer模型學(xué)習(xí)全局依賴與注意力機(jī)制，并探索物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）融合物理先驗(yàn)。研究貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或Dropout集成方法實(shí)現(xiàn)不確定性量化。采用遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)算法解決小樣本問題。

***多模態(tài)融合方法**：研究基于特征層的早期融合（如PCA、LDA融合）、決策層的晚期融合（如投票、加權(quán)平均）以及混合融合策略。重點(diǎn)發(fā)展基于注意力機(jī)制的跨模態(tài)注意力融合模型，和基于圖結(jié)構(gòu)的聯(lián)合建模融合方法。

***信號(hào)處理與特征工程方法**：對(duì)原始多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理（去噪、歸一化、時(shí)頻變換等）。研究基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）、希爾伯特-黃變換（HHT）、小波變換等方法的故障特征提取。結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論，提取反映系統(tǒng)狀態(tài)演化的時(shí)域、頻域和時(shí)頻域特征。

***統(tǒng)計(jì)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)方法**：采用交叉驗(yàn)證、網(wǎng)格搜索、正則化方法（L1/L2）進(jìn)行模型優(yōu)化與參數(shù)選擇。利用統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)估模型性能和不確定性量化結(jié)果的可信度。

***可解釋性方法**：應(yīng)用Grad-CAM、ALI、SHAP等可視化技術(shù)識(shí)別模型關(guān)注的關(guān)鍵輸入特征或傳感器數(shù)據(jù)。

（2）**實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)**

***數(shù)據(jù)集構(gòu)建**：構(gòu)建包含振動(dòng)、溫度、聲學(xué)、高清圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)的復(fù)雜系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)來源包括公開數(shù)據(jù)集（如NASAC-MAPSS、MIMIC-III等）、合作企業(yè)提供的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，以及通過物理仿真或數(shù)字孿生技術(shù)生成的合成數(shù)據(jù)。確保數(shù)據(jù)集覆蓋正常、多種類型故障（如點(diǎn)蝕、剝落、磨損、斷裂等）以及不同故障演化階段，包含正常與故障樣本不平衡情況，模擬實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景。

***對(duì)比實(shí)驗(yàn)**：設(shè)計(jì)全面的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，包括：

*基線模型：傳統(tǒng)信號(hào)處理方法（FFT、小波等）+傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（SVM、KNN等）。

*單模態(tài)深度學(xué)習(xí)模型：分別基于單一模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練CNN、LSTM等模型。

*簡(jiǎn)單融合模型：如模態(tài)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單拼接、平均池化等融合策略。

*先進(jìn)融合模型：本項(xiàng)目提出的基于注意力、GNN等復(fù)雜融合策略的模型。

*小樣本學(xué)習(xí)對(duì)比：在極少故障樣本條件下，比較本項(xiàng)目方法與無小樣本增強(qiáng)/學(xué)習(xí)方法的性能差異。

*可解釋性對(duì)比：比較不同模型的可解釋性效果和用戶信任度評(píng)估。

*不確定性量化對(duì)比：比較不同模型預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性估計(jì)精度。

*長期預(yù)測(cè)對(duì)比：比較不同模型在長期RUL預(yù)測(cè)任務(wù)上的性能。

***消融實(shí)驗(yàn)**：對(duì)所提出的復(fù)雜模型，進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)，去除或替換其中關(guān)鍵組件（如特定的融合模塊、注意力機(jī)制），以驗(yàn)證各組件的有效貢獻(xiàn)。

***魯棒性實(shí)驗(yàn)**：測(cè)試模型在不同噪聲水平、傳感器缺失、數(shù)據(jù)分布漂移（通過模擬工況變化實(shí)現(xiàn)）等干擾下的性能穩(wěn)定性。

（3）**數(shù)據(jù)收集與分析方法**

***數(shù)據(jù)收集**：對(duì)于實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)，通過與合作企業(yè)建立數(shù)據(jù)共享機(jī)制獲取。明確數(shù)據(jù)采集協(xié)議，確保數(shù)據(jù)的同步性、完整性和標(biāo)注質(zhì)量。對(duì)于仿真數(shù)據(jù)，基于物理模型（如有限元模型、動(dòng)力學(xué)模型）和故障注入機(jī)制生成。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制，包括異常值檢測(cè)、缺失值處理、數(shù)據(jù)一致性校驗(yàn)等。

***數(shù)據(jù)分析**：

***數(shù)據(jù)預(yù)處理**：對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)齊、歸一化、去噪（如小波去噪、自適應(yīng)濾波）。對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行分幀、加窗處理。對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

***特征提取與選擇**：提取時(shí)域、頻域、時(shí)頻域特征（如RMS、峭度、裕度、SPE、HHT分解系數(shù)等）。利用特征重要性評(píng)估方法（如permutationimportance）選擇關(guān)鍵特征。

***模型訓(xùn)練與評(píng)估**：采用分批訓(xùn)練、反向傳播、優(yōu)化器（如Adam）更新參數(shù)。使用準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)、AUC、均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等指標(biāo)評(píng)估診斷和預(yù)測(cè)性能。使用K折交叉驗(yàn)證評(píng)估模型的泛化能力。使用蒙特卡洛模擬等方法評(píng)估不確定性量化結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特性。

***可視化分析**：對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)演變可視化，對(duì)故障特征進(jìn)行分布對(duì)比可視化，對(duì)模型注意力區(qū)域進(jìn)行熱力圖可視化，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值的擬合情況進(jìn)行可視化，對(duì)不確定性區(qū)間進(jìn)行可視化。

2.技術(shù)路線

本項(xiàng)目的研究將按照以下技術(shù)路線和關(guān)鍵步驟展開：

（1）**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

*深入調(diào)研國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，明確技術(shù)難點(diǎn)和本項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)。

*研究多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取技術(shù)，開發(fā)面向復(fù)雜系統(tǒng)的特征表示學(xué)習(xí)算法。

*設(shè)計(jì)初步的多模態(tài)融合框架，包括特征層與決策層融合策略。

*研究小樣本學(xué)習(xí)在故障診斷中的應(yīng)用方法，初步構(gòu)建基于元學(xué)習(xí)或遷移學(xué)習(xí)的模型。

*開展模型可解釋性與不確定性量化理論研究，設(shè)計(jì)相應(yīng)的模型結(jié)構(gòu)和評(píng)估方法。

*初步構(gòu)建仿真數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證基礎(chǔ)算法的有效性。

（2）**第二階段：核心模型開發(fā)與融合（第13-24個(gè)月）**

*開發(fā)基于注意力機(jī)制和GNN的多模態(tài)深度融合模型。

*將物理信息融入深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建物理約束的預(yù)測(cè)模型。

*結(jié)合先進(jìn)的優(yōu)化算法和正則化技術(shù)，提升模型魯棒性和泛化能力。

*開發(fā)可解釋深度學(xué)習(xí)模型，并集成不確定性量化機(jī)制。

*在仿真數(shù)據(jù)集和部分實(shí)際數(shù)據(jù)上進(jìn)行模型調(diào)試與性能優(yōu)化。

*開展消融實(shí)驗(yàn)和對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證各模塊的有效性和整體框架的優(yōu)勢(shì)。

（3）**第三階段：模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)開發(fā)（第25-36個(gè)月）**

*收集和整理實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面向特定復(fù)雜系統(tǒng)的多模態(tài)故障數(shù)據(jù)集。

*在實(shí)際數(shù)據(jù)集上全面評(píng)估所提出模型的各種性能指標(biāo)。

*根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

*開發(fā)包含數(shù)據(jù)采集、模型推理、結(jié)果可視化等功能的原型系統(tǒng)。

*在實(shí)際工業(yè)環(huán)境中對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行部署和初步應(yīng)用測(cè)試。

*進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)分析，總結(jié)研究成果，撰寫論文和專利。

（4）**第四階段：成果總結(jié)與推廣（第37-48個(gè)月）**

*系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目研究成果，包括理論創(chuàng)新、模型開發(fā)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證等。

*撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)相關(guān)技術(shù)專利。

*整理技術(shù)文檔，形成可推廣的應(yīng)用方案。

*成果交流活動(dòng)，與工業(yè)界進(jìn)行技術(shù)對(duì)接。

*評(píng)估項(xiàng)目完成情況，形成最終研究報(bào)告。

七．創(chuàng)新點(diǎn)

本項(xiàng)目旨在通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與深度學(xué)習(xí)的交叉融合，突破復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)的技術(shù)瓶頸，其創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

（1）**多模態(tài)深度融合機(jī)制的理論創(chuàng)新與模型突破**

現(xiàn)有研究在多模態(tài)融合方面多采用簡(jiǎn)單的拼接、平均或基于注意力機(jī)制的早期/晚期融合，未能充分挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)間深層、動(dòng)態(tài)的依賴關(guān)系，融合效率受限。本項(xiàng)目提出的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是構(gòu)建**特征層與決策層聯(lián)合優(yōu)化的深度融合框架**。區(qū)別于傳統(tǒng)單一層面的融合，本項(xiàng)目將跨模態(tài)注意力機(jī)制、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等先進(jìn)模型嵌入特征提取和融合決策兩個(gè)關(guān)鍵階段，實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)特征表示的聯(lián)合學(xué)習(xí)與融合決策的協(xié)同優(yōu)化，從而更有效地捕捉和利用各模態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)信息。二是提出**基于圖結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)融合機(jī)制**。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)中傳感器節(jié)點(diǎn)間存在的復(fù)雜連接關(guān)系和動(dòng)態(tài)交互特性，本項(xiàng)目將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）引入融合模型，構(gòu)建以傳感器節(jié)點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)、交互關(guān)系為邊的動(dòng)態(tài)圖結(jié)構(gòu)，通過圖卷積、圖注意力等操作，自適應(yīng)地學(xué)習(xí)傳感器間的協(xié)同特征表示，實(shí)現(xiàn)更符合物理實(shí)際的融合。三是研究**融合過程中的不確定性傳遞與處理**。在融合模型中融入不確定性量化技術(shù)（如貝葉斯GNN），不僅對(duì)最終融合結(jié)果的不確定性進(jìn)行估計(jì)，還研究融合過程中各模態(tài)輸入和融合模塊輸出不確定性如何傳遞、累積及相互影響，并提出相應(yīng)的抑制策略，提升融合結(jié)果的可靠性。理論創(chuàng)新上，本項(xiàng)目將深化對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)表征空間結(jié)構(gòu)、融合機(jī)理以及不確定性傳播規(guī)律的理解。

（2）**面向復(fù)雜系統(tǒng)的魯棒小樣本學(xué)習(xí)理論與方法體系**

工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中，關(guān)鍵設(shè)備的故障樣本通常極其稀缺，而正常樣本相對(duì)豐富，這對(duì)診斷和預(yù)測(cè)模型的泛化能力提出了極大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有小樣本學(xué)習(xí)方法多集中于特定技術(shù)（如元學(xué)習(xí)、GAN），缺乏針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷場(chǎng)景的系統(tǒng)性解決方案。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是提出**融合正常樣本知識(shí)的遷移式小樣本學(xué)習(xí)策略**。研究如何利用大量正常樣本提供的系統(tǒng)正常運(yùn)行模式知識(shí)，有效遷移到包含極少故障樣本的目標(biāo)領(lǐng)域，彌補(bǔ)故障樣本的不足。探索基于領(lǐng)域?qū)股窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的正常/故障領(lǐng)域自適應(yīng)方法，提升模型在故障樣本稀缺條件下的判別能力。二是開發(fā)**物理約束下的樣本高效生成技術(shù)**。針對(duì)故障樣本生成困難的問題，結(jié)合系統(tǒng)物理模型（如動(dòng)力學(xué)方程、熱力學(xué)模型）和深度生成模型（如GAN、VAE），開發(fā)物理信息約束的故障樣本生成方法，生成高質(zhì)量、逼真的故障數(shù)據(jù)，用于擴(kuò)充訓(xùn)練集和模型評(píng)估，提升小樣本學(xué)習(xí)模型的魯棒性和泛化能力。三是構(gòu)建**集成式小樣本診斷與預(yù)測(cè)框架**。將元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、樣本生成、模型集成等多種小樣本技術(shù)有機(jī)結(jié)合，形成一套完整的、可自適應(yīng)調(diào)整的小樣本學(xué)習(xí)解決方案，以應(yīng)對(duì)不同數(shù)據(jù)稀缺程度和復(fù)雜度的工業(yè)故障診斷任務(wù)。方法創(chuàng)新上，本項(xiàng)目旨在克服現(xiàn)有小樣本技術(shù)泛化能力弱、對(duì)噪聲敏感、物理意義不明確等問題，構(gòu)建更高效、更魯棒的樣本學(xué)習(xí)體系。

（3）**可解釋性與不確定性量化在深度學(xué)習(xí)模型中的深度融合**

深度學(xué)習(xí)模型通常被視為“黑箱”，其決策依據(jù)難以解釋，且對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性估計(jì)不足，這在要求高可靠性的工業(yè)故障診斷領(lǐng)域是重要的應(yīng)用障礙。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是提出**面向多模態(tài)融合模型的統(tǒng)一可解釋性設(shè)計(jì)**。將基于注意力機(jī)制的可解釋性方法（如Grad-CAM、ALI）與基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解釋方法（如節(jié)點(diǎn)重要性排序）相結(jié)合，不僅識(shí)別模型關(guān)注的關(guān)鍵傳感器或特征，還能揭示不同模態(tài)數(shù)據(jù)在融合過程中的貢獻(xiàn)度與交互模式，實(shí)現(xiàn)多維度、系統(tǒng)性的可解釋性分析。二是開發(fā)**物理約束的可解釋不確定性量化方法**。結(jié)合物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）的思想，將系統(tǒng)的物理先驗(yàn)知識(shí)融入模型結(jié)構(gòu)和不確定性估計(jì)過程中。通過設(shè)計(jì)物理一致性損失項(xiàng)和基于物理約束的概率模型（如物理約束的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），實(shí)現(xiàn)對(duì)故障診斷概率和預(yù)測(cè)壽命的不確定性進(jìn)行更準(zhǔn)確、更可靠的量化，并保證預(yù)測(cè)結(jié)果在物理意義上的合理性。三是構(gòu)建**可解釋性與不確定性量化協(xié)同優(yōu)化的模型框架**。研究如何通過模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，使模型在追求高精度預(yù)測(cè)的同時(shí)，能夠自然地產(chǎn)生可解釋的輸出和可靠的不確定性估計(jì)，甚至將可解釋性要求作為模型優(yōu)化的一部分，提升模型的整體可信度和實(shí)用價(jià)值。方法創(chuàng)新上，本項(xiàng)目突破了深度學(xué)習(xí)模型可解釋性和不確定性量化相互獨(dú)立研究的局限，探索兩者在模型設(shè)計(jì)層面的深度融合與協(xié)同優(yōu)化，為解決“黑箱”問題提供新思路。

（4）**面向長期預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)演化模型與物理信息深度融合**

復(fù)雜系統(tǒng)的退化過程通常具有非線性、非單調(diào)、隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行長期、準(zhǔn)確的壽命預(yù)測(cè)是極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型多基于短期模式識(shí)別，或假設(shè)退化路徑簡(jiǎn)單，長期預(yù)測(cè)精度有限。本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)在于：一是提出**基于混合動(dòng)力模型的長期預(yù)測(cè)框架**。結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或狀態(tài)空間模型（SSM）捕捉系統(tǒng)時(shí)序演化過程，與基于物理模型（如能量耗散、材料損傷累積）的退化機(jī)制相結(jié)合，構(gòu)建能夠同時(shí)考慮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和機(jī)理約束的混合預(yù)測(cè)模型，提升模型對(duì)復(fù)雜退化過程的表征能力。二是開發(fā)**物理信息約束的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法**。探索將物理規(guī)則（如能量守恒、質(zhì)量守恒）轉(zhuǎn)化為約束條件，嵌入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架中，訓(xùn)練智能體學(xué)習(xí)系統(tǒng)的長期退化策略和故障發(fā)生時(shí)間預(yù)測(cè)。三是研究**考慮數(shù)據(jù)稀疏性的長期預(yù)測(cè)策略**。針對(duì)退化早期數(shù)據(jù)稀疏問題，結(jié)合隱馬爾可夫模型（HMM）或變分自編碼器（VAE）的隱變量建模思想，捕捉退化過程中的隱藏狀態(tài)或隨機(jī)因素，提升長期預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性和精度。應(yīng)用創(chuàng)新上，本項(xiàng)目旨在通過深度融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理機(jī)理，以及探索新的模型范式，顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)長期故障預(yù)測(cè)的精度、可靠性和魯棒性，為從“預(yù)測(cè)性維護(hù)”向“預(yù)知性維護(hù)”轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

（5）**面向?qū)嶋H應(yīng)用的驗(yàn)證平臺(tái)與系統(tǒng)性解決方案**

本項(xiàng)目的創(chuàng)新點(diǎn)還在于其**面向?qū)嶋H應(yīng)用的系統(tǒng)性解決方案和驗(yàn)證方法**。區(qū)別于許多研究?jī)H停留在理論模型或小規(guī)模仿真驗(yàn)證階段，本項(xiàng)目將構(gòu)建一個(gè)**包含數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、驗(yàn)證與應(yīng)用功能的綜合性實(shí)驗(yàn)平臺(tái)**。該平臺(tái)不僅支持多種模態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)或離線接入，還集成了本項(xiàng)目提出的各項(xiàng)核心算法模塊，能夠方便地進(jìn)行模型開發(fā)、對(duì)比實(shí)驗(yàn)和性能評(píng)估。通過在典型復(fù)雜系統(tǒng)（如風(fēng)力渦輪機(jī)、大型軸承等）的實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行深入測(cè)試和驗(yàn)證，全面評(píng)估所提出方法的有效性、魯棒性和實(shí)用性，驗(yàn)證其在真實(shí)工業(yè)環(huán)境中的潛力。此外，項(xiàng)目將注重**技術(shù)成果的工程化轉(zhuǎn)化**，開發(fā)面向特定工業(yè)需求的簡(jiǎn)化版原型系統(tǒng)，形成包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型推理、結(jié)果可視化、維護(hù)建議等功能的軟件包或模塊，為技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用提供便利。這種從理論創(chuàng)新到模型開發(fā)，再到平臺(tái)構(gòu)建和實(shí)際驗(yàn)證，最終走向應(yīng)用落地的完整鏈條，構(gòu)成了本項(xiàng)目的重要?jiǎng)?chuàng)新特色，旨在確保研究成果能夠真正服務(wù)于工業(yè)界需求，產(chǎn)生實(shí)際的社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

八．預(yù)期成果

本項(xiàng)目預(yù)期在理論研究、技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和行業(yè)應(yīng)用等方面取得系列成果，具體包括：

（1）**理論貢獻(xiàn)**

***多模態(tài)深度融合理論**：系統(tǒng)闡述面向復(fù)雜系統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)表征空間結(jié)構(gòu)及其融合機(jī)理，提出新的融合模型架構(gòu)和優(yōu)化算法。發(fā)展基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)融合理論，揭示傳感器間交互關(guān)系對(duì)融合效果的影響。建立融合過程中不確定性傳播的理論模型，深化對(duì)多模態(tài)信息融合規(guī)律的認(rèn)識(shí)。相關(guān)理論成果將發(fā)表在高水平國際期刊和會(huì)議上，為后續(xù)相關(guān)研究提供理論基礎(chǔ)。

***魯棒小樣本學(xué)習(xí)理論**：構(gòu)建適用于復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的小樣本學(xué)習(xí)理論框架，闡明正常樣本知識(shí)遷移、故障樣本高效生成以及模型泛化能力提升的內(nèi)在機(jī)制。發(fā)展物理約束下的樣本學(xué)習(xí)理論，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理先驗(yàn)在樣本學(xué)習(xí)中的協(xié)同作用規(guī)律。提出小樣本診斷模型不確定性量化方法的理論依據(jù)。相關(guān)理論創(chuàng)新將豐富機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景下的理論體系，特別是在工業(yè)智能領(lǐng)域。

***可解釋性與不確定性量化理論**：建立深度學(xué)習(xí)模型可解釋性與不確定性量化深度融合的理論體系，闡明可解釋性設(shè)計(jì)如何影響模型預(yù)測(cè)精度和不確定性估計(jì)，以及不確定性估計(jì)如何反過來指導(dǎo)模型可解釋性的增強(qiáng)。發(fā)展物理約束的可解釋不確定性量化理論，確保量化結(jié)果的同時(shí)滿足模型精度和物理合理性。相關(guān)理論研究將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)從“黑箱”向“可信賴的智能體”發(fā)展，提升模型在關(guān)鍵工業(yè)應(yīng)用的可靠性。

***長期預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)演化理論**：建立考慮系統(tǒng)非線性退化、隨機(jī)波動(dòng)和多重故障耦合的長期預(yù)測(cè)理論模型框架，闡明數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與機(jī)理模型融合的動(dòng)力學(xué)機(jī)制。發(fā)展基于混合動(dòng)力模型的預(yù)測(cè)理論，解釋模型對(duì)復(fù)雜退化過程進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè)的內(nèi)在原理。相關(guān)理論研究將為復(fù)雜系統(tǒng)壽命預(yù)測(cè)提供新的理論視角和方法論指導(dǎo)。

（2）**技術(shù)創(chuàng)新**

***多模態(tài)深度融合技術(shù)創(chuàng)新**：研發(fā)一套包含特征層注意力融合、決策層集成學(xué)習(xí)、基于GNN的動(dòng)態(tài)融合等模塊的實(shí)用化多模態(tài)融合算法庫。開發(fā)能夠自適應(yīng)選擇融合策略的智能融合框架。形成一套完整的從多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、融合建模到結(jié)果解釋的端到端技術(shù)解決方案。相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新將顯著提升復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷的全面性和準(zhǔn)確性。

***魯棒小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新**：開發(fā)一套集成元學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、物理信息約束樣本生成等技術(shù)的混合小樣本學(xué)習(xí)算法。形成一套針對(duì)不同數(shù)據(jù)稀缺程度和復(fù)雜度的工業(yè)故障診斷場(chǎng)景的適應(yīng)性小樣本解決方案。相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新將有效解決工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)故障樣本稀缺帶來的難題。

***可解釋性與不確定性量化技術(shù)創(chuàng)新**：研發(fā)能夠在多模態(tài)融合模型中實(shí)現(xiàn)多維度解釋和可靠不確定性量化的混合方法。開發(fā)基于物理約束的可解釋不確定性估計(jì)技術(shù)。形成一套包含模型可解釋性評(píng)估、不確定性量化結(jié)果驗(yàn)證等環(huán)節(jié)的完整技術(shù)流程。相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新將提升復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度和實(shí)用性。

***長期預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)演化技術(shù)創(chuàng)新**：研發(fā)一套融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理機(jī)理的混合動(dòng)力模型預(yù)測(cè)算法。開發(fā)基于物理信息約束的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)長期預(yù)測(cè)方法。形成一套針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)長期退化過程的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)技術(shù)體系。相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)從“事后維修”向“預(yù)知性維護(hù)”的跨越。

（3）**實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值**

***開發(fā)原型系統(tǒng)與軟件工具**：基于項(xiàng)目研究成果，開發(fā)面向典型復(fù)雜系統(tǒng)（如風(fēng)力渦輪機(jī)、大型軸承、發(fā)電機(jī)等）的故障診斷與預(yù)測(cè)原型系統(tǒng)或軟件工具包。該工具將集成項(xiàng)目提出的核心算法模塊，提供友好的用戶界面和可視化功能，支持多模態(tài)數(shù)據(jù)導(dǎo)入、模型訓(xùn)練、在線診斷、壽命預(yù)測(cè)和不確定性評(píng)估等功能。該工具可為相關(guān)企業(yè)的設(shè)備管理部門提供直接應(yīng)用，輔助進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警和維護(hù)決策。

***形成標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用流程與方法論**：結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求，研究并制定一套基于多模態(tài)融合與深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用流程和方法論。包括數(shù)據(jù)采集規(guī)范、特征工程指南、模型選擇策略、性能評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)以及結(jié)果解釋與決策支持機(jī)制。這將降低技術(shù)應(yīng)用門檻，促進(jìn)技術(shù)的推廣和工業(yè)化應(yīng)用。

***提升工業(yè)運(yùn)維智能化水平**：項(xiàng)目成果將應(yīng)用于能源、制造、交通等關(guān)鍵工業(yè)領(lǐng)域，提升設(shè)備健康管理水平。通過實(shí)現(xiàn)更早、更準(zhǔn)的故障預(yù)警和更可靠的壽命預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)優(yōu)化維護(hù)策略，減少非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間，降低維護(hù)成本，提高生產(chǎn)效率和安全性，創(chuàng)造顯著的經(jīng)濟(jì)效益。例如，在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域，可降低15%-25%的運(yùn)維成本，提高發(fā)電量；在電力設(shè)備領(lǐng)域，可減少重大故障發(fā)生率30%以上。

***促進(jìn)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化與產(chǎn)業(yè)合作**：通過與合作企業(yè)建立聯(lián)合研發(fā)機(jī)制，推動(dòng)項(xiàng)目成果向?qū)嶋H工業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化。開展技術(shù)示范應(yīng)用項(xiàng)目，驗(yàn)證技術(shù)的實(shí)用價(jià)值和經(jīng)濟(jì)性。探索建立技術(shù)轉(zhuǎn)移和知識(shí)產(chǎn)權(quán)合作機(jī)制，促進(jìn)技術(shù)成果在更大范圍內(nèi)的推廣應(yīng)用，形成產(chǎn)學(xué)研用深度融合的創(chuàng)新生態(tài)。

***培養(yǎng)高水平人才隊(duì)伍**：項(xiàng)目執(zhí)行過程中將培養(yǎng)一批掌握多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)、不確定性量化等先進(jìn)技術(shù)的復(fù)合型研究人才。通過項(xiàng)目實(shí)踐，提升研究人員的工程實(shí)踐能力和解決復(fù)雜工程問題的能力，為行業(yè)輸送高水平的專業(yè)人才。

（4）**學(xué)術(shù)成果與知識(shí)產(chǎn)權(quán)**

***高水平學(xué)術(shù)成果**：預(yù)期發(fā)表系列高水平學(xué)術(shù)論文，包括在IEEETransactions系列期刊（如T-IEEE、T-SIP、T-IEEEM等）和頂級(jí)國際會(huì)議（如ICML、CVPR、NeurIPS、AA等）上發(fā)表論文5-8篇，其中SCI二區(qū)以上期刊論文3-5篇。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)**：申請(qǐng)發(fā)明專利3-5項(xiàng)，涉及多模態(tài)融合模型、小樣本學(xué)習(xí)算法、可解釋不確定性量化方法等核心技術(shù)。形成技術(shù)秘密和標(biāo)準(zhǔn)化文檔，構(gòu)建項(xiàng)目知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)體系。

本項(xiàng)目預(yù)期成果具有顯著的理論創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，將推動(dòng)復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)技術(shù)邁向新水平，為保障關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全穩(wěn)定運(yùn)行和實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。

九.項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃

1.項(xiàng)目時(shí)間規(guī)劃

本項(xiàng)目計(jì)劃執(zhí)行周期為48個(gè)月，共分為四個(gè)階段，每個(gè)階段包含若干具體任務(wù)，并制定了明確的進(jìn)度安排。具體規(guī)劃如下：

（1）**第一階段：基礎(chǔ)理論與方法研究（第1-12個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***任務(wù)1.1**：國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀調(diào)研與文獻(xiàn)綜述，明確技術(shù)難點(diǎn)與創(chuàng)新方向。（負(fù)責(zé)人：張三；協(xié)作單位：研究所理論組）

***任務(wù)1.2**：多模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取技術(shù)研究，包括時(shí)序信號(hào)處理、圖像處理、聲學(xué)特征提取方法，以及基于深度學(xué)習(xí)的特征表示學(xué)習(xí)。（負(fù)責(zé)人：李四；協(xié)作單位：大學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)1.3**：初步設(shè)計(jì)多模態(tài)融合框架，研究特征層與決策層融合策略，重點(diǎn)探索基于注意力機(jī)制和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。（負(fù)責(zé)人：王五；協(xié)作單位：企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)）

***任務(wù)1.4**：小樣本學(xué)習(xí)理論與方法研究，包括遷移學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)等技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用。（負(fù)責(zé)人：趙六；協(xié)作單位：清華大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)1.5**：可解釋性與不確定性量化技術(shù)研究，探索基于注意力機(jī)制、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）和貝葉斯深度學(xué)習(xí)等方法。（負(fù)責(zé)人：錢七；協(xié)作單位：中科院計(jì)算所模式識(shí)別組）

***任務(wù)1.6**：構(gòu)建仿真數(shù)據(jù)集，包括多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)生成、故障注入機(jī)制設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)標(biāo)注與預(yù)處理流程。（負(fù)責(zé)人：孫八；協(xié)作單位：仿真計(jì)算中心）

***任務(wù)1.7**：項(xiàng)目協(xié)調(diào)與啟動(dòng)會(huì)議，明確研究計(jì)劃、任務(wù)分工、階段性目標(biāo)與評(píng)審節(jié)點(diǎn)。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***進(jìn)度安排**：

*第1-2月：完成文獻(xiàn)調(diào)研與理論分析，確定研究框架與創(chuàng)新點(diǎn)，形成初步研究方案。

*第3-6月：開展數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提取技術(shù)研究，完成多模態(tài)融合框架的初步設(shè)計(jì)，啟動(dòng)小樣本學(xué)習(xí)方法的探索。

*第7-10月：深化多模態(tài)融合模型與不確定性量化方法研究，完成仿真數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與驗(yàn)證。

*第11-12月：撰寫階段性研究報(bào)告，進(jìn)行內(nèi)部評(píng)審，調(diào)整研究計(jì)劃，完成項(xiàng)目啟動(dòng)文檔。

（2）**第二階段：核心模型開發(fā)與融合（第13-24個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***任務(wù)2.1**：基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)深度融合模型開發(fā)，重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)基于時(shí)空注意力機(jī)制的特征層融合與基于GNN的決策層融合。（負(fù)責(zé)人：王五；協(xié)作單位：大學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)2.2**：物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）構(gòu)建與優(yōu)化，將物理約束融入深度學(xué)習(xí)模型，提升長期預(yù)測(cè)精度和物理一致性。（負(fù)責(zé)人：錢七；協(xié)作單位：中科院計(jì)算所模式識(shí)別組）

***任務(wù)2.3**：小樣本學(xué)習(xí)算法開發(fā)與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，包括基于正常樣本知識(shí)的遷移學(xué)習(xí)策略、物理約束樣本生成技術(shù)等。（負(fù)責(zé)人：趙六；協(xié)作單位：企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)）

***任務(wù)2.4**：可解釋深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建，集成Grad-CAM、物理機(jī)制注入等方法，實(shí)現(xiàn)故障特征的可視化與機(jī)理關(guān)聯(lián)性分析。（負(fù)責(zé)人：孫八；協(xié)作單位：清華大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)2.5**：不確定性量化方法開發(fā)，研究貝葉斯深度學(xué)習(xí)、集成學(xué)習(xí)等方法在多模態(tài)融合模型中的應(yīng)用。（負(fù)責(zé)人：李四；協(xié)作單位：研究所理論組）

***任務(wù)2.6**：開展模型消融實(shí)驗(yàn)與對(duì)比實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證各模塊的有效性和整體框架的優(yōu)勢(shì)。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***任務(wù)2.7**：優(yōu)化模型訓(xùn)練策略與參數(shù)設(shè)置，提升模型性能與泛化能力。（負(fù)責(zé)人：王五；協(xié)作單位：大學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室）

***進(jìn)度安排**：

*第13-16月：完成多模態(tài)深度融合模型開發(fā)，實(shí)現(xiàn)特征層與決策層融合策略，進(jìn)行初步的仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

*第17-20月：完成PINN模型構(gòu)建與優(yōu)化，開展物理約束對(duì)模型性能的影響研究。

*第21-22月：完成小樣本學(xué)習(xí)算法開發(fā)，并在仿真數(shù)據(jù)集上進(jìn)行初步驗(yàn)證。

*第23-24月：完成可解釋深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)，進(jìn)行不確定性量化方法研究，并開展全面的實(shí)驗(yàn)對(duì)比與分析，完成階段性報(bào)告撰寫與內(nèi)部評(píng)審。

（3）**第三階段：模型驗(yàn)證與原型系統(tǒng)開發(fā)（第25-36個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***任務(wù)3.1**：收集和整理實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面向特定復(fù)雜系統(tǒng)（如風(fēng)力渦輪機(jī)、大型軸承等）的多模態(tài)故障數(shù)據(jù)集，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注和預(yù)處理。（負(fù)責(zé)人：李四；協(xié)作單位：合作企業(yè)）

***任務(wù)3.2**：在收集到的實(shí)際數(shù)據(jù)集上全面評(píng)估所提出模型的各種性能指標(biāo)，包括診斷準(zhǔn)確率、預(yù)測(cè)精度、不確定性估計(jì)精度等。（負(fù)責(zé)人：錢七；協(xié)作單位：研究所理論組）

***任務(wù)3.3**：根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化和參數(shù)調(diào)優(yōu)，提升模型在實(shí)際數(shù)據(jù)上的性能。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***任務(wù)3.4**：開發(fā)包含數(shù)據(jù)采集接口、模型推理引擎、結(jié)果可視化等功能的原型系統(tǒng)。（負(fù)責(zé)人：王五；協(xié)作單位：企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)）

***任務(wù)3.5**：在典型工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)原型系統(tǒng)進(jìn)行部署和初步應(yīng)用測(cè)試，收集用戶反饋。（負(fù)責(zé)人：趙六；協(xié)作單位：合作企業(yè)）

***任務(wù)3.6**：進(jìn)行全面的實(shí)驗(yàn)分析，包括模型的可解釋性評(píng)估、不確定性量化結(jié)果驗(yàn)證、魯棒性測(cè)試等。（負(fù)責(zé)人：孫八；協(xié)作單位：清華大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)3.7**：撰寫中期研究報(bào)告，進(jìn)行項(xiàng)目進(jìn)展匯報(bào)與專家評(píng)審，總結(jié)階段性成果與存在問題。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***進(jìn)度安排**：

*第25-28月：完成實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理，構(gòu)建面向特定復(fù)雜系統(tǒng)的多模態(tài)故障數(shù)據(jù)集。

*第29-32月：在真實(shí)工業(yè)數(shù)據(jù)集上全面評(píng)估模型性能，進(jìn)行模型優(yōu)化與參數(shù)調(diào)整。

*第33-34月：開發(fā)原型系統(tǒng)核心功能模塊，實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練與推理。

*第35-36月：在合作企業(yè)進(jìn)行原型系統(tǒng)測(cè)試，收集用戶反饋，開展全面的實(shí)驗(yàn)分析，撰寫中期研究報(bào)告。

（4）**第四階段：成果總結(jié)與推廣（第37-48個(gè)月）**

***任務(wù)分配**：

***任務(wù)4.1**：系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目研究成果，包括理論創(chuàng)新、模型開發(fā)、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、應(yīng)用效果等。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***任務(wù)4.2**：撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，投稿至高水平國際期刊和頂級(jí)會(huì)議。（負(fù)責(zé)人：李四；協(xié)作單位：大學(xué)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室）

***任務(wù)4.3**：申請(qǐng)相關(guān)技術(shù)發(fā)明專利，形成技術(shù)秘密和標(biāo)準(zhǔn)化文檔。（負(fù)責(zé)人：錢七；協(xié)作單位：研究所理論組）

***任務(wù)4.4**：整理技術(shù)文檔，形成可推廣的應(yīng)用方案。（負(fù)責(zé)人：王五；協(xié)作單位：企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)）

***任務(wù)4.5**：成果交流活動(dòng)，與工業(yè)界進(jìn)行技術(shù)對(duì)接，推動(dòng)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化。（負(fù)責(zé)人：趙六；協(xié)作單位：合作企業(yè)）

***任務(wù)4.6**：形成最終研究報(bào)告，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題評(píng)審，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與不足。（負(fù)責(zé)人：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人；全體團(tuán)隊(duì)成員）

***任務(wù)4.7**：整理項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用情況，完成項(xiàng)目驗(yàn)收與結(jié)項(xiàng)工作。（負(fù)責(zé)人：孫八；協(xié)作單位：財(cái)務(wù)部門）

***進(jìn)度安排**：

*第37-40月：系統(tǒng)總結(jié)項(xiàng)目研究成果，撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文，申請(qǐng)技術(shù)專利，形成最終研究報(bào)告。

*第41-42月：開展成果交流活動(dòng)，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題評(píng)審，整理項(xiàng)目文檔。

*第43-44月：完成項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)使用情況整理，進(jìn)行項(xiàng)目結(jié)題與驗(yàn)收。

*第45-48月：發(fā)布項(xiàng)目成果，形成技術(shù)推廣方案，評(píng)估項(xiàng)目長期影響，撰寫項(xiàng)目總結(jié)報(bào)告。

**風(fēng)險(xiǎn)管理策略**

本項(xiàng)目將采用系統(tǒng)化的風(fēng)險(xiǎn)管理框架，識(shí)別、評(píng)估和控制潛在風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。主要風(fēng)險(xiǎn)包括：

***技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)**：模型訓(xùn)練收斂性差、特征提取不充分、融合效果不理想、不確定性量化精度不足等。**應(yīng)對(duì)策略**：加強(qiáng)理論分析，選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法；采用先進(jìn)的特征工程方法，結(jié)合物理知識(shí)約束；開展充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，優(yōu)化模型參數(shù)；研究可靠的量化方法，提升不確定性估計(jì)精度；建立完善的測(cè)試與驗(yàn)證流程，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決技術(shù)難題。

***數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)**：實(shí)際工業(yè)數(shù)據(jù)獲取困難、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)標(biāo)注不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)隱私與安全風(fēng)險(xiǎn)等。**應(yīng)對(duì)策略**：與合作企業(yè)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，簽訂數(shù)據(jù)共享協(xié)議，確保數(shù)據(jù)獲取的可持續(xù)性；開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理工具，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)或主動(dòng)學(xué)習(xí)策略，提高模型對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴性，減少對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴；建立數(shù)據(jù)加密與訪問控制機(jī)制，確保數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)；探索無監(jiān)督或小樣本學(xué)習(xí)方法，降低對(duì)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴。

***進(jìn)度風(fēng)險(xiǎn)**：研究進(jìn)度滯后、關(guān)鍵技術(shù)突破困難、團(tuán)隊(duì)成員協(xié)作不充分等。**應(yīng)對(duì)策略**：制定詳細(xì)的項(xiàng)目計(jì)劃，明確各階段任務(wù)節(jié)點(diǎn)與交付物；建立透明的項(xiàng)目溝通機(jī)制，定期召開例會(huì)，及時(shí)解決技術(shù)難題；采用敏捷開發(fā)方法，快速迭代模型與算法；引入外部專家咨詢，提供技術(shù)支持；建立科學(xué)的評(píng)估體系，跟蹤項(xiàng)目進(jìn)度，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題。

***應(yīng)用風(fēng)險(xiǎn)**：模型在實(shí)際工業(yè)環(huán)境泛化能力不足、系統(tǒng)部署實(shí)施難度大、用戶接受度低等。**應(yīng)對(duì)策略**：在仿真環(huán)境與實(shí)際工業(yè)環(huán)境進(jìn)行充分測(cè)試，驗(yàn)證模型的泛化能力；開發(fā)模塊化原型系統(tǒng)，降低部署實(shí)施難度；進(jìn)行用戶需求調(diào)研，確保系統(tǒng)功能滿足實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景；提供完善的用戶培訓(xùn)與支持服務(wù)，提升用戶接受度。

***知識(shí)產(chǎn)權(quán)風(fēng)險(xiǎn)**：技術(shù)成果泄露、專利侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)等。**應(yīng)對(duì)策略**：建立完善的知識(shí)產(chǎn)權(quán)管理制度，加強(qiáng)核心技術(shù)的保密措施；及時(shí)申請(qǐng)專利保護(hù)，構(gòu)建技術(shù)壁壘；明確團(tuán)隊(duì)成員的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬，防止技術(shù)泄露；加強(qiáng)技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的商業(yè)價(jià)值。

風(fēng)險(xiǎn)管理措施包括建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，定期識(shí)別、評(píng)估潛在風(fēng)險(xiǎn)；制定風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)計(jì)劃，明確風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任人；建立風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與預(yù)警機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理風(fēng)險(xiǎn)；通過保險(xiǎn)、法律咨詢等方式轉(zhuǎn)移或規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。通過有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，確保項(xiàng)目順利推進(jìn)，降低項(xiàng)目不確定性，保障項(xiàng)目成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用，為合作企業(yè)帶來實(shí)際效益。

**實(shí)施保障措施**：為確保項(xiàng)目順利實(shí)施，本項(xiàng)目將采取以下保障措施：組建高水平研究團(tuán)隊(duì)，配備經(jīng)驗(yàn)豐富的技術(shù)專家和工程技術(shù)人員；建立完善的管理機(jī)制，明確項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、技術(shù)負(fù)責(zé)人和核心成員的職責(zé)分工；制定嚴(yán)格的保密協(xié)議，確保項(xiàng)目信息安全；建立科學(xué)的考核評(píng)價(jià)體系，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員積極參與；提供必要的經(jīng)費(fèi)保障，確保項(xiàng)目研究資源的充足；加強(qiáng)國際合作與交流，獲取國際先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)；建立產(chǎn)學(xué)研用深度融合機(jī)制，推動(dòng)技術(shù)成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。通過這些保障措施，為項(xiàng)目的順利實(shí)施提供有力支撐，確保項(xiàng)目目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

十.項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)

本項(xiàng)目匯聚了來自高校、科研院所及工業(yè)界具有豐富理論積累和工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)，涵蓋數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、物理建模、工業(yè)自動(dòng)化等領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)成員包括：項(xiàng)目負(fù)責(zé)人張明，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授，長期從事機(jī)器學(xué)習(xí)與智能診斷方向研究，在深度學(xué)習(xí)模型、小樣本學(xué)習(xí)、不確定性量化等方面具有深厚造詣，主持完成多項(xiàng)國家級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表高水平論文20余篇。技術(shù)負(fù)責(zé)人李紅，博士，中科院自動(dòng)化所研究員，在復(fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷領(lǐng)域積累了豐富經(jīng)驗(yàn)，擅長信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等，主導(dǎo)開發(fā)多模態(tài)融合模型，發(fā)表SCI論文15篇。團(tuán)隊(duì)成員還包括王剛，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授，研究方向?yàn)槲锢硇畔⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，在模型可解釋性、物理約束優(yōu)化方面有深入研究，發(fā)表頂級(jí)會(huì)議論文10余篇。團(tuán)隊(duì)成員趙強(qiáng)，博士，某大型能源企業(yè)首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，擁有豐富的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，擅長小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等，主導(dǎo)開發(fā)小樣本學(xué)習(xí)算法。團(tuán)隊(duì)成員錢偉，教授，清華大學(xué)精密儀器系，在不確定性量化、貝葉斯深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有突出貢獻(xiàn)，主持多項(xiàng)國家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃，發(fā)表高水平論文30余篇。團(tuán)隊(duì)成員孫芳，博士，西門子工業(yè)軟件（中國）有限公司高級(jí)研究員，在工業(yè)大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方面有深入研究，主導(dǎo)開發(fā)工業(yè)智能系統(tǒng)，發(fā)表SCI論文8篇。團(tuán)隊(duì)成員周杰，博士，某裝備制造企業(yè)首席技術(shù)專家，擁有豐富的工業(yè)自動(dòng)化和設(shè)備健康監(jiān)測(cè)經(jīng)驗(yàn)，擅長物理模型建模、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化，主導(dǎo)開發(fā)復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)，發(fā)表EI論文12篇。團(tuán)隊(duì)成員郭華，教授，上海交通大學(xué)智能感知與控制研究所，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在數(shù)據(jù)融合、深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方面有深入研究，主持多項(xiàng)省部級(jí)科研項(xiàng)目，發(fā)表SCI論文18篇。團(tuán)隊(duì)成員梁強(qiáng)，博士，浙江大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表SCI論文10篇。團(tuán)隊(duì)成員林峰，博士，西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在物理模型建模、深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化方面有深入研究，發(fā)表EI論文9篇。團(tuán)隊(duì)成員張偉，博士，中國石油大學(xué)（北京）自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文7篇。團(tuán)隊(duì)成員王芳，博士，南方科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表SCI論文6篇。團(tuán)隊(duì)成員李娜，博士，南京航空航天大學(xué)能源與動(dòng)力學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文5篇。團(tuán)隊(duì)成員趙敏，博士，武漢理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文4篇。團(tuán)隊(duì)成員錢磊，博士，重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文3篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文2篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文2篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員錢敏，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員錢敏，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員錢敏，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員錢敏，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員錢敏，博士，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員孫強(qiáng)，博士，天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員周艷，博士，華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員吳浩，博士，湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員鄭凱，博士，西安電子科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員王鵬，博士，大連理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員李華，博士，吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員張超，博士，北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員劉洋，博士，東南大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員陳浩，博士，華南理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員楊帆，博士，上海大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化、不確定性量化方面有深入研究，發(fā)表EI論文1篇。團(tuán)隊(duì)成員趙磊，博士，哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，研究方向?yàn)閺?fù)雜系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，在信號(hào)處理、時(shí)頻分