隨著全球工業(yè)化和信息化的不斷融合，作為現(xiàn)代工業(yè)的核心驅(qū)動力，機械設(shè)備的穩(wěn)定性和高效性對各行業(yè)的生產(chǎn)效率和安全來說至關(guān)重要。同時，涵蓋航空、航天、航海等重大裝備中的復(fù)雜機械與電氣設(shè)備的機電系統(tǒng)，是現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的高度集成體，其性能直接關(guān)系到國家重大工程的成敗與安全。然而，復(fù)雜多變的運行環(huán)境和不斷提升的技術(shù)要求，使得機械設(shè)備機電系統(tǒng)的故障診斷和預(yù)防成為日益重要和具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。機電系統(tǒng)故障是重大裝備安全服役的潛在殺手，對重大裝備機電系統(tǒng)進(jìn)行早期故障檢測與診斷是提高維護(hù)效率、降低運維成本和防止災(zāi)難性事故發(fā)生的有效途徑?！秶抑虚L期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006—2020 年)》明確將航空發(fā)動機等重大裝備的可靠性、安全性、可維護(hù)性等關(guān)鍵技術(shù)列為重要的研究方向。為了提高重大裝備運行的安全性和平穩(wěn)性，開展重大裝備機電系統(tǒng)故障預(yù)測與健康管理(PHM)理論研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和工程實用價值。

數(shù)據(jù)驅(qū)動故障診斷方法的一般實施流程

在此背景下，數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械設(shè)備故障診斷技術(shù)應(yīng)運而生，并展示出巨大的潛力和廣闊的應(yīng)用前景?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的方法通過對機械設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，能夠?qū)崟r監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，預(yù)測潛在故障并提供維保決策支持，從而大幅提升設(shè)備的可靠性和使用壽命。相較于傳統(tǒng)方法，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法不僅在故障預(yù)測的準(zhǔn)確性和及時性上有顯著優(yōu)勢，更能夠有效應(yīng)對復(fù)雜多變的機械設(shè)備運行環(huán)境，為現(xiàn)代工業(yè)的發(fā)展注入新動力。機械設(shè)備監(jiān)測信號低信噪比、強非平穩(wěn)和多源耦合等特性，使傳統(tǒng)的故障診斷理論難以有效挖掘復(fù)雜機械設(shè)備故障特征。鑒于此，作者將近年的研究成果匯集，對PHM 領(lǐng)域中的相關(guān)問題進(jìn)行梳理和剖析，為實現(xiàn)復(fù)雜裝備狀態(tài)監(jiān)測和健康管理提供系統(tǒng)性的解決方案。

《數(shù)據(jù)驅(qū)動的復(fù)雜機電系統(tǒng)健康監(jiān)測與智能診斷》的研究內(nèi)容針對不同技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用，包含基于深度遷移學(xué)習(xí)的故障狀態(tài)診斷方法、基于熵理論和貝葉斯深度學(xué)習(xí)的設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測方法、基于多源信息融合的設(shè)備故障診斷方法、數(shù)字孿生驅(qū)動的機械故障遷移診斷方法、基于知識圖譜的復(fù)雜設(shè)備故障診斷方法。

數(shù)據(jù)驅(qū)動的復(fù)雜機電系統(tǒng)健康監(jiān)測與智能診斷

李永波 薛龍獻(xiàn) 尹建程 王 騰 劉 濤 著

北京: 科學(xué)出版社, 2025. 11

ISBN 978-7-03-082840-8

本書在應(yīng)用場景方面涵蓋了跨領(lǐng)域、跨工況的數(shù)據(jù)遷移問題，結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化多源信息融合問題，標(biāo)簽化數(shù)據(jù)匱乏情況下的小樣本故障診斷問題和具有可解釋的診斷模型構(gòu)建問題等。針對傳統(tǒng)故障模擬實驗平臺笨重且故障不易施加的難題，研發(fā)了小型雙轉(zhuǎn)子故障模擬實驗平臺，采用基于進(jìn)階精簡指令集機器(ARM)架構(gòu)的電路板設(shè)計，可同時采集電流、轉(zhuǎn)速和振動加速度信號，通過滑動機匣可模擬全周碰摩等6種故障模式，實現(xiàn)了從正常到故障狀態(tài)的連續(xù)模擬。同時，開發(fā)了上位機軟件，通過藍(lán)牙與上位機聯(lián)動，可完成早期故障報警、診斷、評估和預(yù)測等PHM 全過程演示。

• 第1 章介紹深度遷移學(xué)習(xí)在機械故障診斷中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)作為近年來的研究熱點，在故障特征提取和診斷準(zhǔn)確率方面展現(xiàn)出巨大潛力。然而，由于機械設(shè)備數(shù)據(jù)通常具有高維度、多樣性和小樣本的特點，直接應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型會面臨一定困難。為此，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)被引入，通過利用已有成熟模型和其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，來增強故障診斷的效果。本章將詳細(xì)介紹深度遷移學(xué)習(xí)的基本原理、模型構(gòu)建和應(yīng)用實例，幫助讀者掌握這一前沿技術(shù)。

• 第2 章探討設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測的關(guān)鍵技術(shù)。設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測是保障設(shè)備正常運行、優(yōu)化維保策略的重要手段。熵理論被廣泛應(yīng)用于表征系統(tǒng)的無序程度和復(fù)雜性，而貝葉斯深度學(xué)習(xí)則通過貝葉斯統(tǒng)計與深度學(xué)習(xí)的有機結(jié)合，能夠提供更加可靠和可信的預(yù)測結(jié)果。本章詳細(xì)闡述熵理論和貝葉斯深度學(xué)習(xí)的基本概念、應(yīng)用方法及其在設(shè)備剩余使用壽命預(yù)測中的應(yīng)用效果。

• 第3 章介紹利用多源信息融合技術(shù)提升故障診斷準(zhǔn)確性的研究。機械設(shè)備運行過程中，會產(chǎn)生各種類型的數(shù)據(jù)，包括振動信號、溫度數(shù)據(jù)、聲音信號等。單一數(shù)據(jù)源難以全面、準(zhǔn)確地反映設(shè)備狀態(tài)，因此，多源信息融合技術(shù)通過綜合利用不同來源的數(shù)據(jù)，提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。本章詳細(xì)探討多源信息融合技術(shù)的原理、方法及其在實際工程中的應(yīng)用案例，為讀者提供全面的知識和操作指南。

多源同構(gòu)數(shù)據(jù)和多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合方法

• 第4 章詳細(xì)闡述數(shù)字孿生技術(shù)在機械故障診斷中的應(yīng)用。數(shù)字孿生技術(shù)通過在虛擬空間中構(gòu)建一個與實際設(shè)備高度一致的數(shù)字模型，實現(xiàn)物理設(shè)備與數(shù)字模型的實時交互和同步，從而能夠?qū)崟r監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)、預(yù)測故障并進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。本章介紹數(shù)字孿生技術(shù)的基本概念、構(gòu)建方法及其在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用效果，通過具體案例展示這一技術(shù)的實際應(yīng)用價值。

• 第5 章探討利用知識圖譜提升復(fù)雜設(shè)備故障診斷效果的技術(shù)。知識圖譜通過將相關(guān)信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和關(guān)聯(lián)化處理，能夠形成直觀、全面的知識網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而提升故障診斷的效率和準(zhǔn)確性。本章詳細(xì)介紹知識圖譜的構(gòu)建方法、應(yīng)用策略以及在復(fù)雜設(shè)備故障診斷中的實際應(yīng)用，為讀者展示這一新興技術(shù)的優(yōu)勢。

• 第6 章介紹雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷模擬和健康監(jiān)測平臺的研究。雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于航空、航天和工業(yè)領(lǐng)域，其故障診斷和健康監(jiān)測對保障系統(tǒng)安全運行至關(guān)重要。本章詳細(xì)闡述雙轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的故障特征、診斷方法及其健康監(jiān)測平臺的設(shè)計與實現(xiàn)，為讀者提供全面的理論知識和實操指南。

小型雙轉(zhuǎn)子故障模擬實驗臺總體結(jié)構(gòu)（上圖）；PHM 界面（下圖）。作者開發(fā)的上位機軟件 主要分為4個模塊，分別是設(shè)備管理、設(shè)備監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測與健康管理(PHM)，通過搭建的小型雙轉(zhuǎn)子故障實驗臺驗證系統(tǒng)功能

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的機械設(shè)備故障診斷技術(shù)結(jié)合了機械工程、計算機科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和信息技術(shù)的前沿成果，是一個跨學(xué)科的研究領(lǐng)域。希望本書能夠為相關(guān)領(lǐng)域的研究者、工程師以及對數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)感興趣的廣大學(xué)者提供有益的參考，進(jìn)一步推動機械設(shè)備故障診斷技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。特別感謝在書稿撰寫過程中給予幫助和支持的各位同仁和專家學(xué)者。

本文摘編自《數(shù)據(jù)驅(qū)動的復(fù)雜機電系統(tǒng)健康監(jiān)測與智能診斷》（李永波等著. 北京: 科學(xué)出版社, 2025. 11）一書“前言”，有刪減修改，標(biāo)題為編者所加。

ISBN 978-7-03-082840-8

責(zé)任編輯：宋無汗，15902971152

本書立足當(dāng)前復(fù)雜機電系統(tǒng)健康監(jiān)測與智能診斷的研究熱點，面向國家重大需求，將前沿理論與實際應(yīng)用緊密結(jié)合。針對復(fù)雜機電系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域中小樣本、跨領(lǐng)域、缺乏可解釋性等復(fù)雜場景和問題，介紹熵理論、深度學(xué)習(xí)、信息融合、數(shù)字孿生和知識圖譜等技術(shù)在故障診斷中的應(yīng)用，結(jié)合實際案例進(jìn)行深入講解。通過構(gòu)建小型雙轉(zhuǎn)子故障模擬實驗平臺，對故障預(yù)測與健康管理全過程進(jìn)行演示，便于對前沿知識進(jìn)行深入理解。

本書可以作為復(fù)雜機電系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測與健康管理、運維保障、智能診斷等領(lǐng)域的研究、教學(xué)用書，也可供健康管理與智能診斷領(lǐng)域?qū)＜覅⒖肌?/p>

（本文編輯：劉四旦）

專業(yè)品質(zhì) 學(xué)術(shù)價值

原創(chuàng)好讀 科學(xué)品位

一起閱讀科學(xué)