翼下之峰

摘要： 船舶柴油机燃烧室长期处于高温高压的严苛工况下，缸盖、活塞、缸套与活塞环等核心部件极易发生微弱损伤。然而，实船故障样本匮乏且传统数据驱动算法存在黑盒问题，导致诊断结果难以被工程技术人员充分信赖。针对这一工程难点，论文《Thermodynamic simulation-assisted random f 阅读全文

摘要： 针对民航发动机故障样本极度稀缺、故障模式多样以及机队运行数据持续增长的工程实际，论文《Continual contrastive reinforcement learning: Towards stronger agent for environment-aware fault diagnosis 阅读全文

摘要： 航空发动机等高端装备在实际运行中具有极高的可靠性要求，但其故障样本稀缺、故障模式复杂多样，且日常航班持续产生海量运行数据。传统的静态数据驱动诊断模型难以适应数据持续增长与工况环境变化，且直接对时序数据进行生成扩增存在先验失真的风险。针对这一工程实际难题，发表于期刊《Advanced Engineer 阅读全文

摘要： 燃气轮机在实际工业运行中具有高可靠性与低故障率的特点，导致工程现场难以收集到足量的异常状态数据，其状态监测属于典型的小样本与类别不平衡分类问题。传统人工神经网络在样本匮乏时容易出现过拟合或欠拟合，且网络架构的设计往往依赖人工经验。为了解决这一难题，论文《CAE-WANN: A novel anoma 阅读全文

摘要： 在民航液压泵等关键机械设备的智能运维中，实际监测数据往往存在正常样本充裕而故障样本极度匮乏的类不平衡问题。针对这一工程瓶颈，发表于《Computers in Industry》的学术论文《Empirical mode reconstruction: Preserving intrinsic comp 阅读全文

摘要： 高端机械装备的状态监测中，复合故障往往是多个单一故障的并发与耦合，导致其在传统特征空间中与单一故障存在严重的交叠。与此同时，强烈的背景噪声会进一步扩散特征分布，加剧类内离散度，使得常规深度学习方法难以精确区分复合故障及其关联单故障。针对这一工业界长期面临的难题，发表于期刊《Measurement》的 阅读全文

摘要： 航空发动机在长期服役过程中面临复杂的极端工况，且真实运行环境中的故障样本发生频率低、类别高度不平衡，这增加了其故障诊断的难度。针对这一问题，相关研究提出了题为《Continual contrastive reinforcement learning: Towards stronger agent f 阅读全文

摘要： 重型柴油发动机长期在严苛的环境下运行，其燃烧室部件（如活塞、气缸套、气缸盖等）有可能发生各类故障。由于实际运行中获取故障样本数据较为困难且成本高昂，利用数值模拟技术开展故障仿真成为了一种有效的手段。本研究参考了发表在《Measurement》期刊上的论文《Thermodynamic simulati 阅读全文

摘要： 在船用低速二冲程柴油机气缸盖裂纹故障的研究中，除了传统的三维力学与传热分析外，一维热力学系统建模也是一种从整机系统层面快速获取热力学响应的探索性方法。 参考发表在学术期刊上的论文 "Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards ex 阅读全文

摘要： 燃烧室部件处于船用柴油机内部热力循环的关键位置，其长期的热力与机械负荷交变，使其成为柴油机中故障发生概率较高的重点监测区域。由于在实际运营中直接获取故障数据较为困难，利用热力学仿真进行故障模拟成为一种重要的技术手段。论文《Thermodynamic simulation-assisted rando 阅读全文