智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究_马笑潇

资 源 简 介

智能故障诊断中的机器学习新理论及其应用研究_马笑潇

详 情 说 明

智能故障诊断是工业自动化与智能制造领域的关键技术之一，其核心目标是通过数据驱动的方法实现设备异常的快速检测与故障根源分析。马笑潇的研究聚焦于机器学习新理论在该领域的突破性应用，主要贡献体现在以下几个方面：

理论创新 研究提出了适用于高噪声工业场景的鲁棒性学习框架，通过改进传统监督学习的损失函数设计，显著提升了模型在数据缺失和标签模糊情况下的诊断准确率。针对动态工况下的非平稳信号，引入时频联合分析方法，有效解决了传统特征提取依赖专家经验的问题。

算法优化 结合深度生成模型与迁移学习技术，实现了跨设备、跨工况的故障知识迁移。例如，采用对抗生成网络（GAN）合成稀缺故障样本，缓解了工业场景中故障数据分布不均衡的难题。此外，通过图神经网络建模设备部件间的拓扑关系，提升了复合故障的诊断精度。

工程落地 研究团队将理论成果应用于风电齿轮箱、高铁轴承等关键设备，开发了端到端的智能诊断系统。这些系统通过边缘计算架构实现实时监测，平均故障预警时间比传统方法提前了30%以上，验证了新理论在复杂工业环境中的实用价值。

该研究为机器学习在工业领域的落地提供了方法论指导，其技术路线也可扩展至医疗设备监测、航空发动机健康管理等其他高可靠性需求场景。未来方向包括融合物理模型的可解释性诊断、以及面向边缘设备的轻量化算法部署。