电子科技大学机电学院本科生在人工智能领域顶级期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence发表论文(电子科技大学机械与电气工程学院)

近日,机械与电气工程学院2023级本科生段之续在人工智能领域顶级期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence(中科院大类一区,IF=7.5)发表了题为" Pseudo-Fault Data Enhanced Relation Network for Fault Detection and Localization in Train Transmission Systems "的论文。段之续同学为第一作者,陈作懿老师为通讯作者,黄洪钟教授为共同指导教师。该研究工作在电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心完成。

故障检测与定位技术对于保障列车传动系统的高可靠性和安全运行至关重要。然而,在实际工程中列车传动系统故障样本通常难以获取甚至没有,导致现有方法出现较高的误报率和漏检率。为应对这一难题,本研究提出了基于伪故障数据增强关系网络(PE-ERN)的故障检测与定位方法。首先利用与列车传动系统相似的外部设备故障数据及分布外数据,构建一个多样化的伪故障数据库,以增强样本丰富性并深化对健康状态内在特征的学习。其次,设计特征拼接机制,将健康状态数据与伪故障数据配对生成特征对,挖掘健康状态的固有属性,提升PE-ERN区分故障与健康状态的能力。在地铁传动系统案例中,所提出的PE-ERN在单故障、组件级复合故障及系统级复合故障等多种故障模式下,均取得了优于现有技术的故障定位与检测精度,充分验证了其卓越的性能与应用价值。

依托机械与电气工程学院科研导师计划,段之续同学主动加入电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心,并利用寒暑假期间留校开展科研工作。经过系统、严谨的科研训练,他熟练掌握人工智能基础算法、智能诊断理论及科研工具应用,并在科研实践中取得多项成果:2024年在IEEE全球可靠性和预测与健康管理(PHM)国际学术会议作全英文报告;主持大学生创新创业训练计划项目(中期考核优秀)。上述研究获得了国家自然科学基金资助项目(52405093)、四川省自然科学基金(2025ZNSFSC1269)、国家科技重大专项(J2019-IV-0001-0068)以及大学生创新创业训练计划项目(X202510614040)联合资助。

电子科技大学黄洪钟教授创建的系统可靠性与安全性研究中心长期致力于装备可靠性的关键共性基础理论研究和核心技术攻关,在装备可靠性建模与评估、维护决策、故障预测与健康管理等领域拥有深厚的理论基础和技术储备。中心在IEEE Transactions on Reliability、Reliability Engineering & System Safety、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Mechanical Systems and Signal Processing、《机械工程学报》、《航空学报》等国内外重要学术期刊发表论文300余篇,出版中英文专著6部,英文专著章节10余章,获授权发明专利80余件,软件著作权10余件,并参与编制国家标准、国军标及团体标准10余项。中心面向重大装备可靠性提升的迫切需求,承担了国家自然科学基金(重点)项目、国家科技重大专项、国家重点研发计划等200余项科研项目,获国际、国家和部省级科技奖励10余项。

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