6 个研究项目
面向设备全生命周期的物理特性演变与数据分布漂移，以终身学习与贝叶斯深度学习构建"诊断—预警—寿命预测"能力，成果应用于 General Motors、太原重工、中信戴卡等企业
将物理拓扑映射为超图先验，物理信息多任务网络 + 不确定性级联推断，复合故障诊断准确率 99.55%
操作条件对齐 + 风险感知的剩余使用寿命预测框架，在 PHM 2025 国际数据竞赛中以断层领先精度夺得全球第一
融合钢轨图像、时序波形与文本台账的大模型 Agent 诊断框架，视觉波磨识别准确率 96%，实现复杂工况全自动精细诊断
变工况长生命周期诊断框架的产线落地：模具状态在线感知与故障诊断，应用于通用汽车、中信戴卡等企业
声学信号与物理机理融合的发动机/轴承异音在线检测与故障隔离，持有中美德三国专利
面向工业伺服电机的状态在线监测、退化评估与预测性维护系统
研究方向
搜索功能在预览环境下不可用，站点构建后即可使用。
