引用論文

楊彬, 李雅寧, 雷亞國(guó), 李響, 曹軍義, 武通海. 遷移拓?fù)湟?guī)劃的機(jī)械設(shè)備群體協(xié)同智能診斷方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2026, 62(4): 1-11.

YANG Bin, LI Yaning, LEI Yaguo, LI Xiang, CAO Junyi, WU Tonghai. Collaborative Swarm Intelligent Diagnosis Method for Machine Groups with Transferability Topology Planning[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2026, 62(4): 1-11.

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機(jī)械設(shè)備群體協(xié)同服役是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造的核心載體，對(duì)設(shè)備群體進(jìn)行數(shù)據(jù)中心化的智能診斷，存在數(shù)據(jù)流通壁壘、個(gè)體差異顯著的挑戰(zhàn)難題。為突破數(shù)據(jù)流通壁壘、提升診斷模型的群體適應(yīng)性，現(xiàn)有研究嘗試建立去中心化、分布式的協(xié)同診斷架構(gòu)，然而，在規(guī)劃設(shè)備群體診斷任務(wù)時(shí)存在盲目性，且在融合各設(shè)備節(jié)點(diǎn)的局部診斷模型過(guò)程中，忽視了個(gè)體重要度分布不均的客觀事實(shí)。對(duì)此，西安交通大學(xué)雷亞國(guó)教授團(tuán)隊(duì)提出遷移拓?fù)湟?guī)劃的群體協(xié)同智能診斷方法，首先建立遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，描述各設(shè)備節(jié)點(diǎn)之間診斷知識(shí)的流出與流入關(guān)系；然后綜合考慮數(shù)據(jù)質(zhì)量、可用數(shù)據(jù)量、診斷知識(shí)可遷移性、通信資源、個(gè)體重要度等多重因素，優(yōu)化求解遷移拓?fù)湟?guī)劃問(wèn)題，以確定設(shè)備群體診斷知識(shí)的流向關(guān)系與個(gè)體重要度分布；最后建立個(gè)體重要度加權(quán)的協(xié)同診斷架構(gòu)，訓(xùn)練適用于設(shè)備群體的全局診斷模型。通過(guò)多臺(tái)設(shè)備的軸承故障數(shù)據(jù)對(duì)提出方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：優(yōu)化后的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠有效地反映設(shè)備群體診斷知識(shí)的最佳流向關(guān)系，提高了全局模型的診斷精度與群體適應(yīng)性 。本文作為《機(jī)械工程學(xué)報(bào)》2026年第4期的封面文章發(fā)表，期望相關(guān)工作為研究提供參考。

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研究背景

機(jī)械設(shè)備群體協(xié)同服役是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造的核心載體，對(duì)設(shè)備群體進(jìn)行數(shù)據(jù)中心化的智能診斷，存在數(shù)據(jù)流通壁壘、個(gè)體差異顯著的挑戰(zhàn)難題。為突破數(shù)據(jù)流通壁壘、提升診斷模型的群體適應(yīng)性，現(xiàn)有研究嘗試建立去中心化、分布式的協(xié)同診斷架構(gòu)，然而，在規(guī)劃設(shè)備群體診斷任務(wù)時(shí)存在盲目性，且在融合各設(shè)備節(jié)點(diǎn)的局部診斷模型過(guò)程中，忽視了個(gè)體重要度分布不均的客觀事實(shí)。對(duì)此，本文提出遷移拓?fù)湟?guī)劃的協(xié)同智能診斷方法，旨在為設(shè)備群體協(xié)同智能診斷的實(shí)施提供客觀的建模依據(jù)，并從數(shù)據(jù)端出發(fā)，最大化全局診斷模型在群體診斷任務(wù)上的潛在診斷能力。

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亮點(diǎn)或創(chuàng)新點(diǎn)

（1）提出方法建立設(shè)備群體診斷的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，描述設(shè)備節(jié)點(diǎn)之間診斷知識(shí)的流出與流入關(guān)系，并將設(shè)備群體診斷任務(wù)中盲目且不確定的診斷知識(shí)流向確定問(wèn)題，轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)規(guī)劃的非凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，求解所得的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠從設(shè)備群體的數(shù)據(jù)質(zhì)量源頭出發(fā)，為設(shè)備群體協(xié)同診斷的實(shí)施提供了客觀的建模依據(jù)。

（2）根據(jù)優(yōu)化后的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立個(gè)體重要度加權(quán)的群體協(xié)同智能診斷架構(gòu)，抑制弱關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點(diǎn)對(duì)局部模型聚合的貢獻(xiàn)度，相較于傳統(tǒng)的協(xié)同診斷方法，即使通過(guò)簡(jiǎn)單的局部模型加權(quán)融合策略，也能使聚合而成的全局模型取得明顯的診斷性能與群體泛化性提升。

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實(shí)驗(yàn)方法

為最大化全局診斷模型的潛在診斷性能，提出遷移拓?fù)湟?guī)劃的群體協(xié)同診斷方法。該方法建立設(shè)備群體診斷的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如圖1所示，描述設(shè)備節(jié)點(diǎn)之間診斷知識(shí)的流出與流入關(guān)系，并通過(guò)綜合考慮設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)質(zhì)量、可用數(shù)據(jù)量、診斷知識(shí)可遷移性、數(shù)據(jù)通訊資源、個(gè)體重要度等多重因素對(duì)遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)規(guī)劃的影響，將群體診斷任務(wù)中盲目且不確定的知識(shí)流向確定問(wèn)題轉(zhuǎn)化成混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題，并進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)求解。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)優(yōu)化后的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立個(gè)體重要度加權(quán)的協(xié)同診斷架構(gòu)，如圖2所示。根據(jù)遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)顯示的節(jié)點(diǎn)關(guān)系，首先在設(shè)備群體各個(gè)知識(shí)流出節(jié)點(diǎn)上訓(xùn)練局部診斷模型，然后建立中央智能體對(duì)各局部模型的參數(shù)進(jìn)行融合，形成全局診斷模型，最后在診斷知識(shí)流入節(jié)點(diǎn)上應(yīng)用。

圖1 遷移拓?fù)湟?guī)劃原理示意

圖2 個(gè)體重要度加權(quán)的協(xié)同智能診斷架構(gòu)

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結(jié)論和展望

本文提出了遷移拓?fù)湟?guī)劃的設(shè)備群體協(xié)同診斷方法，在數(shù)據(jù)流通壁壘的約束下，建立并規(guī)劃了設(shè)備群體的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了群體診斷知識(shí)的有序遷移與高效協(xié)同。主要結(jié)論如下：

(1) 提出了遷移拓?fù)湟?guī)劃方法，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備群體遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化，其節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的0-1變化描述了群體協(xié)同診斷任務(wù)的節(jié)點(diǎn)分工；連接邊的緊密程度反映了局部模型聚合過(guò)程中的個(gè)體重要度大小。設(shè)備群體的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)能夠隨可用數(shù)據(jù)量分布、知識(shí)可遷移性、通訊資源等多重因素而動(dòng)態(tài)變化，有效表征了群體診斷知識(shí)的流向關(guān)系。

圖3 優(yōu)化后的機(jī)械設(shè)備群體遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

(2) 根據(jù)優(yōu)化后的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，建立了個(gè)體重要度加權(quán)的群體協(xié)同智能診斷架構(gòu)，抑制了弱關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點(diǎn)對(duì)局部模型聚合的貢獻(xiàn)度，相較于傳統(tǒng)的協(xié)同診斷方法，即使通過(guò)簡(jiǎn)單的局部模型加權(quán)融合策略，也能使聚合而成的全局模型取得明顯的診斷性能與群體泛化性提升。

圖4 協(xié)同診斷結(jié)果對(duì)比

(3) 提出方法將設(shè)備群體診斷任務(wù)中盲目且不確定的診斷知識(shí)流向確定問(wèn)題，轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)規(guī)劃的非凸優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，求解所得的遷移拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，能夠從設(shè)備群體的數(shù)據(jù)質(zhì)量源頭出發(fā)，為設(shè)備群體協(xié)同診斷的實(shí)施提供了客觀的建模依據(jù)，可望為風(fēng)電機(jī)群、軌道列車(chē)群、工業(yè)機(jī)器人群等分布式集群化協(xié)同服役的高端裝備提供去中心化的數(shù)據(jù)質(zhì)量與診斷知識(shí)評(píng)估方法，從而實(shí)現(xiàn)全局模型潛在診斷性能的最大化。后續(xù)可進(jìn)一步研究群體協(xié)同智能診斷架構(gòu)的優(yōu)化策略，從方法端著手，提升全局模型的泛化診斷性能。

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團(tuán)隊(duì)研究方向

“高端裝備智能運(yùn)維團(tuán)隊(duì)”面向航空航天、能源動(dòng)力、國(guó)防軍工、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域高端裝備的安全服役保障重大需求，傳承西遷先賢故障診斷學(xué)科學(xué)術(shù)思想，緊握大數(shù)據(jù)人工智能新時(shí)代脈搏，對(duì)高端裝備多源狀態(tài)感知、復(fù)雜系統(tǒng)孿生建模、大數(shù)據(jù)智能診斷、數(shù)模聯(lián)動(dòng)壽命預(yù)測(cè)等技術(shù)進(jìn)行持續(xù)突破與創(chuàng)新，形成了高端裝備智能運(yùn)維特色研究方向。團(tuán)隊(duì)由國(guó)家杰青雷亞國(guó)教授帶領(lǐng)，包含國(guó)家優(yōu)青、教育部新世紀(jì)人才、中國(guó)科協(xié)青年托舉人才、人社部博新計(jì)劃入選者、歐盟瑪麗居里學(xué)者等人才。團(tuán)隊(duì)擁有美國(guó)機(jī)械工程師協(xié)會(huì)會(huì)士（ASME Fellow）1名、英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（IET Fellow）2名、國(guó)際工程資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)會(huì)士（ISEAM Fellow）1名、科睿唯安（Clarivate）全球高被引科學(xué)家3名、國(guó)際著名期刊副主編4名、全球前2%頂尖科學(xué)家5名。團(tuán)隊(duì)入選了“三秦學(xué)者”全國(guó)一流創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、陜西省科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、“科學(xué)家+工程師”隊(duì)伍。

研究方向一：機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模

該方向通過(guò)建立動(dòng)力學(xué)、唯象、數(shù)字孿生等模型，對(duì)機(jī)械系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行分析，研究機(jī)械系統(tǒng)在內(nèi)外激勵(lì)下的動(dòng)力學(xué)行為以及模型參數(shù)、故障類(lèi)型等各種因素對(duì)系統(tǒng)響應(yīng)特性的影響。

機(jī)械系統(tǒng)動(dòng)態(tài)建模

研究方向二：大數(shù)據(jù)下智能故障診斷

該方向主要研究軟計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能算法，通過(guò)建立智能診斷模型，自適應(yīng)解析機(jī)械信號(hào)蘊(yùn)含的復(fù)雜結(jié)構(gòu)信息，探索大數(shù)據(jù)中潛在的故障演化規(guī)律，實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障的智能識(shí)別。

大數(shù)據(jù)下智能故障診斷

研究方向三：機(jī)械裝備剩余壽命預(yù)測(cè)

該方向主要研究基于衰退模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)模聯(lián)動(dòng)剩余壽命預(yù)測(cè)理論與方法，實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組、航空發(fā)動(dòng)機(jī)、工程機(jī)械等關(guān)鍵零部件的剩余壽命預(yù)測(cè)，為其預(yù)測(cè)性維修提供技術(shù)支持。

機(jī)械裝備剩余壽命預(yù)測(cè)

研究方向四：機(jī)械裝備健康維護(hù)決策

該方向主要研究剩余壽命預(yù)測(cè)驅(qū)動(dòng)下基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型與啟發(fā)式優(yōu)化算法的維修決策理論與技術(shù)，通過(guò)構(gòu)建并優(yōu)化機(jī)械裝備運(yùn)維模型，制訂最佳維修管理方案，降低運(yùn)維成本與故障率。

機(jī)械裝備健康維護(hù)決策

團(tuán)隊(duì)成員

實(shí)驗(yàn)室一覽

作者及團(tuán)隊(duì)介紹

雷亞國(guó)，西安交通大學(xué)二級(jí)教授、博士生導(dǎo)師、機(jī)械工程學(xué)院常務(wù)副院長(zhǎng)、國(guó)家杰青、美國(guó)機(jī)械工程師協(xié)會(huì)會(huì)士（ASME Fellow）、英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（IET Fellow）、國(guó)際工程資產(chǎn)管理協(xié)會(huì)會(huì)士（ISEAM Fellow）、科睿唯安全球高被引科學(xué)家（2019-至今）、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目首席科學(xué)家（2項(xiàng)）、陜西省科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人、“三秦學(xué)者”全國(guó)一流創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人。擔(dān)任中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)理事、中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)分會(huì)副主任委員、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)技術(shù)過(guò)程的故障診斷與安全性專(zhuān)業(yè)委員會(huì)副主任委員以及IEEE Transactions on Industrial Electronics、Mechanical Systems and Signal Processing等本領(lǐng)域著名期刊副主編。長(zhǎng)期從事機(jī)械系統(tǒng)建模與動(dòng)態(tài)信號(hào)處理、大數(shù)據(jù)智能故障診斷與壽命預(yù)測(cè)、機(jī)械狀態(tài)健康監(jiān)測(cè)與智能維護(hù)等方面的研究工作。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金等國(guó)家級(jí)項(xiàng)目20余項(xiàng)。研發(fā)的智能診斷系統(tǒng)在智能制造、能源電力、交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。曾獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明二等獎(jiǎng)、教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、陜西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、騰訊“科學(xué)探索獎(jiǎng)”等獎(jiǎng)勵(lì)榮譽(yù)。

楊彬，西安交通大學(xué)助理教授、碩士生導(dǎo)師，入選國(guó)家“博士后創(chuàng)新人才支持計(jì)劃”、全球前2%頂尖科學(xué)家榜單。擔(dān)任中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)工業(yè)大數(shù)據(jù)與智能系統(tǒng)分會(huì)委員、Frontiersin Mechanical Engineering副主編、《機(jī)械工程學(xué)報(bào)》首屆青年編委。研究方向?yàn)樾乱淮斯ぶ悄芄收显\斷、高端裝備大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、中國(guó)博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目等10余項(xiàng)；出版學(xué)術(shù)專(zhuān)著1部，獲工信學(xué)術(shù)出版基金資助；在本領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外著名期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文10余篇，7篇入選ESI熱點(diǎn)、中國(guó)百篇最具影響國(guó)際學(xué)術(shù)論文、中國(guó)科協(xié)優(yōu)秀科技論文等；參與制定國(guó)家/團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)。研究成果在高端軸承智能制造、軌道交通等領(lǐng)域得到應(yīng)用。曾獲中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、陜西省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)、西安交通大學(xué)“十大學(xué)術(shù)新人”等獎(jiǎng)勵(lì)榮譽(yù)。

李雅寧，西安交通大學(xué)碩士研究生，主要研究方向?yàn)闄C(jī)械裝備智能運(yùn)維大模型。

李響，西安交通大學(xué)教授、博導(dǎo)，國(guó)家級(jí)青年人才，英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（IET Fellow），科睿唯安全球高被引科學(xué)家，主要研究方向?yàn)楣I(yè)人工智能、大模型、機(jī)器視覺(jué)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、智能運(yùn)維等，主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目課題、國(guó)家自然科學(xué)基金等項(xiàng)目，參與制定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，研究成果在航空航天、智能制造等領(lǐng)域獲得工程應(yīng)用，擔(dān)任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications、Pattern Recognition副主編，《機(jī)械工程學(xué)報(bào)》首屆青年編委，發(fā)表ESI高被引論文24篇，ESI熱點(diǎn)論文8篇，谷歌學(xué)術(shù)引用10000次以上，H指數(shù)46，出版英文學(xué)術(shù)專(zhuān)著1部，入選全球前2%頂尖科學(xué)家終身榜單，曾獲中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)基礎(chǔ)研究二等獎(jiǎng)、遼寧省自然科學(xué)二等獎(jiǎng)、中國(guó)力學(xué)學(xué)會(huì)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。

曹軍義，西安交大教授、博導(dǎo)，現(xiàn)任機(jī)械工程學(xué)院設(shè)計(jì)所所長(zhǎng)、陜西省振動(dòng)工程學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、國(guó)際知名期刊《IEEE Journal of Biomedical and Health informatics》副主編，服務(wù)中央組織部第16批博士團(tuán)掛職寧夏大學(xué)機(jī)械學(xué)院科研副院長(zhǎng)，入選教育部“新世紀(jì)優(yōu)秀人才”。研究領(lǐng)域包括人體智能診療、振動(dòng)控制與隔離、裝備智能運(yùn)維等。主持了國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃戰(zhàn)略性國(guó)際合作項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金、基金委中歐人才等。研究成果應(yīng)用在航天工程和醫(yī)院臨床中，獲陜西省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)（自然科學(xué)）。參與制定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100多篇，谷歌學(xué)術(shù)引用5900次以上（H指數(shù)41），入選愛(ài)思唯爾（Elsevier）中國(guó)高被引學(xué)者、全球前2%頂尖科學(xué)家。指導(dǎo)的研究生獲得了ASME期刊最佳論文獎(jiǎng)、歐洲能量俘獲國(guó)際會(huì)議的IOP Best Poster Prize、GE科技創(chuàng)新基金獎(jiǎng)、中國(guó)振動(dòng)工程學(xué)會(huì)青年科技獎(jiǎng)和國(guó)家青年人才等。

武通海，西安交大教授、博導(dǎo)，入選西安交大首屆王寬誠(chéng)青年學(xué)者，現(xiàn)任現(xiàn)代設(shè)計(jì)及轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任、機(jī)械工程學(xué)院機(jī)械工程專(zhuān)業(yè)系主任，兼任國(guó)際期刊《Measurement》副主編、陜西省機(jī)械工程學(xué)會(huì)理事等。研究領(lǐng)域包括摩擦學(xué)系統(tǒng)工程、裝備智能運(yùn)維等。主持了國(guó)家自然科學(xué)基金、陜西省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、中國(guó)航發(fā)產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目以及國(guó)防軍工等研究項(xiàng)目，研究成果應(yīng)用于中國(guó)航發(fā)、東方電機(jī)、徐工集團(tuán)上萬(wàn)臺(tái)套重大裝備，獲得了軍隊(duì)科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、陜西省高等學(xué)校科學(xué)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)等。參與制定國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)3項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100多篇，授權(quán) 國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利30余項(xiàng)，完成專(zhuān)利成果轉(zhuǎn)化百萬(wàn)元。指導(dǎo)研究生40余人，并獲得了陜西省振動(dòng)工程學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士論文獎(jiǎng)、歐洲地平線瑪麗居里學(xué)者項(xiàng)目等。

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近兩年團(tuán)隊(duì)發(fā)表文章

[1]雷亞國(guó)，李熹偉，李響，等. 面向機(jī)械設(shè)備通用健康管理的智能運(yùn)維大模型[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2025，61(6)：1-13.

[2]雷亞國(guó)，楊彬，李乃鵬，等. 跨設(shè)備的機(jī)械故障靶向遷移診斷方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2022，58(12)：1-9.

[3]李乃鵬，蔡瀟，雷亞國(guó)，等. 一種融合多傳感器數(shù)據(jù)的數(shù)模聯(lián)動(dòng)機(jī)械剩余壽命預(yù)測(cè)方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào)，2021，57 (20)：29-37+46.

[4]Bin Yang, Yaguo Lei, Xiang Li, Clive Roberts. Deep targeted transfer learning along designable adaptation trajectory for fault diagnosis across different machines[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2023, 70(9): 9463-9473.

[5]Xiang Li, Shupeng Yu, Yaguo Lei, Naipeng Li, Bin Yang. Intelligent machinery fault diagnosis with event-based camera[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(1): 380-389.

作 者：雷亞國(guó)

責(zé)任編輯：杜蔚杰

責(zé)任校對(duì)：張 強(qiáng)

審 核：張 彤

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