近日，我校自動(dòng)化學(xué)院吳云凱老師在國(guó)際工業(yè)信息領(lǐng)域的頂級(jí)期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics（影響因子11.7，中科院一區(qū)）上發(fā)表論文《Data-Driven ToMFIR-Based Incipient Fault Detection and Estimation for High-Speed Rail Vehicle Suspension Systems》。

隨著高鐵技術(shù)的快速發(fā)展，列車(chē)懸掛系統(tǒng)的安全性和可靠性受到了廣泛關(guān)注，早期故障的檢測(cè)與估計(jì)對(duì)于保障高速列車(chē)的安全運(yùn)行具有重要意義。作者提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的全局可測(cè)量故障信息殘差(ToMFIR)的早期故障檢測(cè)與估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)早期故障的高效檢測(cè)和準(zhǔn)確估計(jì)。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：消除了ToMFIR對(duì)系統(tǒng)模型的依賴(lài)，無(wú)需系統(tǒng)建模和參數(shù)識(shí)別步驟即可獲得ToMFIR殘差；基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ToMFIR的早期故障檢測(cè)和估計(jì)策略能提取更全面的系統(tǒng)故障信息，進(jìn)一步提升對(duì)早期故障的敏感性。

進(jìn)一步針對(duì)非線(xiàn)性高速列車(chē)懸掛系統(tǒng)的早期故障檢測(cè)與隔離問(wèn)題，吳云凱老師及其科研團(tuán)隊(duì)在國(guó)際智能交通領(lǐng)域頂級(jí)期刊IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（影響因子7.9，中科院一區(qū)）上還發(fā)表了論文《T-S Fuzzy Data-Driven ToMFIR With Application to Incipient Fault Detection and Isolation for High-Speed Rail Vehicle Suspension Systems》，結(jié)合T-S模糊動(dòng)態(tài)模型，提出了一種非線(xiàn)性系統(tǒng)下基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的ToMFIR殘差方法。主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括：提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ToMFIR的通用穩(wěn)定核表示，消除了原有理論中對(duì)解析模型的關(guān)鍵限制；在非線(xiàn)性系統(tǒng)中擴(kuò)展數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ToMFIR理論；提出的T-S模糊數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ToMFIR對(duì)緩變?cè)缙诠收虾途哂虚g歇特征的早期故障都具有較高的靈敏度。

上述兩項(xiàng)研究工作均得到了國(guó)家自然科學(xué)基金-面上項(xiàng)目 (62173164) 和江蘇省自然科學(xué)基金-面上項(xiàng)目(BK20201451)的支持。第二作者蘇宇本碩階段均就讀于江蘇科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，其碩士畢業(yè)論文2023年獲校級(jí)優(yōu)秀碩士論文，目前于上海大學(xué)攻讀博士學(xué)位。上述兩項(xiàng)研究的基礎(chǔ)工作均源于自然科學(xué)基金項(xiàng)目擬定的研究方向、凝練的科學(xué)問(wèn)題以及蘇宇碩士研究生階段的部分成果。上述成果的取得，體現(xiàn)了自動(dòng)化學(xué)院高度重視自然科學(xué)基金申報(bào)、培育工作，以及全面提升研究生培養(yǎng)質(zhì)量的扎實(shí)效果。

圖1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ToMFIR設(shè)計(jì)框圖

圖2 SIMPACK-MATLAB聯(lián)合仿真

論文1鏈接：https://doi.org/10.1109/TII.2024.3456109

論文2鏈接：https://doi.org/10.1109/TITS.2024.3350918

（撰稿：吳云凱 初審：張靜 二審：張馳 終審：毛暉 編輯：張靜）