报告题目：机理与数据融合的数控机床核心部件状态监控与预诊

报告所属学科：管理科学与工程

报告人：杜世昌（上海交通大学）

报告时间：2024年11月11日 13:00-16:00

报告地点：bat365中文官方网站702室

报告摘要：

作为工业母机的数控机床是构成现代制造业的核心。针对机床核心部件构建准确的监控和预诊模型，对提升数控机床可靠性和保持加工精度具有重要的研究意义。本报告系统阐述如下几项研究工作，包括：（1）自适应经验模态分解和遗传规则的设备健康指标融合方法。（2）融合磨损机理模型与数据驱动算法的设备状态监控策略。（3）基于双层注意力机制和理论边界引导的主动式故障知识迁移学习模型。（4）基于数字孪生空间的跨设备剩余寿命预测模型。本研究得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、04国家重点专项、国家骨干企业校企合作项目等资助。本报告将从研究背景与科学问题、研究难点与解决思路、研究进展与工程案例、研究小结与未来展望等展开，详细讲解本课题组在该领域的研究成果。

报告人简介：

杜世昌，博士，上海交通大学长聘教授，博士生导师，主要研究方向为质量与可靠性工程、智能制造等。曾获上海市科技进步一等奖、上海市青年科技启明星计划、上海交通大学教书育人奖、上海交通大学优秀共产党员、上海交通大学晨星学者、全国工业工程案例大赛特等奖指导老师等。主持国家自然科学基金项目（4项）、国家重大研发计划课题、04重大专项课题、科技支撑计划课题等国家省部级与校企合作课题50余项，研究成果在上海航天设备制造总厂、中国飞机强度研究所、潍柴动力股份有限公司、上汽集团、博世华域有限公司等得到了良好应用。第一作者撰写英文专著一部，在ASME/IISE/IEEE等期刊发表论文80余篇，其中ESI高被引论文8篇，热点论文3篇。授权发明专利10项，取得软件著作权5项。现任6个国际SCI期刊《Computers and Industrial Engineering》，《Precision Engineering》，《Journal of Intelligent Manufacturing》，《Measurement》，《Computers in Industry》，《Flexible Service and Manufacturing Systems》的副主编。