随着工业4.0和智能制造的日益普及，机械设备的健康管理正在经历从“感知”到“认知”，以及从“诊断”到“预测”的范式转变。基于规则和固定阈值的传统维护方法已无法应对复杂运行条件、新的故障模式以及海量多源数据的挑战。人工智能、数字孪生和边缘计算等前沿技术为构建新一代具备自感知、自决策和自演化能力的智能运维系统提供了核心动力。

Signals 邀请了北京工业大学马朝永老师、张坤老师以及朱艳萍老师，合作创建特刊“Intelligent Fault Diagnosis and Predictive Maintenance for Machinery: Advanced Signal Processing and AI-Driven Approaches (机械智能故障诊断与预测性维护：先进的信号处理与人工智能驱动方法)”。

本特刊旨在汇集全球学者在智能故障诊断与预测性维护领域的最新突破性研究，聚焦算法创新、跨领域融合和工程应用，推动该领域向更高精度、更强泛化能力和更高可解释性发展，并为工业智能化提供坚实的技术基础。潜在的研究主题包括但不限于以下内容：

基于数字孪生的故障演化仿真和寿命预测；

深度学习和大模型在机械健康管理中的创新应用；

边缘智能和轻量级诊断算法；

可解释人工智能与故障物理机制的融合；

多模态融合和跨域感知智能；

小样本、零样本和开放集故障诊断；

智能运行维护系统和闭环决策；

先进的信号处理和自适应特征工程。

投稿截止日期：2026年10月31日

• 客座编辑

马朝永

马朝永，北京工业大学教师，高级工程师，硕士生导师。毕业于北京工业大学，获得机械制造及自动化硕士学位及检测装置技术博士学位。1997-2003年担任冶金部建筑研究总院工程师、高级工程师；自2003年起在北京工业大学机电学院授课任职至今。主要科研领域为大型机电设备中旋转机械的故障诊断及汽车制动传动系统关键零部件的智能检测技术的研究。在故障诊断领域对差分振子检测微弱信号、局部均值分解处理非平稳信号以及经验小波变换领域有较深入的研究，近年来在国内外杂志及学术会议发表学术论文30余篇。作为主要成员参与国家自然科学基金项目“变载行星轮系耦合故障机理及早期故障诊断方法研究 (编号：51375020)”、“奇异谱分解理论及其在机械故障诊断中的应用研究 (编号：51775005)”等。在汽车制动及传动系统关键零部件智能检测技术研究方面进行了较深入的理论研究并积累了大量的应用推广经验。主持完成多项校企合作横向项目，涵盖汽车真空助力器性能检测试验台项目，汽车制动主缸综合性能检测试验台项目，液压感载比例阀综合性能检测试验台项目，汽车离合主缸、离合工作缸综合性能试验台项目、汽车电动真空泵综合性能试验台项目、汽车ABS磁性编码器性能测试试验台项目、汽车ABS/ESC综合性能试验台项目、汽车ABS/ESC用电磁阀性能检测试验台项目、汽车电子制动综合性能试验台项目、汽车EPB性能试验台项目、乘用车制动系统踏板感综合性能试验台架项目等。以上研究成果已经转化为生产力，合作检测机构和汽车零部件企业包括北京汽车研究总院有限公司、国家轿车质量监督检测中心 (天津)、浙江亚太机电股份公司、浙江万安科技有限公司、芜湖伯特利汽车安全系统股份有限公司、北京进联汽车刹车泵有限公司等数十家企事业单位，为相关企事业单位的试验室和生产部门提供了100多台套的试验及装配设备，取得了良好的社会效益和经济效益。

研究领域：旋转机械故障诊断；先进的信号处理技术；设备的智能化运行与维护。

张坤

张坤，北京工业大学智能测试及诊断系副主任，硕士生导师。主要从事风电轴承及城轨转向架设备状态监测与诊断、低空运载器智能运维等研究。先后主持国家自然科学基金青年基金项目、内蒙古自治区重点研发和成果转化计划项目、企事业单位委托技术开发项目等；获北京市自然科学奖二等奖、机械电子工业自然科学奖一等奖，提名新疆自治区自然科学奖一等奖。以第一/通讯作者发表学术论文五十余篇，SCI论文四十余篇，发明专利7项；担任中国振动工程学会动态测试专业委员会、世界交通运输大会、International Journal of Comprehensive Engineering (IJCE)、Journal of Dynamics Monitoring and Diagnosis (JDMD) 等期刊编委/青年委员。

研究领域：先进信号处理方法与机械故障特征提取技术；智能诊断方法与寿命预测技术；汽车零部件性能检测技术。

朱艳萍

朱艳萍，工学博士，北京工业大学讲师，硕士生导师。主要从事超声无损检测、结构健康监测及智能感知技术研究。作为项目负责人主持国家自然科学基金青年项目1项、重点研发计划子课题1项、北京市朝阳区博后项目1项、企业委托项目1项，作为核心骨干参与国家自然科学基金面上项目1项。在Structural Health Monitoring、Mechanical Systems and Signal Processing、Measurement等高水平期刊发表论文20余项。同时担任中国机械工程学会无损检测分会超声检测专业大会副秘书长。

研究领域：超声无损检测技术；结构健康监测技术；智能感知技术。

了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/si/267022

• Signals 期刊介绍

主编：Santiago Marco, University of Barcelona, Spain; Institute for Bioengineering of Catalonia, Spain

期刊专注于信号工程及其应用的最新研究进展。期刊主题包括但不限于：信号处理中的理论、算法和方法；统计信号处理；用于信号处理的机器学习；自适应滤波器和信号增强；图像和视频处理；通信系统的信号处理；语音、声学和音乐中的信号处理；信号处理在生物医学中的应用；雷达、激光雷达和声纳等。

2024 Impact Factor：2.6

2024 CiteScore：4.6

Time to First Decision：21.8 Days

Acceptance to Publication：8.9 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/signals