状态监测是现代工业智能维护的核心环节，依托预测数据分析可大幅提升设备运行可靠性。传统深度学习存在数据依赖、可解释性不足等局限，难以适配工业场景大规模数据与高安全需求，而下一代机器学习技术的发展，为突破这一困境提供了全新解决方案，其与现代信号处理的融合，更让工业场景下的不确定性量化、跨模态推理、实时决策成为可能。

基于此背景，Electronics (ISSN 2079-9292) “系统与控制工程”栏目特开设特刊“Next-Generation Machine Learning Models for Predictive Analytics in Condition Monitoring (下一代机器学习模型在状态监测预测分析中的应用)”。特刊由西安交通大学雷子豪博士、新疆大学章翔峰教授、北京工业大学张坤博士、西南交通大学张楷副教授共同担任客座编辑，征稿主题围绕下一代机器学习在航空航天、轨道交通、能源化工等多行业状态监测中的应用，涵盖新方法、工业案例、信息物理系统集成等方向。具体包括但不限于以下内容：

下一代机器学习模型在状态监测预测分析中的前沿研究与应用；

面向先进制造系统的健康监测与管理技术；

结合现代信号处理与先进学习算法的设备监测方案；

不确定性量化、跨模态推理、实时决策在工业监测中的实现；

下一代机器学习在航空航天、轨道交通、能源化工、农业机械、半导体制造等领域的落地案例；

信息物理系统在工业状态监测中的集成应用。

投稿截止日期：2026年12月31日 

• 客座编辑

雷子豪 博士

西安交通大学助理教授，西安交通大学与英属哥伦比亚大学联合培养博士，合作博士生/硕士生导师，中国现场统计研究会智能运维分会理事、中国振动工程学会动态测试专业委员会青年委员。主编英文学术专著1部，在本领域高水平期刊发表SCI论文40余篇 (第一/通讯作者30篇)，其中中国科学院一区Top期刊16篇，6篇入选ESI高被引/热点论文。申请/授权国家发明专利20余项。担任Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics、Journal of Measurement Science and Instrumentation、《动力工程学报》等期刊青年编委，International Journal of Aerospace Engineering、Machines、Frontiers in Mechanical Engineering 等期刊客座编辑，PHM相关国际学术会议组织委员会/程序委员会主席/分会主席，以及IEEE TIE/TII/TNNLS/MSSP/RESS/ESWA等多个权威期刊审稿专家。相关成果获陕西省科技工作者创新创业大赛省三等奖、首届中国工业设备智能运维算法挑战赛二等奖、IEEE PHM会议“最佳论文奖”、ICEIOM国际会议“优秀论文奖”、ICSMD 国际会议“最佳海报论文奖”等。承担包括国家科技重大专项、重点研发计划、自然科学基金等项目/课题数十项。相关技术成果成功应用于船舶、石化、火电等机组的智能运维与健康管理，取得良好经济效益。受邀在多个大会上做主题邀请报告或特邀报告。

研究领域：工业人工智能、工业大模型、数字孪生、智能运维与预测性维护、增材制造在线监测、半导体晶圆检测及质量控制、检测强化学习与具身智能、多模态医疗诊断与眼科医学成像。

章翔峰 教授

新疆大学教授，机械工程方向学术型博士生导师，能源与动力方向专业型博士生导师，2017年12月毕业于新疆大学机械工程学院，机械制造及其自动化专业，获博士学位，从事智能制造相关研究工作；现任新疆大学机械工程学院、智能制造现代产业学院副院长，中国振动工程学会动态测试专业委员会成员。

多年来，一直从事机械装备状态监测、机械传动动力学和智能制造方面的研究。受邀多次在会议中作大会主题报告，为国内该领域多个核心期刊评审专家，熟知领域发展动态及研究重点。致力于研究齿轮传动系统动力学，智能控制算法，图像识别及旋转装备状态监测技术，长期从事智能装备研制，大型在线数据监测系统开发 (工业信息化) 等工作。

主持国家自然基金项目2项，新疆维吾尔自治区重大专项、重点研发3项，主持自治区自然科学基金3项，开展多领域社会服务工作，主持横向课题20余项，累计经费达500余万元。在国内外高水平期刊上发表相关论文60余篇 (其中SCI/EI检索40余篇)，获得自治区优秀论文奖励1项，自治区科技进步二等奖1项。多年积累，打下坚实的科研技术基础与工程实践经验，主持开发并研制出铝箔自动拼接、打码装备、自助煤样清洗系统等智能装备，产品成功用于自治区特检局、煤炭煤层气总局、新疆众和股份公司等。

研究领域：机械系统状态监测与故障诊断、智能制造，齿轮传动系统动力学，智能控制算法，图像识别及旋转装备状态监测技术，智能装备研制，大型在线数据监测系统开发 (工业信息化) 等。

张坤 博士

北京工业大学机械与能源工程学院智能测控及诊断系讲师，硕士生导师。获北京市科学技术奖自然科学奖二等奖。国家自然科学基金青年基金项目。发表SCI期刊论文五十余篇，ESI高被引论文8篇。

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。

张楷 副教授

西南交通大学副教授，硕士生导师，机械工程学院制造工程系教师，轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室固定研究人员，轨道交通运载系统全国重点实验室博士后，重庆市优秀博士论文获得者，中国图学学会第八届数字孪生专业委员会委员，中国仪器仪表学会设备结构健康监测与预警分会委员，中国现场统计研究会智能运维分会理事，2022年度詹天佑铁道科学技术创新团队成员，“青苗计划”入选者，IEEE国际标准P3413工作组秘书，中国机械工程学会高级会员，中国振动工程学会高级会员，IEEE Member，中国人工智能协会智能制造分会会员。主要从事复杂装备 (高速列车、风电机组等) 智能运维相关领域研究，主持国家自然科学基金青年基金、国家重点研发计划子课题1项、中央高校基本科研业务费项目2项、中车四方股份横向课题1项、四川省重点研发项目任务1项，参与包含国家重点研发计划项目和国家自然科学基金项目等在内的省部级以上项目8项。发表学术论文60+篇 (ESI高被引论文2篇，中国科学院一区 Top期刊论文10篇，近5年引用次数1100+次，单篇引用100+次论文3篇)，其中，以一作/通讯身份发表SCI论文26篇、EI论文8篇；担任Frontiers in Mechanical Engineering、Electronics、Machines、《西南交通大学学报》等期刊客座副主编和编辑，Transportation Safety and Environment、《中南大学学报 (自然科学版)》《铁道科学与工程学报》等青年编委，荣获IEEE TIM杰出审稿人、IOP受信任审稿人称号；授权发明专利4项；撰写专著1部 (第3)。受邀担任国家自然科学基金委通讯评审专家、中国机械制造工艺协会团体标准评审专家、EPTC电力技术协作平台专家、成都市特种设备事故鉴定专家、Viser机械工程专家委员会专家和MSSP、IEEE TII、CII、JRESS 等二十余个SCI高水平期刊审稿人。

研究领域：信号监测、数据挖掘、智能算法，高速列车关键部件弱监督故障诊断，刀具磨损监测与状态评估，轨道车辆动力学仿真与评估。

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/si/255294

• Electronics 期刊介绍

主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy

期刊涵盖的研究包括但不限于以下领域：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的、最新的技术突破以及前沿发展。

2024 Impact Factor: 2.6

2024 CiteScore: 6.1

Time to First Decision: 16.4 Days

Acceptance to Publication: 2.6 Days

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