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Applied Sciences 电子科技大学李彦锋教授创建特刊：机械系统故障诊断与预测的先进技术

已有 104 次阅读 2026-11-1 07:53 |个人分类:特刊征稿|系统分类:科研笔记

特刊信息

机械系统是众多工业应用领域 (包括风力涡轮机、汽车系统、航空航天和制造机械等) 的关键部件，对促进国家工业化与综合国力、推动多领域现代化发展、促进数字化与智能化转型具有重要的战略意义。机械系统的故障会导致整个装备或系统意外停机，带来巨大的经济损失，甚至产生安全隐患，危害生命财产安全。因此，针对机械系统开展状态监测、故障诊断与寿命预测的相关理论与应用研究，对保障复杂系统及装备的可靠性、稳定性与运行安全至关重要。

Applied Sciences 邀请了电子科技大学李彦锋教授，合作创建特刊“Advanced Techniques for Mechanical System Fault Diagnosis and Prognosis (机械系统故障诊断与预测的先进技术)”。特刊旨在汇集高质量的研究成果，重点关注机械系统故障检测、诊断和预测的先进技术。本特刊主题包括但不限于以下方面：

信号处理和特征提取方法；

用于故障分类的机器学习和深度学习方法；

用于故障诊断的物理信息网络；

少样本故障诊断；

跨工况故障诊断；

多传感器融合；

机械系统的预测与健康管理 (PHM)。

投稿截止日期：2027年3月31日

客座编辑

李彦锋教授

电子科技大学机械与电气工程学院教授、博士生导师，连续多年入选“全球前2%顶尖科学家榜单”，中国机械工程学会可靠性分会委员，中国运筹学会可靠性分会常务理事，中国航空学会可靠性分会委员，国家自然基金通讯评审专家，国际期刊Quality and Reliability Engineering International、Applied Sciences 特刊的客座编辑。在国内外可靠性领域知名期刊发表论文50余篇，获教育部自然科学二等奖1项、国防科技进步二等奖1项、三等奖2项，授权发明专利50余项。主持国家自然科学基金 (青年1项、面上2项)、国家重点研发计划课题、两机专项课题、国家科技重大专项课题等国家级项目10余项，中国博士后基金面上、特别资助项目及其他项目30余项。

研究领域：系统可靠性建模与分析、复杂系统可靠性评估、装备可靠性与PHM。

了解更多特刊信息：https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/38037XIWB7