课题申报书的创新点在哪

课题申报书的创新点在哪一、封面内容

项目名称：基于多模态融合与深度学习的复杂系统故障诊断关键技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：中国科学院自动化研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用基础研究

二．项目摘要

本项目聚焦于复杂工业系统故障诊断中的核心挑战，旨在研发一套融合多模态数据与深度学习技术的智能化诊断方法。当前工业系统通常产生包括振动、温度、声学及电气信号在内的多源异构数据，传统诊断方法难以有效处理数据间的时空关联性与非线性特征。本项目拟构建多模态数据融合框架，通过特征层与决策层联合融合策略，实现跨模态信息的深度协同；采用时空注意力机制与Transformer模型，捕捉故障演化过程中的动态特征与关键模式；开发基于图神经网络的部件级故障定位算法，提升诊断精度与可解释性。研究将建立包含200组工业设备故障样本的基准数据集，验证所提方法在故障早期识别率（≥92%）、定位准确率（≤3个部件）及计算效率（实时处理延迟＜100ms）方面的性能优势。预期成果包括一套开源的故障诊断工具包、三篇顶级会议论文及一项发明专利，为关键基础设施的智能运维提供理论支撑与技术储备。项目将分四个阶段实施：第一阶段完成多模态数据预处理与特征提取模块开发；第二阶段构建融合模型并开展仿真实验；第三阶段进行工业现场测试与算法优化；第四阶段形成完整解决方案并进行推广应用。本研究的创新性体现在多模态深度学习模型的端到端设计、故障演化过程的动态表征以及部件级精准诊断能力的结合，有望显著提升复杂系统的智能化运维水平。

三.项目背景与研究意义

1.研究领域现状、存在的问题及研究的必要性

复杂工业系统的安全稳定运行是现代社会正常运转的基石。近年来，随着智能制造、智慧能源、智慧交通等领域的快速发展，大型旋转机械（如风力发电机、燃气轮机）、电力电子设备（如变压器、逆变器）以及精密仪器等复杂系统在保障社会生产力方面的作用日益凸显。这些系统的运行状态直接关系到能源供应、交通运输、生产安全乃至国民经济全局，其潜在故障可能引发灾难性后果，造成巨大的经济损失和社会影响。例如，2020年美国某州输电线路因变压器突发故障导致大面积停电事件，直接经济损失超过5亿美元；2021年某港口大型集装箱起重机因机械故障停摆，造成数万吨货物积压，延误时间超过72小时。因此，对复杂系统进行高效、精准、实时的故障诊断，已成为工业界和学术界面临的关键技术挑战。

当前，复杂系统故障诊断领域的研究已取得显著进展，传统方法与新兴技术并存。基于振动信号分析的频域特征提取（如FFT、PSD）和时域统计方法（如峭度、峰值因子）在旋转机械故障诊断中应用广泛，但其对非线性、非平稳信号的处理能力有限，且难以有效识别早期微弱故障特征。基于油液分析的磨损颗粒检测和化学成分分析是轴承、齿轮等部件状态监测的重要手段，但采样频率低，实时性差，且实验室检测成本高昂。近年来，随着传感器技术、信号处理和人工智能的发展，基于数据驱动的智能诊断方法成为研究热点。机器学习算法，特别是支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等，被广泛应用于故障特征的分类与识别。这些方法在一定程度上提升了诊断精度，但通常依赖于手工设计的特征，且对高维、非线性、强耦合的多源异构数据融合处理能力不足。深度学习技术的兴起为复杂系统故障诊断带来了新的突破。卷积神经网络（CNN）在图像类信号（如红外热成像、声学信号）的特征提取方面表现出色，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）能够捕捉时序数据的动态演化规律。然而，现有深度学习方法大多聚焦于单一模态数据，或采用简单的特征级拼接、加权平均等融合策略，未能充分挖掘多模态数据间的深层关联信息。此外，复杂系统故障往往具有多源诱因、多阶段演化和多部件耦合的特点，现有的诊断模型在处理故障的时空关联性、定位关键故障源以及解释诊断决策等方面仍存在明显不足。具体而言，存在以下突出问题：

首先，多源异构数据融合机制不完善。工业现场产生的数据类型多样，包括振动、温度、压力、电流、声学、红外、油液成分等，这些数据蕴含着不同层面的故障信息，且在时域、频域和空间域上存在复杂的关联性。然而，现有方法往往将多模态数据视为独立信息源进行分别处理，或采用浅层融合策略，难以有效融合数据间的互补性和冗余性，导致信息利用不充分，诊断性能受限。

其次，故障特征动态表征能力不足。复杂系统故障是一个从微弱萌生到逐步发展的渐进过程，其特征信号在时序上呈现非线性和非平稳性。传统方法难以捕捉故障演化的精细过程，而现有深度学习模型虽然具备一定的时序处理能力，但往往将时序视为静态序列进行建模，忽略了故障特征的时空依赖性和动态演变规律，导致对早期故障和突发性故障的识别能力较弱。

再次，部件级故障定位精度有待提高。复杂系统通常包含大量相互关联的子系统或部件，故障的发生往往涉及多个环节的耦合作用。现有诊断方法多数关注全局故障识别，缺乏对故障源进行精确定位的技术手段。即使部分研究尝试进行部件级定位，也往往依赖于经验规则或简单的相关性分析，难以在复杂耦合系统中准确识别关键故障部件，影响了维修决策的针对性和有效性。

最后，诊断模型的可解释性较差。深度学习模型通常被视为“黑箱”，其内部决策机制难以理解和解释，这在要求高可靠性和高安全性的工业应用场景中存在重大隐患。缺乏可解释性不仅降低了用户对诊断结果的信任度，也阻碍了模型的推广应用。

因此，开展基于多模态融合与深度学习的复杂系统故障诊断关键技术研究具有重要的理论意义和现实需求。研究旨在突破现有技术的瓶颈，开发一套能够有效融合多源异构数据、深入表征故障演化过程、精准定位故障源并具备良好可解释性的智能化诊断方法，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。本研究的必要性体现在以下几个方面：一是应对日益复杂的工业系统对故障诊断技术提出的更高要求，二是弥补现有诊断方法在多模态数据融合、时空动态建模和部件级定位等方面的不足，三是推动人工智能技术在工业智能运维领域的深度应用，四是提升我国在复杂系统智能诊断领域的自主创新能力和核心竞争力。

2.项目研究的社会、经济或学术价值

本项目的研究成果将在社会、经济和学术层面产生显著的价值和影响。

在社会价值方面，本项目致力于提升关键工业基础设施的运行可靠性和安全性，对于保障社会生产生活的正常秩序具有重要意义。复杂系统的故障可能导致能源中断、交通瘫痪、生产停滞等严重后果，甚至引发社会安全问题。本项目研发的智能化故障诊断技术能够实现故障的早期预警和精准定位，大幅降低故障发生概率，减少事故损失，保障人民生命财产安全。例如，在电力系统中应用本技术，可以有效预防变压器、发电机等关键设备的突发性故障，保障电力供应的连续性；在交通运输领域，应用于风力发电机、高铁牵引系统等，可以提升设备的运行可靠性，保障能源和交通运输的安全高效。此外，本技术还可以推广应用于化工、核能等高风险行业，提升这些行业的安全管理水平，为构建安全、和谐的社会环境做出贡献。

在经济价值方面，本项目的研究成果将推动工业智能化运维的发展，为相关企业带来显著的经济效益。传统的故障诊断方法往往依赖于定期检修或人工巡检，存在维修成本高、维护周期长、资源浪费严重等问题。基于多模态融合与深度学习的智能化诊断技术可以实现预测性维护，根据设备的实时状态智能决策维护策略，变被动维修为主动预防，显著降低维护成本（预计可降低20%-40%的维护费用），提高设备利用率（预计可提升15%-25%的设备运行时间），优化资源配置，提升企业的经济效益和市场竞争力。例如，在制造业中，应用于生产线上的复杂设备，可以实现按需维护，避免不必要的停机时间，提高生产效率；在能源行业，应用于发电机组等关键设备，可以实现高效可靠的能源生产，降低运营成本。此外，本技术还可以催生新的服务模式，如基于诊断服务的云平台，为更多企业提供远程诊断和智能运维解决方案，创造新的经济增长点。

在学术价值方面，本项目的研究成果将丰富和发展复杂系统故障诊断理论，推动多模态数据融合与深度学习技术的交叉融合研究。本项目将探索新的多模态数据融合框架，研究深度学习模型在处理复杂系统故障时空动态演化过程中的机理，开发部件级故障定位的理论方法，并构建可解释的深度学习诊断模型。这些研究将深化对复杂系统故障机理的理解，推动故障诊断理论的发展。同时，本项目将促进人工智能、信号处理、控制理论等多个学科的交叉融合，产生新的研究方法和理论成果。本项目的研究成果还将为相关领域的研究者提供新的研究思路和技术手段，推动该领域的学术进步。此外，本项目将建立一套包含多模态工业故障数据的基准数据集，为该领域的研究提供公共资源，促进学术交流和合作，提升我国在复杂系统智能诊断领域的学术影响力。

四.国内外研究现状

国内外在复杂系统故障诊断领域的研究已积累了丰富的成果，形成了多种技术路线和研究方向。总体来看，研究主要集中在基于模型的方法和基于数据驱动的方法两大类。基于模型的方法通过建立系统的物理模型或状态空间模型来预测故障，其优点是理论基础扎实，物理意义明确，但在模型建立过程中往往需要大量的先验知识和专家经验，且难以处理系统的非线性、时变性和不确定性。基于数据驱动的方法利用历史故障数据或正常运行数据训练机器学习或深度学习模型，通过学习数据中的特征模式来实现故障诊断，其优点是适应性强，能够处理复杂非线性关系，但对数据质量要求高，且模型的可解释性较差。近年来，随着传感器技术、大数据和人工智能的快速发展，基于数据驱动的智能诊断方法成为研究热点，取得了显著进展。

在国内，复杂系统故障诊断的研究起步相对较晚，但发展迅速。许多高校和科研机构投入大量资源开展相关研究，特别是在电力系统、机械制造、交通运输等领域取得了丰硕成果。在电力系统故障诊断方面，国内学者在变压器、发电机、输电线路等设备的故障诊断方面进行了深入研究，开发了一系列基于专家系统、模糊逻辑、神经网络等的诊断方法。例如，西安交通大学的研究团队提出了基于小波包能量熵和BP神经网络的变压器故障诊断方法，有效提高了诊断精度。在机械制造领域，哈尔滨工业大学的研究人员重点研究了旋转机械的故障诊断问题，提出了基于振动信号分析、油液分析、温度监测等多源信息的综合诊断技术，并在实际工业应用中取得了良好效果。在交通运输领域，清华大学的研究团队致力于轨道交通车辆、风力发电机组等设备的故障诊断，开发了基于深度学习的智能诊断系统，实现了故障的早期预警和精准定位。国内研究在数据驱动诊断方法方面也取得了显著进展，特别是在深度学习应用方面表现出较强活力。例如，浙江大学的研究人员提出了基于长短期记忆网络（LSTM）的电力系统故障诊断模型，有效捕捉了故障信号的时序特征；东南大学的研究团队开发了基于卷积神经网络（CNN）的机械故障图像诊断方法，在轴承、齿轮等部件的故障识别方面取得了较好效果。总体而言，国内研究在特定领域的应用方面表现出较强实力，但在理论深度、方法创新性和系统化解决方案方面与国外先进水平仍存在一定差距。

在国外，复杂系统故障诊断的研究起步较早，积累了大量的理论成果和应用经验。欧美发达国家在学术界和工业界都投入了大量资源开展相关研究，特别是在美国、德国、英国、法国等国家，形成了较为完善的研究体系和产业生态。在电力系统故障诊断方面，美国学者在输电线路故障定位、配电系统故障诊断等方面取得了领先地位。例如，美国普渡大学的研究团队提出了基于小波变换和人工神经网络的输电线路故障诊断方法，有效提高了故障定位精度。德国学者在发电机、变压器等设备的故障诊断方面也进行了深入研究，开发了基于专家系统、模糊逻辑、神经网络等的综合诊断技术。在机械制造领域，美国密歇根大学、德国亚琛工业大学等知名高校的研究人员在旋转机械、齿轮箱等设备的故障诊断方面取得了显著成果。他们提出了基于振动信号分析、油液分析、温度监测等多源信息的综合诊断技术，并在实际工业应用中取得了良好效果。在航空航天领域，美国NASA、欧洲ESA等机构重点研究了飞行器发动机、航天器关键部件的故障诊断问题，开发了基于模型预测控制、深度学习等的智能诊断系统，实现了故障的早期预警和精准定位。在数据驱动诊断方法方面，国外研究也处于领先地位。例如，美国斯坦福大学、卡内基梅隆大学等高校的研究人员提出了基于深度学习的智能诊断方法，在处理复杂非线性关系、提高诊断精度方面取得了显著进展。他们开发了基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等深度学习模型的智能诊断系统，并在多个领域得到了应用。总体而言，国外研究在理论深度、方法创新性和系统化解决方案方面处于领先地位，特别是在深度学习、多源数据融合等方面表现出较强优势。

尽管国内外在复杂系统故障诊断领域的研究取得了显著进展，但仍存在许多尚未解决的问题和研究空白，需要进一步深入研究。首先，多源异构数据的有效融合机制仍不完善。虽然现有研究已经探索了多种数据融合方法，但大多基于浅层融合或特征层融合，难以有效融合数据间的深层关联信息。如何开发高效的深层融合模型，实现多模态数据的协同表征和联合决策，是当前研究面临的重要挑战。其次，故障特征的动态表征能力有待提高。复杂系统故障是一个从微弱萌生到逐步发展的渐进过程，其特征信号在时域、频域和空间域上呈现复杂的动态演化规律。现有深度学习模型虽然具备一定的时序处理能力，但往往将时序视为静态序列进行建模，忽略了故障特征的时空依赖性和动态演变规律，导致对早期故障和突发性故障的识别能力较弱。如何开发能够有效表征故障动态演化过程的深度学习模型，是当前研究面临的重要挑战。第三，部件级故障定位精度有待提高。复杂系统通常包含大量相互关联的子系统或部件，故障的发生往往涉及多个环节的耦合作用。现有诊断方法多数关注全局故障识别，缺乏对故障源进行精确定位的技术手段。即使部分研究尝试进行部件级定位，也往往依赖于经验规则或简单的相关性分析，难以在复杂耦合系统中准确识别关键故障部件。如何开发基于多模态数据的部件级故障定位方法，实现精准的故障源识别，是当前研究面临的重要挑战。第四，诊断模型的可解释性较差。深度学习模型通常被视为“黑箱”，其内部决策机制难以理解和解释，这在要求高可靠性和高安全性的工业应用场景中存在重大隐患。缺乏可解释性不仅降低了用户对诊断结果的信任度，也阻碍了模型的推广应用。如何开发可解释的深度学习诊断模型，实现诊断结果的透明化和可信化，是当前研究面临的重要挑战。第五，缺乏标准化的基准数据集和评估指标。复杂系统故障诊断领域缺乏标准化的基准数据集和评估指标，导致不同研究方法之间的比较困难，阻碍了技术的进步和推广应用。如何建立标准化的基准数据集和评估指标，促进不同研究方法之间的公平比较，是当前研究面临的重要挑战。第六，诊断系统的鲁棒性和泛化能力有待提高。实际工业环境复杂多变，数据质量参差不齐，现有诊断模型在处理噪声数据、缺失数据和非典型故障时，鲁棒性和泛化能力较差。如何提高诊断系统的鲁棒性和泛化能力，使其能够在复杂的工业环境中稳定运行，是当前研究面临的重要挑战。第七，跨领域知识的融合不足。复杂系统故障诊断需要融合多学科知识，包括机械学、电子学、控制理论、人工智能等。现有研究在跨领域知识的融合方面做得还不够，导致诊断模型的性能和实用性受到限制。如何有效地融合跨领域知识，开发更加智能的诊断模型，是当前研究面临的重要挑战。

综上所述，复杂系统故障诊断领域仍存在许多尚未解决的问题和研究空白，需要进一步深入研究。本项目将针对上述问题，开展基于多模态融合与深度学习的复杂系统故障诊断关键技术研究，旨在开发一套能够有效融合多源异构数据、深入表征故障演化过程、精准定位故障源并具备良好可解释性的智能化诊断方法，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

五.研究目标与内容

1.研究目标

本项目旨在针对复杂工业系统故障诊断中的关键难题，开展基于多模态数据融合与深度学习的智能化诊断技术研究，致力于突破现有方法的局限性，实现故障的早期、精准、可解释诊断。具体研究目标如下：

第一，构建面向复杂系统的多模态数据深度融合框架。研究跨模态特征层与决策层的联合融合策略，旨在有效融合振动、温度、声学、电气等多源异构数据，挖掘数据间的深层关联信息，提升故障特征的表征能力。目标是开发一套能够实现多模态信息协同表征与联合决策的融合模型，显著提高诊断精度和鲁棒性。

第二，研发基于深度学习的复杂系统故障时空动态表征方法。研究适用于故障演化过程的深度学习模型，如结合时空注意力机制的卷积循环神经网络（CNN-LSTM）、基于Transformer的时序建模方法等，旨在深入捕捉故障特征的时空依赖性和动态演变规律，提升对早期故障和突发性故障的识别能力。目标是构建能够有效表征故障动态演化过程的深度学习模型，实现对故障发展过程的精准跟踪和预测。

第三，开发基于多模态数据的部件级故障精准定位算法。研究融合图神经网络（GNN）与深度学习技术的部件级故障定位方法，旨在利用多模态数据提供的信息，实现对系统中关键故障部件的精准识别。目标是开发一套能够有效进行部件级故障定位的算法，提高诊断结果的针对性和实用性。

第四，探索可解释的深度学习故障诊断模型。研究基于注意力机制、特征可视化、反事实解释等技术的可解释深度学习模型，旨在提高诊断模型的可解释性，使用户能够理解模型的决策过程，增强对诊断结果的信任度。目标是构建一套兼具高精度和高可解释性的深度学习诊断模型，为实际工业应用提供可靠的技术支撑。

第五，建立复杂系统故障诊断基准数据集与评估体系。收集并标注多模态工业故障数据，构建包含不同故障类型、故障程度、运行工况的基准数据集，并建立一套全面的评估指标体系，用于客观评价所提出方法的有效性。目标是建立一个开放共享的基准数据集和评估体系，推动复杂系统故障诊断领域的学术交流和技術进步。

2.研究内容

基于上述研究目标，本项目将围绕以下几个方面的具体研究问题展开研究：

(1)多模态数据深度融合机制研究

具体研究问题：

1.1如何有效地融合来自振动、温度、声学、电气等多源异构的故障数据？

1.2如何设计有效的跨模态特征层融合策略，以提取更具判别性的故障特征？

1.3如何设计有效的决策层融合策略，以实现多模态信息的协同决策和最终故障判断？

1.4如何解决多模态数据融合过程中可能出现的维度灾难、信息冗余等问题？

假设：

假设通过设计合适的特征提取器和融合网络，能够有效地融合多模态数据，挖掘数据间的深层关联信息，从而显著提升故障特征的表征能力，提高诊断精度和鲁棒性。

研究内容：

研究多模态数据预处理方法，包括数据清洗、归一化、对齐等，以消除不同模态数据之间的差异。

研究基于图神经网络（GNN）的多模态数据融合模型，利用GNN强大的建模能力，捕捉不同模态数据之间的复杂关系。

研究基于注意力机制的多模态数据融合模型，利用注意力机制动态地学习不同模态数据的重要性，实现自适应的融合。

研究基于元学习的多模态数据融合模型，利用元学习技术，使模型能够快速适应新的故障类型和运行工况。

(2)复杂系统故障时空动态表征方法研究

具体研究问题：

2.1如何有效地捕捉故障特征的时空依赖性和动态演变规律？

2.2如何设计有效的深度学习模型，以实现对故障演化过程的精准跟踪和预测？

2.3如何解决深度学习模型在处理长时序数据时可能出现的梯度消失、梯度爆炸等问题？

假设：

假设通过设计合适的深度学习模型，能够有效地捕捉故障特征的时空动态演化过程，从而实现对早期故障和突发性故障的精准识别。

研究内容：

研究基于卷积循环神经网络（CNN-LSTM）的故障诊断模型，利用CNN提取局部特征，利用LSTM捕捉时序信息。

研究基于Transformer的故障诊断模型，利用Transformer强大的时序建模能力，捕捉故障特征的长期依赖关系。

研究基于注意力机制的时序建模方法，利用注意力机制动态地学习故障特征的时序重要性，实现更精准的故障预测。

研究基于图卷积循环神经网络（GCN-LSTM）的故障诊断模型，利用GCN捕捉部件之间的耦合关系，利用LSTM捕捉时序信息。

(3)基于多模态数据的部件级故障精准定位算法研究

具体研究问题：

3.1如何利用多模态数据提供的信息，实现部件级故障的精准定位？

3.2如何构建有效的部件级故障定位模型，以实现对系统中关键故障部件的识别？

3.3如何解决部件级故障定位过程中可能出现的模型复杂度高、计算量大等问题？

假设：

假设通过设计合适的部件级故障定位模型，能够有效地利用多模态数据提供的信息，实现对系统中关键故障部件的精准识别。

研究内容：

研究基于图神经网络（GNN）的部件级故障定位算法，利用GNN强大的建模能力，捕捉部件之间的耦合关系，实现精准的故障定位。

研究基于注意力机制的部件级故障定位算法，利用注意力机制动态地学习不同部件的重要性，实现更精准的故障定位。

研究基于深度信念网络的部件级故障定位算法，利用深度信念网络强大的特征学习能力，提取更有效的故障特征，实现更精准的故障定位。

研究基于强化学习的部件级故障定位算法，利用强化学习强大的决策能力，实现对系统中关键故障部件的精准识别。

(4)可解释的深度学习故障诊断模型研究

具体研究问题：

4.1如何提高深度学习故障诊断模型的可解释性？

4.2如何设计有效的可解释深度学习模型，以使用户能够理解模型的决策过程？

4.3如何平衡深度学习模型的精度和可解释性？

假设：

假设通过设计合适的可解释深度学习模型，能够提高模型的精度和可解释性，使用户能够理解模型的决策过程，增强对诊断结果的信任度。

研究内容：

研究基于注意力机制的可解释深度学习模型，利用注意力机制可视化模型关注的故障特征，提高模型的可解释性。

研究基于特征可视化的可解释深度学习模型，利用特征可视化技术，展示模型的内部特征，提高模型的可解释性。

研究基于反事实解释的可解释深度学习模型，利用反事实解释技术，解释模型的决策结果，提高模型的可解释性。

研究基于局部可解释模型不可知解释（LIME）的可解释深度学习模型，利用LIME技术，解释模型的局部决策结果，提高模型的可解释性。

(5)复杂系统故障诊断基准数据集与评估体系研究

具体研究问题：

5.1如何构建一个包含不同故障类型、故障程度、运行工况的复杂系统故障诊断基准数据集？

5.2如何建立一套全面的评估指标体系，用于客观评价所提出方法的有效性？

5.3如何确保基准数据集的质量和可靠性？

假设：

假设通过构建一个高质量的复杂系统故障诊断基准数据集，并建立一套全面的评估指标体系，能够推动复杂系统故障诊断领域的学术交流和技術进步。

研究内容：

收集并标注多模态工业故障数据，包括振动、温度、声学、电气等数据，构建包含不同故障类型、故障程度、运行工况的基准数据集。

建立一套全面的评估指标体系，包括诊断精度、召回率、F1值、定位精度等指标，用于客观评价所提出方法的有效性。

研究数据增强技术，提高基准数据集的规模和质量。

研究数据清洗技术，提高基准数据集的质量和可靠性。

通过以上研究内容的开展，本项目将逐步实现预定的研究目标，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

六.研究方法与技术路线

1.研究方法、实验设计、数据收集与分析方法

本项目将采用理论分析、模型构建、仿真实验和实际应用相结合的研究方法，开展基于多模态融合与深度学习的复杂系统故障诊断关键技术研究。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法如下：

(1)研究方法

1.1机器学习方法：研究支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等机器学习方法，用于故障特征的分类与识别。将机器学习方法作为基线模型，与深度学习方法进行比较，以评估深度学习方法的优势。

1.2深度学习方法：研究卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer、图神经网络（GNN）等深度学习方法，用于故障特征的提取、时空动态表征和部件级故障定位。将深度学习方法作为主要研究方法，探索其在复杂系统故障诊断中的应用潜力。

1.3多模态数据融合方法：研究特征层融合、决策层融合、混合融合等多模态数据融合方法，用于融合振动、温度、声学、电气等多源异构数据。将多模态数据融合方法作为核心技术，提升故障特征的表征能力。

1.4可解释人工智能（XAI）方法：研究基于注意力机制、特征可视化、反事实解释、局部可解释模型不可知解释（LIME）、ShapleyAdditiveexPlanations（SHAP）等可解释人工智能方法，用于提高深度学习故障诊断模型的可解释性。将可解释人工智能方法作为重要手段，增强用户对诊断结果的信任度。

1.5图分析方法：研究图神经网络（GNN）、图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等图分析方法，用于建模部件之间的耦合关系，实现部件级故障定位。将图分析方法作为重要工具，提升故障定位的精度。

(2)实验设计

2.1基准数据集构建：收集并标注多模态工业故障数据，包括振动、温度、声学、电气等数据，构建包含不同故障类型、故障程度、运行工况的基准数据集。基准数据集将用于模型的训练、测试和评估。

2.2模型训练与测试：将基准数据集分为训练集、验证集和测试集。使用训练集训练模型，使用验证集调整模型参数，使用测试集评估模型性能。

2.3交叉验证：采用K折交叉验证方法，评估模型的泛化能力。K折交叉验证将基准数据集分为K个子集，每次使用K-1个子集进行训练，剩下的1个子集进行测试，重复K次，取平均值作为模型性能的评估结果。

2.4对比实验：将本项目提出的方法与现有的故障诊断方法进行比较，包括基于机器学习的方法、基于深度学习的方法、基于模型的方法等。对比实验将评估本项目提出的方法的优越性。

2.5耐噪声实验：在数据中添加不同类型的噪声，测试模型的鲁棒性。耐噪声实验将评估模型在噪声环境下的性能。

2.6耐缺失实验：在数据中添加不同比例的缺失值，测试模型的鲁棒性。耐缺失实验将评估模型在缺失数据环境下的性能。

(3)数据收集方法

3.1实验台数据收集：在实验台上模拟复杂系统的故障场景，收集振动、温度、声学、电气等多源异构数据。实验台数据收集将提供高质量的、可控的故障数据。

3.2工业现场数据收集：在工业现场收集实际复杂系统的故障数据。工业现场数据收集将提供真实世界的故障数据，提高模型的实用性。

3.3数据增强：使用数据增强技术，如添加噪声、平移、缩放等，增加基准数据集的规模和质量。数据增强将提高模型的泛化能力。

(4)数据分析方法

4.1描述性统计分析：对收集到的数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、最大值、最小值等统计量。描述性统计分析将帮助了解数据的分布特征。

4.2特征工程：研究特征提取方法，如小波变换、经验模态分解（EMD）、希尔伯特-黄变换（HHT）等，提取故障特征。特征工程将提高模型的性能。

4.3模型评估：使用诊断精度、召回率、F1值、定位精度等指标，评估模型的性能。模型评估将客观评价所提出方法的有效性。

4.4可解释性分析：使用注意力机制可视化、特征可视化、反事实解释等方法，分析模型的决策过程。可解释性分析将帮助理解模型的内部机制。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个阶段：

(1)第一阶段：文献调研与理论分析（第1-6个月）

1.1文献调研：调研复杂系统故障诊断领域的最新研究成果，包括基于模型的方法、基于数据驱动的方法、基于深度学习的方法等。

1.2理论分析：分析复杂系统故障诊断中的关键难题，包括多模态数据融合、故障时空动态表征、部件级故障定位、模型可解释性等。

1.3技术选型：选择合适的研究方法和技术路线，包括机器学习方法、深度学习方法、多模态数据融合方法、可解释人工智能方法、图分析方法等。

(2)第二阶段：多模态数据深度融合框架研究（第7-18个月）

2.1多模态数据预处理：研究多模态数据预处理方法，包括数据清洗、归一化、对齐等。

2.2跨模态特征层融合模型：研究基于图神经网络（GNN）和注意力机制的多模态数据融合模型，实现跨模态特征层融合。

2.3决策层融合策略：研究基于深度信念网络和强化学习的决策层融合策略，实现多模态信息的联合决策。

2.4模型实验与评估：在基准数据集上实验所提出的多模态数据深度融合框架，并使用诊断精度、召回率、F1值等指标评估模型性能。

(3)第三阶段：复杂系统故障时空动态表征方法研究（第19-30个月）

3.1时空动态建模方法：研究基于CNN-LSTM、Transformer和注意力机制的时序建模方法，实现故障时空动态表征。

3.2模型实验与评估：在基准数据集上实验所提出的时空动态建模方法，并使用诊断精度、召回率、F1值等指标评估模型性能。

3.3模型优化：根据实验结果，优化所提出的时空动态建模方法。

(4)第四阶段：基于多模态数据的部件级故障精准定位算法研究（第31-42个月）

4.1部件级故障定位模型：研究基于GNN、注意力机制和深度信念网络的部件级故障定位算法。

4.2模型实验与评估：在基准数据集上实验所提出的部件级故障精准定位算法，并使用定位精度等指标评估模型性能。

4.3模型优化：根据实验结果，优化所提出的部件级故障精准定位算法。

(5)第五阶段：可解释的深度学习故障诊断模型研究（第43-48个月）

5.1可解释深度学习模型：研究基于注意力机制、特征可视化、反事实解释和LIME的可解释深度学习模型。

5.2模型实验与评估：在基准数据集上实验所提出的可解释深度学习模型，并使用诊断精度和可解释性指标评估模型性能。

5.3模型优化：根据实验结果，优化所提出的可解释深度学习模型。

(6)第六阶段：总结与成果推广（第49-52个月）

6.1总结研究成果：总结本项目的研究成果，包括理论成果、模型成果、实验成果等。

6.2撰写论文与专利：撰写学术论文和专利，发表研究成果。

6.3成果推广：将本项目的研究成果推广到实际工业应用中，为复杂工业系统的安全稳定运行提供技术支撑。

通过以上技术路线的执行，本项目将逐步实现预定的研究目标，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

七．创新点

本项目针对复杂系统故障诊断的实际需求，聚焦于多模态数据融合与深度学习技术的交叉应用，旨在突破现有方法的瓶颈，实现故障的早期、精准、可解释诊断。项目的创新点主要体现在以下几个方面：

（一）理论创新：构建基于图神经网络的动态贝叶斯网络融合框架，突破传统多模态融合理论的局限。

1.突破传统多模态融合理论的局限：传统的多模态数据融合理论往往基于特征层或决策层的简单拼接、加权平均或级联结构，难以有效处理多模态数据间的深层关联性和时空动态演化特性。本项目创新性地提出构建基于图神经网络的动态贝叶斯网络融合框架，将图神经网络强大的建模能力与贝叶斯网络的概率推理能力相结合，实现对多模态数据间复杂依赖关系的精确建模和动态演化过程的精确捕捉。这种融合框架不仅能够有效地融合多模态数据，还能够提供概率化的诊断结果，增强诊断结果的置信度。

2.深入理解复杂系统故障的时空动态演化机理：本项目将深入研究复杂系统故障的时空动态演化机理，建立故障演化过程的数学模型，并基于该模型设计深度学习模型，实现对故障演化过程的精确表征和预测。这种研究将有助于深入理解复杂系统故障的本质，为开发更加有效的故障诊断方法提供理论支撑。

3.发展可解释的深度学习故障诊断理论：本项目将深入研究可解释的深度学习故障诊断理论，探索如何将可解释人工智能技术应用于深度学习故障诊断模型，提高模型的可解释性和可信度。这种研究将有助于推动深度学习故障诊断模型在实际工业应用中的推广和应用。

（二）方法创新：提出基于时空注意力机制和图卷积网络的混合特征融合方法，实现多模态数据的深度协同表征。

1.创新性地提出基于时空注意力机制和图卷积网络的混合特征融合方法：本项目创新性地提出基于时空注意力机制和图卷积网络的混合特征融合方法，将时空注意力机制与图卷积网络相结合，实现对多模态数据的深度协同表征。时空注意力机制能够动态地学习故障特征在时间和空间上的重要性，图卷积网络能够有效地捕捉部件之间的耦合关系和故障传播路径。这种混合特征融合方法能够有效地融合多模态数据，提取更具判别性的故障特征，提高故障诊断的精度和鲁棒性。

2.研究基于注意力机制的故障特征动态加权方法：本项目将深入研究基于注意力机制的故障特征动态加权方法，根据故障特征的时序变化和重要性，动态地调整故障特征的权重，实现对故障特征的个性化表征。这种方法能够有效地提高故障诊断模型的精度和泛化能力。

3.开发基于深度信念网络的部件级故障定位算法：本项目将开发基于深度信念网络的部件级故障定位算法，利用深度信念网络强大的特征学习能力，提取更有效的故障特征，并结合部件之间的耦合关系，实现对系统中关键故障部件的精准识别。这种算法将显著提高故障定位的精度和效率。

（三）应用创新：构建复杂系统故障诊断智能运维平台，推动智能化诊断技术的实际应用和推广。

1.构建复杂系统故障诊断智能运维平台：本项目将构建复杂系统故障诊断智能运维平台，将本项目提出的方法集成到平台中，为用户提供故障诊断、预测性维护、故障预警等功能。该平台将采用云计算和边缘计算技术，实现对复杂系统故障的实时监测和智能诊断。

2.推动智能化诊断技术的实际应用和推广：本项目将积极与工业界合作，将本项目的研究成果应用到实际工业场景中，如风力发电机组、燃气轮机、变压器等设备。通过实际应用，验证本项目提出的方法的有效性和实用性，并推动智能化诊断技术的实际应用和推广。

3.建立复杂系统故障诊断领域的标准规范：本项目将积极参与复杂系统故障诊断领域的标准规范制定工作，推动该领域的标准化发展。这将有助于提高复杂系统故障诊断技术的互操作性和通用性，促进该领域的健康发展。

综上所述，本项目在理论、方法和应用上都具有显著的创新性，有望为复杂系统故障诊断领域带来新的突破，推动该领域的理论发展和技术进步，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑。

八．预期成果

本项目旨在攻克复杂系统故障诊断中的关键技术难题，通过多模态数据融合与深度学习技术的创新应用，预期在理论、方法、算法和实际应用等方面取得一系列具有重要价值的成果。

（一）理论成果

1.构建一套完善的多模态数据深度融合理论框架：本项目预期提出基于图神经网络的动态贝叶斯网络融合框架，并深入揭示多模态数据之间的复杂依赖关系和时空动态演化机理。这将推动多模态数据融合理论的发展，为复杂系统故障诊断提供新的理论视角和方法论指导。

2.发展一套可解释的深度学习故障诊断理论体系：本项目预期深入研究可解释的深度学习故障诊断理论，探索深度学习模型的内部决策机制，并建立一套可解释的深度学习故障诊断理论体系。这将推动深度学习故障诊断模型的透明化和可信化，为实际工业应用提供理论支撑。

3.揭示复杂系统故障的时空动态演化规律：本项目预期通过实验和分析，揭示复杂系统故障的时空动态演化规律，并建立故障演化过程的数学模型。这将有助于深入理解复杂系统故障的本质，为开发更加有效的故障诊断方法提供理论支撑。

（二）方法成果

1.提出基于时空注意力机制和图卷积网络的混合特征融合方法：本项目预期提出一种基于时空注意力机制和图卷积网络的混合特征融合方法，实现对多模态数据的深度协同表征。这种方法将显著提高故障特征的表征能力，提升故障诊断的精度和鲁棒性。

2.开发一套高效的部件级故障精准定位算法：本项目预期开发一套基于深度信念网络和图神经网络的部件级故障精准定位算法，实现对系统中关键故障部件的精准识别。这种算法将显著提高故障定位的精度和效率，为维修决策提供更加可靠的依据。

3.研制一套可解释的深度学习故障诊断模型：本项目预期研制一套基于注意力机制、特征可视化和反事实解释的可解释深度学习故障诊断模型，提高模型的可解释性和可信度。这种模型将有助于用户理解模型的决策过程，增强用户对诊断结果的信任度。

（三）算法成果

1.开发多模态数据深度融合算法：本项目预期开发一套多模态数据深度融合算法，实现振动、温度、声学、电气等多源异构数据的有效融合。该算法将能够提取更具判别性的故障特征，提高故障诊断的精度和鲁棒性。

2.开发复杂系统故障时空动态表征算法：本项目预期开发一套复杂系统故障时空动态表征算法，实现对故障演化过程的精确表征和预测。该算法将能够捕捉故障特征的时空依赖性和动态演变规律，提高故障诊断的精度和预测能力。

3.开发基于多模态数据的部件级故障精准定位算法：本项目预期开发一套基于多模态数据的部件级故障精准定位算法，实现对系统中关键故障部件的精准识别。该算法将能够有效地利用多模态数据提供的信息，提高故障定位的精度和效率。

4.开发可解释的深度学习故障诊断算法：本项目预期开发一套可解释的深度学习故障诊断算法，提高模型的可解释性和可信度。该算法将能够帮助用户理解模型的决策过程，增强用户对诊断结果的信任度。

（四）实践应用价值

1.构建复杂系统故障诊断智能运维平台：本项目预期构建复杂系统故障诊断智能运维平台，将本项目提出的方法集成到平台中，为用户提供故障诊断、预测性维护、故障预警等功能。该平台将采用云计算和边缘计算技术，实现对复杂系统故障的实时监测和智能诊断，为复杂工业系统的安全稳定运行提供技术支撑。

2.推动智能化诊断技术的实际应用和推广：本项目预期积极与工业界合作，将本项目的研究成果应用到实际工业场景中，如风力发电机组、燃气轮机、变压器等设备。通过实际应用，验证本项目提出的方法的有效性和实用性，并推动智能化诊断技术的实际应用和推广，为相关企业带来显著的经济效益。

3.培养高水平人才队伍：本项目预期培养一批高水平人才队伍，为复杂系统故障诊断领域的发展提供人才支撑。这些人才将具备扎实的理论基础和丰富的实践经验，能够独立开展复杂系统故障诊断领域的科学研究和技术开发。

4.提升我国在复杂系统故障诊断领域的国际竞争力：本项目预期提升我国在复杂系统故障诊断领域的国际竞争力，推动我国在该领域的技术创新和产业升级。这将有助于保障我国复杂工业系统的安全稳定运行，促进我国经济的可持续发展。

综上所述，本项目预期取得一系列具有重要价值的理论、方法、算法和实际应用成果，为复杂系统故障诊断领域带来新的突破，推动该领域的理论发展和技术进步，为复杂工业系统的安全稳定运行提供强有力的技术支撑，并提升我国在复杂系统故障诊断领域的国际竞争力。

九.项目实施计划

本项目计划分五个阶段实施，总周期为52个月，具体实施计划如下：

（一）第一阶段：文献调研与理论分析（第1-6个月）

1.任务分配：

（1）开展复杂系统故障诊断领域的文献调研，梳理现有研究成果，分析技术发展趋势和关键难题。

（2）研究复杂系统故障诊断的理论基础，包括故障机理、诊断模型、数据融合理论等。

（3）设计项目总体技术路线，确定研究方法和技术方案。

（4）组建项目团队，明确各成员的分工和职责。

2.进度安排：

（1）第1个月：完成文献调研，形成文献综述报告。

（2）第2个月：完成理论基础研究，形成理论分析报告。

（3）第3个月：确定技术路线，完成技术方案设计。

（4）第4个月：组建项目团队，明确各成员的分工和职责。

（5）第5-6个月：开展项目启动会，制定详细的项目计划，并进行项目风险评估和应对策略制定。

（二）第二阶段：多模态数据深度融合框架研究（第7-18个月）

1.任务分配：

（1）构建多模态数据预处理流程，包括数据清洗、归一化、对齐等。

（2）研究基于图神经网络（GNN）的多模态数据融合模型，实现跨模态特征层融合。

（3）研究基于注意力机制的多模态数据融合模型，实现决策层融合。

（4）开发多模态数据深度融合算法，并进行仿真实验验证。

2.进度安排：

（1）第7-9个月：完成多模态数据预处理流程设计，并进行数据预处理实验。

（2）第10-12个月：完成基于GNN的多模态数据融合模型设计，并进行仿真实验验证。

（3）第13-15个月：完成基于注意力机制的多模态数据融合模型设计，并进行仿真实验验证。

（4）第16-18个月：开发多模态数据深度融合算法，并进行综合实验验证，形成阶段性成果报告。

（三）第三阶段：复杂系统故障时空动态表征方法研究（第19-30个月）

1.任务分配：

（1）研究基于卷积循环神经网络（CNN-LSTM）的故障诊断模型，实现故障时空动态表征。

（2）研究基于Transformer的故障诊断模型，实现故障时空动态表征。

（3）研究基于注意力机制的时序建模方法，实现故障时空动态表征。

（4）开发复杂系统故障时空动态表征算法，并进行实验验证。

2.进度安排：

（1）第19-21个月：完成基于CNN-LSTM的故障诊断模型设计，并进行实验验证。

（2）第22-24个月：完成基于Transformer的故障诊断模型设计，并进行实验验证。

（3）第25-27个月：完成基于注意力机制的时序建模方法设计，并进行实验验证。

（4）第28-30个月：开发复杂系统故障时空动态表征算法，并进行综合实验验证，形成阶段性成果报告。

（四）第四阶段：基于多模态数据的部件级故障精准定位算法研究（第31-42个月）

1.任务分配：

（1）研究基于图神经网络（GNN）的部件级故障定位算法，实现故障精准定位。

（2）研究基于注意力机制和深度信念网络的部件级故障定位算法，实现故障精准定位。

（3）开发基于多模态数据的部件级故障精准定位算法，并进行实验验证。

2.进度安排：

（1）第31-33个月：完成基于GNN的部件级故障定位算法设计，并进行实验验证。

（2）第34-36个月：完成基于注意力机制和深度信念网络的部件级故障定位算法设计，并进行实验验证。

（3）第37-42个月：开发基于多模态数据的部件级故障精准定位算法，并进行综合实验验证，形成阶段性成果报告。

（五）第五阶段：可解释的深度学习故障诊断模型研究（第43-48个月）

1.任务分配：

（1）研究基于注意力机制的可解释深度学习模型，实现故障诊断的可解释性分析。

（2）研究基于特征可视化的可解释深度学习模型，实现故障诊断的可解释性分析。

（3）研究基于反事实解释和局部可解释模型不可知解释（LIME）的可解释深度学习模型，实现故障诊断的可解释性分析。

（4）开发可解释的深度学习故障诊断模型，并进行实验验证。

2.进度安排：

（1）第43-45个月：完成基于注意力机制的可解释深度学习模型设计，并进行实验验证。

（2）第46-48个月：完成基于特征可视化的可解释深度学习模型设计，并进行实验验证。

（3）第49-50个月：完成基于反事实解释和LIME的可解释深度学习模型设计，并进行实验验证。

（4）第51-52个月：开发可解释的深度学习故障诊断模型，并进行综合实验验证，形成最终成果报告。

（五）第六阶段：总结与成果推广（第49-52个月）

1.任务分配：

（1）总结研究成果，形成项目总结报告。

（2）撰写学术论文和专利，发表研究成果。

（3）构建复杂系统故障诊断智能运维平台，将研究成果集成到平台中。

（4）积极与工业界合作，推动智能化诊断技术的实际应用和推广。

2.进度安排：

（1）第49-50个月：完成项目总结报告。

（2）第51-52个月：完成学术论文和专利撰写，并进行发表。

（3）第49-50个月：开始构建复杂系统故障诊断智能运维平台，并将研究成果集成到平台中。

（4）第51-52个月：积极与工业界合作，推动智能化诊断技术的实际应用和推广。

（六）风险管理策略

1.技术风险：

（1）深度学习模型训练效果不理想。

（2）数据获取难度大，数据质量不高。

（3）算法开发难度大，难以满足实际应用需求。

2.应对策略：

（1）加强模型设计与训练方法研究，采用先进的深度学习框架和优化算法，提高模型训练效果。

（2）建立长期的数据采集计划，提高数据获取效率，并开发数据清洗和预处理工具，提升数据质量。

（3）加强算法开发团队建设，提高算法开发能力，并建立完善的算法评估体系，确保算法满足实际应用需求。

4.管理风险：

（1）项目进度延误。

（2）团队协作效率低下。

（3）经费使用不合理。

5.应对策略：

（1）制定详细的项目计划，明确各阶段任务和进度安排，并建立有效的进度监控机制。

（2）建立完善的团队协作机制，提高团队协作效率，并定期召开项目会议，及时沟通和协调。

（3）制定合理的经费使用计划，确保经费使用效率，并进行严格的经费管理，避免经费浪费。

6.外部风险：

（1）政策法规变化。

（2）市场需求变化。

（3）技术发展迅速。

7.应对策略：

（1）密切关注政策法规变化，及时调整项目研究方向，确保项目合规性。

（2）加强市场调研，及时了解市场需求变化，调整项目研究方向，提高项目市场竞争力。

（3）跟踪技术发展趋势，及时更新技术方案，确保项目技术先进性。

通过以上风险管理和应对策略，本项目将有效降低项目风险，确保项目顺利实施，并取得预期成果。

十.项目团队

本项目团队由来自国内知名高校和科研机构的多学科专家学者组成，团队成员在复杂系统故障诊断、机器学习、深度学习、信号处理、图分析等领域具有深厚的专业背景和丰富的研究经验，能够满足项目实施的需求。团队成员包括项目负责人1名，教授2名，副教授3名，博士后2名，博士5名，硕士4名，实验员2名。团队成员均具有博士学位，拥有丰富的科研经验和项目实施能力。

（一）专业背景与研究经验

1.项目负责人：张教授，自动化研究所，复杂系统故障诊断方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目3项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、多模态数据融合等。

2.项目成员：李教授，清华大学，机器学习方向，ACMFellow，在顶级会议发表多篇论文，主持国家重点研发计划项目1项，研究方向包括可解释人工智能、深度学习等。

3.项目成员：王副教授，哈尔滨工业大学，机械故障诊断方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目2项，研究方向包括基于振动信号的故障诊断、油液分析的故障诊断等。

4.项目成员：赵副教授，东南大学，智能电网方向，IEEEFellow，在顶级会议发表多篇论文，主持国家重点研发计划项目1项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、多源数据融合等。

5.项目成员：刘博士，清华大学，深度学习方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于注意力机制的故障诊断、时序建模等。

6.项目成员：陈博士，哈尔滨工业大学，图分析方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于图神经网络的故障诊断、部件级故障定位等。

7.项目成员：周博士，东南大学，信号处理方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于小波变换的故障诊断、特征提取等。

8.项目成员：吴博士，清华大学，可解释人工智能方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于注意力机制的故障诊断、可解释性分析等。

9.项目成员：郑博士，哈尔滨工业大学，故障诊断方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、多源数据融合等。

10.项目成员：孙博士，东南大学，智能运维方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、预测性维护等。

11.项目成员：马博士，清华大学，工业自动化方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、工业智能运维等。

12.项目成员：胡博士，哈尔滨工业大学，机械故障诊断方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目1项，研究方向包括基于振动信号的故障诊断、油液分析的故障诊断等。

13.项目成员：郭博士，东南大学，智能电网方向，IEEEFellow，在顶级期刊发表多篇论文，主持国家重点研发计划项目1项，研究方向包括基于深度学习的故障诊断、多源数