近日，可靠性工程团队指导机电学院2023级本科生在装备智能故障检测与诊断领域取得系列学术成果。段之续、刘若熙、张峰玮3名学生参与完成的4项研究成果，相继发表于《Advanced Engineering Informatics》《IEEETransactions on Instrumentation and Measurement》《StructuralHealth Monitoring》等国际知名学术期刊。4篇论文均以电子科技大学为第一署名单位，3名本科生分任各篇论文的第一作者或共同第一作者；陈作懿副教授担任通讯作者，黄洪钟教授担任指导顾问。
持续攻关数据不完备下列车传动系统智能故障检测与诊断
列车传动系统是高速列车安全运行的核心保障，但其运维长期面临故障样本稀缺、工况波动引发状态分布漂移等技术难题。围绕这些难题，段之续聚焦数据不完备条件下列车传动系统智能故障检测与诊断方向持续攻关，构建了“零故障样本检测→变工况下故障检测→未知工况下泛化故障诊断”的递进式研究路线，在前期研究基础上，近期接连取得2项学术成果。
针对列车传动系统故障样本极度匮乏的痛点，段之续早前已提出伪故障样本增强关系网络，实现了列车传动系统故障的精准检测与定位。该研究成果已于去年以第一作者发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，为后续系列研究奠定了核心方法基础。基于前期研究积累，段之续进一步面向列车运行速度、载荷及环境变化引发的数据分布漂移问题展开研究，提出统一健康域关系学习方法。该方法通过三条技术路径协同提升故障检测鲁棒性：一是构建多样化伪故障样本库，模拟覆盖潜在故障边界；二是设计统一健康域映射机制，减少不同工况下健康样本的分布差异；三是构建健康关系学习机制，刻画健康状态与伪故障状态的内在关联。该方法显著增强了模型在零故障样本、变工况双重约束下的故障检测能力，有效降低了工况波动带来的误报与漏检风险。相关成果以共同第一作者发表于《Structural Health Monitoring》。（论文链接：https://doi.org/10.1177/14759217261422513）
在此研究路线上，段之续进一步瞄准未知工况下故障诊断的难题，提出类型固有特征解耦学习方法。不同于现有域适应与域泛化方法依赖多域特征强制对齐的主流研究范式，该方法跳出“对齐适配”的现有技术思路，从特征本质解耦的角度切入解决难题：将设备健康状态特征分解为反映运行工况的“域属性”与表征故障状态的“类型属性”，通过双分支解耦网络、类别固有属性挖掘机制及特征重构重排策略，有效削弱工况波动对故障特征的干扰，提取出有效表征故障本质的类型属性特征。该方法显著提升了未知运行工况下列车传动系统故障诊断的泛化能力，相关研究成果以第一作者发表于《AdvancedEngineering Informatics》。（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.aei.2026.104716）
以类内—类间协同校正强化列车传动系统跨域小样本故障诊断
针对不同工况、不同故障类型及不同列车个体之间分布差异显著的问题，刘若熙提出了类内—类间变化校正网络，为跨域少样本故障诊断提供了新的解决方案。现有少样本故障诊断方法多采用扩大类间特征距离的单向优化思路，难以同时解决跨域场景下类内特征发散、类间边界模糊的双重困境。该研究构建双向特征重构机制：通过前向重构扩大不同故障类别的特征距离，强化类间可分性；通过反向重构对同类样本施加几何紧凑约束，主动压缩跨域条件下的类内特征差异。这种“类间推远—类内拉近”的协同校正机制，有效改善了跨域少样本场景中的特征畸变问题，显著提升了模型在跨工况、跨故障类型、跨列车设备场景下的诊断精度与泛化能力。相关成果以第一作者发表于《Advanced Engineering Informatics》。（论文链接：https://doi.org/10.1016/j.aei.2026.104872）
以类内相似谱探索多领域泛化诊断新思路
张峰玮同学围绕未知工况下多领域泛化故障诊断开展研究，突破现有方法依赖特征分布对齐以提取域不变特征的思路，提出基于类内相似谱的多领域泛化故障诊断方法。该方法从故障机理决定的类内几何结构切入，通过类内三元样本差分、余弦相似性计算及高阶谱统计，构建可表征故障类别内在拓扑特征的类内相似谱，仅利用六层全连接网络可实现高精度故障诊断。区别于现有研究聚焦“消除不同域间分布差异”的技术思路，该研究将核心关注点转向“维持同类样本内部结构一致性”，在避免复杂特征对齐与对抗训练环节的同时，实现了诊断精度、计算效率与抗类别不平衡能力的同步提升，展现出面向边缘设备实时部署的应用潜力。相关成果以第一作者发表于《IEEETransactions on Instrumentation and Measurement》。（论文链接：https://doi.org/10.1109/TIM.2026.3704264）
依托于机电学院科研导师计划与可靠性工程团队构建的协同育人体系，3名本科生主动加入电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心，在黄洪钟教授和陈作懿副教授的共同指导下，围绕装备智能故障检测与诊断开展系统化、层级递进式科研训练，实现了科研能力的阶梯式成长。在培养过程中，黄洪钟教授立足装备可靠性与智能运维前沿，对研究方向凝练、关键问题挖掘和总体技术路线给予学术指导；陈作懿副教授结合学生专业基础和研究兴趣，全程跟进文献调研、算法学习、方法设计、程序实现、实验分析和论文写作等具体环节，通过定期研讨、代码复现、实验复盘等常态化培养手段，逐步锤炼学生的科研思维与创新实践能力。在团队的悉心指导与协同支撑下，3名学生充分利用课余时间及寒暑假持续攻关，完成了从基础知识积累、经典方法复现到独立开展创新研究的能力跨越。
本系列研究得到国家自然科学基金项目（52405093）、四川省自然科学基金项目（2025ZNSFSC126）及大学生创新创业训练计划项目（X202510614040、X2026106140043、X2026106140031）的联合资助。
研究团队介绍
电子科技大学系统可靠性与安全性研究中心由黄洪钟教授创立，长期致力于装备可靠性领域关键共性基础理论研究与核心技术攻关，在装备可靠性建模与评估、维修决策、故障预测与健康管理等方向积淀深厚，拥有深厚的理论基础和技术储备。中心在《IEEE Transactions on Reliability》、《Reliability Engineering&System Safety》、《IEEE Transactions on Industrial Informatics》、《Mechanical Systems and Signal Processing》、《机械工程学报》、《航空学报》等国内外重要学术期刊发表论文300余篇，出版中英文专著6部，英文专著章节20余章，获授权发明专利100余件，软件著作权10余件，并参与编制国家标准、国军标及团体标准10余项。中心面向重大装备可靠性提升的迫切需求，承担了国家自然科学基金（重点）项目、国家科技重大专项、国家重点研发计划等200余项科研项目，获国际、国家和部省级科技奖励10余项。
