太阳成集团tyc122cc(中国区)品牌公司-Official website

学院新闻

学院首页 > 学院新闻 > 正文>

太阳成集团tyc122cc入口青年教师李强在《Mechanical Systems and Signal Processing》上发表学术论文

来源：

2026-01-04

作者：

点击量：次

近日，太阳成集团tyc122cc入口智能制造工程系青年教师李强在机械装备剩余使用寿命预测研究中取得进展，研究成果以“Performance degradation assessment of mechanical system based on dual adaptive drift coefficient state－space model with autocorrelation prediction error correction”为题，于2026年1月1日在线发表于机械、航空航天领域的跨学科国际顶级学术期刊《Mechanical Systems and Signal Processing》（IF： 8.9，中科院一区Top）（https：／／doi.org／10.1016／j.ymssp.2025.113804）。该论文依托于成套装备智能化集成技术教育部重点实验室、有色冶金新装备教育部工程研究中心，兰州理工大学为第一完成单位。

机械系统剩余使用寿命预测对保障设备安全运行至关重要，为提升剩余寿命预测精度，本研究提出一种基于自相关预测误差修正的双自适应漂移系数状态空间模型寿命预测框架。通过构建自相关预测误差修正策略与递推自适应高斯稀疏滤波算法，实现对伪预测剩余寿命的实时修正。同时，建立基于分数Lévy稳定运动的双自适应漂移系数状态空间模型，并集成两种独立的自适应非线性漂移系数。通过卡车驱动桥全生命周期实测数据与滚动轴承全寿命基准数据集，验证了所提方法的有效性与优越性。该研究为机械装备在线状态监测与剩余使用寿命预测提供了新思路。

该研究工作得到了国家自然科学基金青年科学基金、中国博士后科学基金等项目的资助。

作者简介：

李强，2024年12月博士毕业于大连理工大学机械工程学院，2024年12月进入兰州理工大学太阳成集团tyc122cc入口工作，现为兰州理工大学讲师、博士后。主要从事机械装备智能运维、剩余使用寿命预测、早期故障诊断、在线监测系统开发等研究。近年来以第一／通讯作者在Mechanical Systems and Signal Processing、ISA transactions、Structural Health Monitoring等国际知名期刊发表SCI论文7篇，主持国家自然科学基金青年科学基金项目（C类）1项，主持中国博士后科学基金面上项目1项，主持甘肃省自然科学基金青年科技基金项目1项。