详细信息：
成果简介：基于课题组国家自然科学基金和天津市自然科学基金重点项目研究成果，研发新型智 能故障诊断与剩余寿命预测系统，实现了装备智能状态辨识和寿命预测的工程实际应用。
成果核心创新点：基于深度迁移学习智能故障诊断方法框架，从扩充源域数据样本出发，构建动力学机理与数据虚实融合驱动的数据增强机制解决直升机传动系统智能故障诊断与寿命预测小样本问题，将故障机理先验知识与网络模型融合提升故障训练速度和诊断精度，通过最小化域间和域内对齐损失增强跨域不变特征提取能力，建立了融合故障机理先验知识的双对齐领域适配深度迁移学习机制。
成果详细用途：可检测装备早期异常和微小故障、进行智能故障趋势预测和剩余寿命预测，改定期维护和事后维护为预测维护，有效降低运行维护成本，提高经济效益。
预期效益说明：已形成一套不完备大数据下数字孪生驱动的直升机传动系统智能故障诊断与剩余寿命预测方法，相关关键技术研究成果均发表于中科院SCI一区顶级学术期刊，并申请多项发明专利。
成果简介：基于课题组国家自然科学基金和天津市自然科学基金重点项目研究成果，研发新型智 能故障诊断与剩余寿命预测系统，实现了装备智能状态辨识和寿命预测的工程实际应用。
成果核心创新点：基于深度迁移学习智能故障诊断方法框架，从扩充源域数据样本出发，构建动力学机理与数据虚实融合驱动的数据增强机制解决直升机传动系统智能故障诊断与寿命预测小样本问题，将故障机理先验知识与网络模型融合提升故障训练速度和诊断精度，通过最小化域间和域内对齐损失增强跨域不变特征提取能力，建立了融合故障机理先验知识的双对齐领域适配深度迁移学习机制。
成果详细用途：可检测装备早期异常和微小故障、进行智能故障趋势预测和剩余寿命预测，改定期维护和事后维护为预测维护，有效降低运行维护成本，提高经济效益。
预期效益说明：已形成一套不完备大数据下数字孪生驱动的直升机传动系统智能故障诊断与剩余寿命预测方法，相关关键技术研究成果均发表于中科院SCI一区顶级学术期刊，并申请多项发明专利。
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李晴
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