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航空发动机智能运维：环境感知条件下的强化学习故障诊断
该研究提出了持续对比强化学习（Continual Contrastive Reinforcement Learning, CCRL）方法。该方法将航空公司的实际运行工况视为智能体的交互学习环境，构建了兼具特征判别与类型识别能力的强化学习诊断架构，使智能体能够在监测数据持续增长的场景下进行动态优化。
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船用柴油机智能运维：气缸盖开裂的热力学模拟与可解释故障诊断
该研究提出了一种热力学模拟辅助随机森林的诊断框架，将热力学机理先验知识与机器学习算法相结合，建立了一套涵盖物理建模、参数微调、特征优选与可解释性分析的智能化运维诊断流程。
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BMSFormer：面向资源受限BMS的高效锂离子电池SOH在线估计模型与技术解析
在锂离子电池健康状态（SOH）在线估计领域，国内研究团队在期刊《Energy》上发表了题为“BMSFormer: An efficient deep learning model for online state-of-health estimation of lithium-ion batteries under high-frequency early SOC data with strong
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基于SHAP全局特征分析的船用柴油机活塞环磨损智能故障诊断
本篇博客围绕发表于学术期刊Measurement的SCI论文《Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards explainable fault diagnosis of combustion chamber components of marine diesel engines》展开，探讨如何应用随机森林算法联合SHAP全局特征归
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深度残差学习笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet
深度残差学习笔记：Deep Residual Networks with Dynamically Weighted Wavelet Coefficients for Fault Diagnosis of Planetary Gearboxes这篇文章将深度学习算法应用于机械故障诊断，采用了“小波包分解+深度残差网络(ResNet)”的思路，将机械振动信号按照故障类型进行分类。文章的核心创新点：复杂
