数据驱动智能故障诊断技术应用与实践
研究，以第一/通讯作者在《Knowledge-Based Systems》、《IEEE Transactions on Systems,Man, and。三、基于支持向量机 （SVM）、k 最近邻 （KNN）、随机森林 （RF）、XGBoost 和人工神。使用改进的 1D-CNN 和原始 1D-CNN 模型比较 4 种特征提取方法（WPD、EMD、为培养掌握工业知识、数据科学与 AI 算法的复合型
·
随着工业 4.0 与智能制造深入推进，装备智能诊断与预测性维护正经历从自动化向自主化的关键
转型。传统依赖专家经验与阈值规则的模式，已难以应对现代工业装备的复杂动态工况与高可靠性要
求。以深度学习、迁移学习和物理信息神经网络为代表的新一代 AI 技术，正通过数据驱动与物理机
理的深度融合，推动诊断范式实现从“信号感知”到“特征认知”、从“故障识别”到“寿命预测”
的跨越。为培养掌握工业知识、数据科学与 AI 算法的复合型人才，特举办“数据驱动智能故障诊断
技术应用与实践”培训，
前沿技术与理论深度融合：课程涵盖从传统振动分析到时频域方法，再到深度学习、迁移学习、物理
信息神经网络等前沿智能诊断技术，结合旋转机械故障特性，使学员系统掌握最新技术动态及其在工
业诊断中的应用
递进式案例实践教学：通过包络谱分析轴承故障、1D-CNN 自动特征提取、LSTM 寿命预测、DANN 跨域
迁移等递进式案例实践，让学员在解决实际诊断问题的过程中深化理论理解，提升工程应用能力
多学科知识交叉融合：课程内容深度融合机械动力学、信号处理、计算机科学等多个学科领域，培养
学员建立“机理+数据”双驱动的跨学科思维，全面提升解决复杂诊断问题的能力
系统化与针对性并重：从振动分析基础讲起，逐步深入到深度学习、迁移学习等核心内容，系统构建
知识体系，同时针对性解决旋转机械故障诊断中的小样本、跨工况等特定挑战
先进工具与平台实战应用：课程基于 Python 生态，实战应用 scikit-learn、TensorFlow/PyTorch
等主流框架，使学员熟练掌握智能诊断所需的完整工具链，提升从算法实现到工业应用的转化效率
突出物理机理融合，掌握诊断技术新范式：引入物理信息神经网络（PINN），教授如何将动力学方
程作为约束嵌入深度学习模型，实现数据驱动与物理规律的深度融合，提升模型在数据稀缺场景下的
可靠性与泛化能力
一、智能故障诊断
的现状与挑战
方法背景：机械设备健康监测经历了从经验驱动到数据驱动、再到物理-数据融合的演进。
学术渊源：“A comprehensive review on machinery fault diagnosis,” MSSP, 2022 总
结了当前研究现状与未来挑战。
方法要点：主要挑战包括小样本问题、跨工况适应、模型可解释性不足
课程案例：
一、基于综述问题的智能故障诊断研究路径分析 —— 帮助学生理解从传统方法到深度模
型的演进逻辑。
图 1.1 智能故障诊断发展阶段示意图
二、振动信号分
析方法论
方法背景：振动信号是旋转机械故障诊断的主要信息源，分析方法包括时域、频域和时频
域
学术渊源：Randall, “Vibration-based Condition Monitoring,” Wiley, 2011 系统总
结了传统振动分析方法
方法要点：时域（RMS、峭度）、频域（频谱峰值）、时频域（小波变换、包络分析）
课程案例：
一、基于包络谱分析的滚动轴承外圈故障识别 —— 通过包络解调提取故障频率特征，验
证时频域分析的有效性。
二、 基于小波包能量熵的多工况轴承特征提取方法 —— 比较不同小波基在信号分解中的
效果。
图 2.1 包络谱分析流程
图 2.2 小波包能量分布与特征差异图
三、基于特征学习
的 智 能 故障 诊 断
方法
方法背景：传统机器学习通过人工特征与分类模型结合，实现早期智能故障识别。
学术渊源：Rolling bearing fault diagnosis based on RQA with STD and WOA-SVM
方法要点：SVM、随机森林、梯度提升树等模型在小样本与特征维度受限场景下表现良好。
课程案例：
一、基于 SVM 的滚动轴承外圈故障识别实验 —— 通过提取 RMS、峭度特征实现二分类诊
断
二、基于集成学习的多工况轴承故障识别性能对比研究 —— 基于预测性维护的 FD 模型
的特征重要性
四、深度学习及其 应用
方法背景：深度学习通过端到端的特征学习显著提升故障识别鲁棒性
学术渊源：Fault diagnosis of air conditioning compressor bearings using wavelet
packet decomposition and improved 1D-CNN,
方法要点：one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN)、wavelet packet
decomposition (WPD) 、variational mode decomposition (VMD)。
课程案例：
一、基于 1D-CNN 的轴承振动信号自动特征提取与故障分类 —— 展示卷积层对原始信号
特征的自学习能力
二、基于 LSTM 的滚动轴承寿命预测与退化趋势建模 —— 利用时间序列特征预测设备剩
余寿命（RUL）
三、基于支持向量机 （SVM）、k 最近邻 （KNN）、随机森林 （RF）、XGBoost 和人工神
经网络的电力变压器故障检测通用模型
n
图 4.1 1D-CNN 结构与特征图可视化示意图
图 4.2 用于轴承故障诊断的改进一维
CNN 模型的架构
图 4.3 使用改进的 1D-CNN 和原始 1D-CNN 模型比较 4 种特征提取方法（WPD、EMD、
VMD 和 FMD）的故障识别性能的混淆矩阵
五、迁移学习及应
用
方法背景：迁移学习解决源域与目标域分布不一致问题，提升模型跨工况泛化能力。
学术渊源：Zero/few-shot fault diagnosis of rotary mechanism in rotational iner
tial navigation system based on digital twin and transfer learning
方法要点：领域自适应、特征迁移、小样本学习等关键方向
课程案例：
一、基于 DANN 的不同负载工况轴承信号跨域迁移诊断 —— 通过迁移学习实现轴承故障诊断。
二、基于 Uni-Faultg 的小样本齿轮箱故障快速识别方法 —— 利用原型网络在极少样本
下完成分类任务
三、基于 PCA-小波特征融合的跨工况特征迁移诊断模型 —— 融合统计与频域特征提升迁
移鲁棒性
图 5.1 基于 DANN 模型的故障仿真流程图
图 5.2 零样本故障诊断方法的流程图
图 5.3 基于加速度计信号的故障诊断迁移学习任务结果
六、物理信息神经
网络（PINN）
方法背景：PINN 结合物理约束与神经网络学习，提高模型在数据稀缺场景下的可信性
学术渊源：A data-physic driven method for gear fault diagnosis using PINN and
pseudo-dynamic features
方法要点：在损失函数中嵌入物理方程约束，保证预测结果满足系统动力学规律
课程案例：
一、基于 PINN 的齿轮动态系统动力学参数反演实验 —— 通过物理残差约束实现参数估
计
二、基于 PYTORCH 版基于注意力机制的小样本故障诊断的 1D-Grad-CAM
融合诊断模型 —
— 结合少量实测数据与物理规律提高预测精度
图 6.1、单正齿轮副的 4 自由度动力学模型
图 6.2 、基于小样本的故障诊 断框架
七、论文精讲与研
究展望
通过精讲高被引论文《Deep transfer learning strategy in intelligent fault diagnosis
of rotating machinery》，帮助学员掌握科研逻辑与论文结构，重点拆解该论文的研究问
题、创新点与实验设计，并基于此开展论文核心思想（深度迁移诊断模型）的复现实践，
让学员在理论学习与动手验证中深化对旋转机械智能故障诊断技术的理解；并进一步围绕“跨域、可解释与物理融合诊断前沿” 展开未来趋势讨论，既总结当前旋转机械故障诊断
领域的核心研究方向，为学员后续的论文选题提供贴合领域发展的启发，形成 “理论学习
- 实践验证 - 方向探索” 的完整教学链条
主讲介绍：
国家“双一流”、“211 工程”、“985 工程”重点建设高校的博士团队。一直致力于故障诊断
研究，以第一/通讯作者在《Knowledge-Based Systems》、《IEEE Transactions on Systems,Man, and
Cybernetics: Systems》、《Journal of Intelligent Manufacturing》等国际 Top 期刊发表论文数
十篇。擅长领域：故障诊断、智能算法优化、人工智能等
2026 年 03 月 28 日-03 月 29 日
在线直播（授课 2 天）
2026 年 04 月 05 日-04 月 06 日
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