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法国巴黎萨克雷大学曾志国教授做客学者论坛

文：教师发展中心来源：党委教师工作部、人力资源部（教师发展中心）时间：2024-07-26 942

　　7月19日，法国巴黎萨克雷大学曾志国教授应邀做客“学者论坛”，为师生作了题为“Empowering predictive maintenance with physics-informed machine learning and digital twins”的学术讲座。本次学者论坛由教师发展中心主办，机械与电气工程学院和经济与管理学院共同承办，机械与电气工程学院刘宇教授主持，肖宁聪教授、刘志亮副教授，夏侯唐凡、吴军、曹迪老师等50余位师生参加。

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　　曾志国教授在讲座中介绍了机器臂的数字孪生模型、基于系统级观测信息的机械臂电机故障诊断、基于内嵌物理信息深度学习的预测性维护决策三方面的工作。曾教授指出，预测性维护已经成为当今行业的一项关键技术，深度学习的最新进展为数据驱动的预测性维护创造了巨大潜力。然而，数据驱动的方法必须依赖大量带标签的故障数据来训练深度学习模型，这在实践中往往过于昂贵和耗时。曾教授首先介绍了团队在搭建机械臂数字孪生模型方面的工作，并提出了一个基于系统级轨迹观测数据的机械臂电机故障诊断方法和一个两阶段内嵌物理深度学习架构的剩余寿命预测方法。结果表明，由数字孪生训练的深度学习模型能够准确诊断来自4种不同电机的13种故障/失效的位置和模式。

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