近日，我院机械工程学科博士研究生杨超在水下生产系统故障诊断方面取得重要进展，相关研究成果《快速稳定的水下生产系统复合故障诊断方法》（Fast and stable fault diagnosis method for composite fault of subsea production system）发表在《Mechanical Systems and Signal Processing》。《Mechanical Systems and Signal Processing》是机械工程领域的知名期刊，目前影响因子为7.9（SCI一区，TOP）。论文第一作者为博士研究生杨超，通讯作者为蔡宝平教授，中国石油大学（华东）为第一署名单位和唯一通讯单位，该研究得到国家重点研发计划、国家自然科学基金，工业和信息化部高技术船舶研究项目等联合资助。
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对于水下生产系统的故障诊断，稳定性是数字孪生模型和故障诊断模型能够应用于水下生产系统的前提，本研究在对现有水下生产系统长期诊断过程中发现，水下生产系统是一个典型的长期运行的缓变系统，其系统性能存在缓慢变化，这将影响故障诊断模型和数字孪生模型的动态性能。为解决此问题，提出了数字孪生驱动的水下生产系统长期稳定故障诊断方法，构建了数模双驱的水下生产系统故障诊断模型以保证诊断性能长期稳定，建立了数字孪生模型用于对故障诊断模型反馈验证，同时，为数据驱动的故障诊断模型提供训练数据，使用南海油田间隔一年的数据对所提出的模型进行了性能验证。
数字孪生驱动的水下生产系统长期稳定故障诊断方法
该方法针对水下生产系统故障诊断模型无法自主优化的问题，提出了数模双驱的动态故障诊断方法。降低了相似故障的误诊率，实现了故障诊断模型随系统变化实时动态调整，提升了诊断模型的适应性。
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0888327025000743?dgcid=coauthor
