4月1日，学院邀请机械工程2022级硕士杨骏担任“智萃沙龙”第十八期分享会的主讲人，以“基于数字孪生的深水防喷器液压控制系统故障诊断方法研究”为主题在古镇口校区海洋楼B203进行了学术成果汇报以及科研经验交流。此次分享会由学院兼职辅导员范瑞祥主持，二十余名硕士和博士生参与。
针对深水防喷器液压控制系统故障模式多样、故障数据不平衡的问题，杨骏探究了液压系统故障模式下的特征提取与时间序列建模方法，提出了数字孪生辅助的智能故障诊断框架，构建了基于Modelica的多物理场液压系统虚拟模型，提出了高精度动态校准仿真数据与真实传感器数据的双向数据融合技术，研究了多通道一维卷积神经网络与门控循环单元的联合建模方法。该方法在深水防喷器液压控制系统实验平台进行了实验测试与验证。实验结果表明，孪生数据的引入能够增强数据分布的稳定性，提高诊断准确度，为深水防喷器液压控制系统的智能故障诊断提供了可靠的解决方案。
报告最后，杨骏与现场参会学生对仿真软件Modelica的适用范围和建模过程进行了交流。
杨骏，2022级硕士研究生，主要从事海洋石油装备故障预测和健康管理的相关研究，导师为蔡宝平教授。目前以第一作者身份发表SCI论文1篇，其中SCI一区TOP论文1篇；授权专利6项，其中国家发明专利3项，实用新型专利3项；获中国研究生能源装备大赛（一等奖）、全国互联网+创新创业大赛（银奖）、山东省互联网+创新创业大赛（金奖），山东省研究生创新成果证书、硕士研究生国家奖学金；参与国家自然基金面上项目1项；作为联合培养硕士研究生前往阿尔伯塔大学访学半年。
