近日，我院机械工程相关方向博士研究生张银行在液压系统传感器容错策略研究方面取得重要进展，相关研究成果以题为《Reliability-oriented sensor fault-tolerant strategy for hydraulic systems》的论文发表在国际权威期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上。该期刊是工程技术领域的国际顶级期刊（SCI一区TOP），目前影响因子为9.0，在复杂工程系统的可靠性建模、风险评估与安全工程方法等研究方向具有重要学术影响力。论文第一作者为我院机械工程系博士研究生张银行，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、山东省杰出青年学者科学基金、山东省博士后创新项目以及中央高校基础科研基金的联合资助。
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针对液压系统中传感器故障会产生错误测量和误报警，导致不必要的停机和运行可靠性降低的问题，提出了一种基于多源信息融合的面向可靠性的传感器容错策略，该策略将传感器的物理测量、基于模型的卡尔曼滤波预测和基于人工智能的LSTM被集成以提供互补的传感信息。在六种典型传感器故障情况下，对水下轻型介入设备液压系统进行了实验验证，结果表明，该策略能有效重构故障传感器信号，减少虚警，以及改善监察的准确性和运作的连贯性。所提的架构提供了一个切实可行的方法，以提高液压系统运行可靠性-通过协调使用基于模型和基于人工智能的冗余信息，在海底液压系统中实现传感器定向容错。
多源数据融合的面向可靠性的容错策略
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.116523
