专题会议列表
专题会议 #01
电池故障诊断与健康管理前沿技术
随着电池技术在新能源汽车、储能系统、智能移动设备等领域的重要性不断提升，电池的故障诊断与健康管理成为保障系统安全性、可靠性和高效运行的关键。为促进该领域的理论研究与实际应用，本专题会议旨在为电池故障诊断与健康管理的专家、学者、工程技术人员以及企业代表提供一个高水平的学术交流平台。
会议目的：
- ● 前沿探讨：深入交流电池故障产生机理、故障检测技术以及电池状态评估与健康管理方法的最新研究成果。
- ● 应用分享：展示先进的电池监测技术、数据驱动方法和智能化诊断工具在实际工程应用中的成功案例。
- ● 跨界合作：推动产学研之间的合作，探索多学科融合在电池健康管理中的应用，解决当前技术难题。
- ● 未来展望：探讨电池故障预警、剩余寿命预测及风险控制等方面的未来发展趋势，为电池系统安全与高效运行提供理论支持和技术储备。
会议内容主要包括：
● 电池故障诊断技术
基于传统信号处理及统计分析的故障检测方法
机器学习、深度学习在电池故障识别中的应用
多传感器数据融合与故障模式识别技术
● 电池健康管理与状态评估
电池状态（SoH）评估与剩余寿命预测技术
基于电化学模型与数据驱动方法的健康管理策略
实时监控系统及数据采集技术在健康管理中的应用
● 故障机理与案例分析
电池失效机理解析与故障原因剖析
典型故障案例及其诊断处理经验分享
● 预警系统与风险控制
电池早期预警系统设计及故障风险评估
故障应急响应与安全管理策略
● 产业应用与未来趋势
新能源汽车与储能系统中电池故障诊断的实践应用
电池管理系统（BMS）技术的革新及未来发展方向
通过本专题会议，我们期望搭建一个跨学科、跨领域的合作平台，不仅为研究者提供最新理论成果的交流机会，也为工程应用中的实际问题寻找有效解决方案，共同推动电池故障诊断与健康管理技术的进步，为保障各类电池系统的安全、稳定与高效运行贡献智慧和力量。
专题会议 #02
新能源系统智能故障诊断与健康管理
会议组织者：
江国乾，副教授，燕山大学
金晓航，教授，浙江工业大学
电子邮箱：xhjin@zjut.edu.cn
徐正国，教授，浙江大学
电子邮箱：xzg@zju.edu.cn
程徐，天津理工大学,
电子邮箱：xu.cheng@ieee.org
详细信息附件:专题会议#02.pdf
专题概述：
在全球能源结构向绿色低碳转型的背景下，以风电、光伏、储能、氢能为核心的新能源系统规模化应用已成为实现“双碳”目标的关键路径。然而，新能源系统设备结构复杂、运行工况多变、环境扰动频繁，其故障诊断与健康管理面临数据维度高、动态建模难、诊断模型可解释性差、寿命预测精度低、维护决策滞后等挑战。人工智能、大模型、数字孪生、物联网、边缘智能等技术的深度融合，为新能源系统全生命周期健康管理提供了理论突破与技术创新契机。本专题聚焦新能源系统全生命周期中的故障诊断、健康管理及安全优化问题，旨在汇聚国内外学术界与工业界的前沿研究成果，共同探讨智能技术与新能源场景深度融合的创新方法与应用实践以及相关领域的新挑战和未来研究方向，助力新能源系统向更安全、更高效、更可靠的方向发展。
专题会议 #03
航空航天系统智能运维与健康管理前沿技术
会议组织者：
彭丹丹，博士后，香港理工大学
电子邮箱：dandanpeng2@gmail.com
刘晨宇，教授，西北工业大学
电子邮箱：chenyuliu@nwpu.edu.cn
王腾，副教授，西北工业大学
电子邮箱：wangteng@nwpu.edu.cn
项盛，讲师，重庆邮电大学
电子邮箱：xiangsheng@cqupt.edu.cn
彭丹丹，博士后，香港理工大学
电子邮箱：dandanpeng2@gmail.com
刘晨宇，教授，西北工业大学
电子邮箱：chenyuliu@nwpu.edu.cn
王腾，副教授，西北工业大学
电子邮箱：wangteng@nwpu.edu.cn
项盛，讲师，重庆邮电大学
电子邮箱：xiangsheng@cqupt.edu.cn
详细信息附件:专题会议#03.pdf
专题概述：
随着航空航天技术的飞速发展，飞行器系统的复杂性和智能化程度不断提升，故障诊断与健康管理（PHM）技术已成为保障航空航天系统安全性、可靠性和高效运行的核心支撑。本专题会议聚焦航空航天系统PHM的前沿技术与应用，旨在应对该领域因高动态性、强耦合性及极端环境适应性所带来的独特挑战，如多源异构数据处理、复杂故障模式识别、动态建模与高精度寿命预测等。会议将深入探讨航空航天PHM领域的最新研究成果，涵盖故障机理研究、智能检测技术、状态评估方法及剩余寿命预测，重点关注人工智能、数字孪生等新兴技术的创新应用与突破，为航空航天系统的安全、可靠与高效运行提供坚实的理论支持和技术储备。通过搭建高水平的学术交流平台，本专题会议致力于推动航空航天PHM技术的创新发展，助力解决工程实践中的关键问题，为行业进步注入新动能。
专题会议 #04
先进的高端装备测量，监测，诊断及维护技术
会议组织者：
王欢，博士后，香港城市大学
电子邮箱：liyifan@swjtu.edu.cn
详细信息附件:专题会议#04.pdf
专题概述：
高端装备作为国家战略产业与经济发展的核心支撑，其测量、监测、诊断及维护技术的智能化升级是保障装备安全运行、降低运维成本、提升国际竞争力的关键。当前，随着装备复杂度与极端工况需求的增加，传统方法面临监测精度不足、故障溯源困难、维护滞后等挑战，亟需融合人工智能、数字孪生、大模型等新兴技术，构建全生命周期智能运维体系。本专题重点关注新型智能传感器与边缘计算赋能的嵌入式监测系统；基于物理机理与深度学习融合的故障诊断算法；数字孪生驱动的装备健康状态动态仿真与维护决策；面向工业 5.0 的人机协同智能运维平台。最终，推动高端装备从“被动维修”向“主动健康管理”转型，为智能制造、能源安全、国防建设等领域提供技术保障。
专题会议 #05
无人系统和高端装备的感知诊断与自愈控制
会议组织者：
金增旺，副教授，西北工业大学
电子邮箱：jin_zengwang@nwpu.edu.cn
电子邮箱：jin_zengwang@nwpu.edu.cn
详细信息附件:专题会议#05.pdf
专题概述：
无人系统和高端装备的感知诊断与自愈控制，是其智能化水平的重要体现，也是实现自主化运行的核心技术支撑。随着低空经济、智能制造等战略性新兴产业的快速发展，无人飞行器、高端硅单晶生长装备等智能系统正面临着愈加复杂的应用场景，不仅需要应对强电磁干扰、极端温压、多物理场耦合等复杂环境，更要满足高可靠性、强实时性、自主容错等严苛要求。在此背景下，智能感知、诊断预测与自愈控制技术已成为突破系统性能瓶颈的关键所在。本专题重点关注挑战性任务下的智能感知技术、多故障耦合跨尺度传播下的高效诊断、性能受限约束下的自愈控制等，为低空经济、智能制造等领域向更高层级的自主智能迈进提供技术支撑。
专题会议 #06
数据驱动的复杂装备故障诊断、预测及健康管理
会议组织者：
王剑宇， 副研究员， 四川大学
吴泽豫， 助理研究员 ，北京航空航天大学
电子邮箱：wuzeyu@buaa.edu.cn
苗建国 ，讲师 ，重庆邮电大学
电子邮箱：miaojg@cqupt.edu.cn
详细信息附件:专题会议#06.pdf
专题概述：
随着工业装备向大型化、复杂化、智能化方向发展，其运行安全性和可靠性面临着前所未有的挑战。数据驱动方法利用装备运行过程中产生的海量数据，结合机器学习、深度学习等先进技术，为复杂装备的故障诊断、预测及健康管理提供了新的解决方案。本专题旨在为国内外专家学者提供一个高水平的交流平台，分享数据驱动的复杂装备故障诊断、预测及健康管理领域的最新研究成果、创新技术和成功应用案例。专题将涵盖但不限于以下主题：
- ● 数据驱动的复杂装备状态监测方法
● 数据驱动的复杂装备异常检测方法
● 基于机器学习的复杂装备故障诊断方法
●基于深度学习的复杂装备故障预测方法
● 复杂装备健康状态评估与剩余寿命预测方法
● 数据驱动的复杂装备智能运维与决策支持
● 在航空航天、能源电力、轨道交通等领域的应用
本专题诚挚邀请相关领域的专家学者踊跃投稿，分享最新研究成果，共同探讨数据驱动的复杂装备故障诊断、预测及健康管理技
术的发展趋势和未来方向。
专题会议 #07
系统运行安全智能监测、诊断与控制技术
会议组织者：
张可，教授，重庆大学
电子邮箱：zhangke@cqu.edu.cn
柴毅，教授，重庆大学
电子邮箱：chaiyi@cqu.edu.cn
陈立平，教授，合肥工业大学
电子邮箱：lip_chen@hfut.edu.cn
李华锋，教授，昆明理工大学
电子邮箱：hfchina99@163.com
王坤朋，教授，西南科技大学
电子邮箱：wkphnzk@163.com
孙健，副教授，西南大学
朱哲人，助理研究员，杭州师范大学
电子邮箱：drzzr@hznu.edu.cn
详细信息附件:专题会议#07.pdf
工业过程系统作为国民经济运行的核心基础设施，其运行安全直接关系到生产效率、资源利用效率和社会公共安全。这类系统具有多物理场耦合、强非线性、时空动态特性及分布式协同等复杂特征，导致传统的安全监测与控制方法难以满足现代工业的需求。随着传感技术、工业互联网等关键技术的持续突破，以及大数据与人工智能算法的快速迭代，工业过程系统运行安全领域迎来了创新发展机遇。当前，该领域研究聚焦于三大核心问题：
1、如何构建基于多源异构数据的深度知识挖掘体系，通过人工智能技术揭示系统运行的潜在规律；
2、如何建立融合机理模型与数据驱动的智能诊断框架，实现系统功能安全的全生命周期监测；
3、如何发展基于障碍函数理论与安全强化学习的闭环控制方法，构建具有自主安全能力的智能控制系统。
本次专题致力于汇聚数据科学、人工智能、控制理论等领域的前沿成果，为工业过程系统运行安全监测、诊断与控制的理论创新和工程应用提供高端学术交流平台。重点关注但不限于以下研究方向：
1、工业过程和系统关键性能指标预测与过程监测；
2、数据驱动的故障检测、分类及溯源；
3、面向系统运行状态的安全控制与安全强化学习；
专题会议 #08
机械系统动态建模、状态监测与智能诊断技术
会议组织者：
马萍，副教授、新疆大学
电子邮箱：maping@xju.edu.cn
王聪，教授，新疆大学
电子邮箱：wangc@xju.edu.cn
高丙朋，副教授，新疆大学
电子邮箱：xjugaobp@xju.edu.cn
杨宏飞，副教授，石河子大学
详细信息附件:专题会议#08.pdf
随着现代机械系统向高精度、高复杂度和智能化方向发展，机械系统的动态建模、状态监测与智能诊断技术成为保障其安全运行、提升效率的关键。本专题聚焦于通过理论创新与技术融合，解决机械系统全生命周期中的动态行为分析、实时状态监控及故障精准诊断问题，推动人工智能、数字孪生等前沿技术在故障诊断领域的深度应用。本专题旨在为国内外专家学者提供一个高水平的交流平台，展示系统动态建模、状态监测与智能诊断领域的最新研究成果、创新技术和成功应用案例，为系统安全稳定运行提供理论和技术支持。专题涵盖但不限于以下主题：
● 机械系统动态建模技术
● 机械系统关键部件寿命预测技术
● 基于人工智能的机械系统故障诊断技术
● 人工智能技术在化工、电力、农业系统状态监测中的应用
专题会议 #09
风光火储电力系统及其装备故障诊断与安全监测
会议组织者：
详细信息附件:专题会议#09.pdf
本专题聚焦新型电力系统中多能源协同运行的关键技术挑战，将深入探讨风光火储联合发电系统及其关键设备的故障机理、智能诊断方法和安全监测技术，重点交流人工智能、大数据、数字孪生等前沿技术在电力设备状态评估、故障预警和健康管理中的创新应用。专题将涵盖新能源机组（风机、光伏阵列）、传统火电机组及储能系统的典型故障模式分析、在线监测技术研发、寿命预测模型优化等核心议题，同时关注极端天气条件下多能互补系统的安全防护策略，共同推动电力装备智能化运维技术的突破与发展，为构建安全、高效、低碳的新型电力系统提供关键技术支撑和解决方案。
专题会议 #10
高铁牵引传动系统故障诊断、安全控制与健康管理前沿技术
会议组织者：
钟麦英，教授，山东科技大学
电子邮箱：myzhong@sdust.edu.cn
彭涛，教授，中南大学
电子邮箱：pandtao@csu.edu.cn
贺凯迅，教授，山东科技大学
杨超，讲师，中南大学
电子邮箱：chaoyang@csu.edu.cn
详细信息附件:专题会议#10.pdf
本专题旨在为学术界、工业界及科研机构的专家、学者和工程师提供一个国际化的交流平台，围绕高铁牵引传动系统的故障诊断与安全控制领域，探讨前沿理论、创新技术与工程应用。聚焦模型驱动与数据驱动的智能诊断方法、信息物理系统安全性、健康管理与容错控制等核心议题，推动跨学科融合，加速研究成果在轨道交通、智能制造等领域的转化，提升复杂工业系统的可靠性、安全性与智能化水平。
会议内容将围绕以下主题展开深入讨论与交流：
智能诊断理论：包含但不限于模型驱动的故障诊断方法、动态系统建模与验证；数据驱动的故障诊断：包含但不限于基于深度学习、迁移学习与统计方法的故障诊断；主动故障诊断与实时状态估计技术；安全性与容错控制；容错控制与自愈控制策略设计；离散事件系统与复杂网络化系统的故障容错；健康监测与预测技术；高铁牵引传动系统的故障诊断案例研究；牵引电机等旋转机械的维护策略优化等。
专题会议 #11
轨道交通系统智能运维与健康管理
会议组织者：
蔡伯根，教授，北京交通大学
电子邮箱：bgcai@bjtu.edu.cn
徐井芒，教授，西南交通大学
王田天，教授，湖南大学
电子邮箱：wangtt@hnu.edu.cn
文 韬，教授，北京交通大学
电子邮箱：wentao@bjtu.edu.cn
详细信息附件:专题会议#11.pdf
我国高速铁路发展已由大规模建设逐步转入长期安全运营管理与高效维护的关键阶段，铁路信号与基础设施作为保障行车安全、提升运输效率的核心，面临复杂服役环境下的智能化运维和高可靠性健康管理挑战。本专题将探讨铁路信号设备以及道岔系统等铁路基础设施的高效故障诊断方法研究、智能运维策略制定和先进健康管理体系构建等方面的内容，旨在利用智能化技术解决设备运维过程中存在的状态感知不充分、故障溯源困难、健康评估精度不足以及预测性维护能力有限等问题。本专题将重点围绕但不局限于智能检测与传感技术、数据驱动的健康评估方法、基于物理模型的预测性维护策略、人工智能与大数据在运维决策中的应用等方向展开深入交流，推动铁路信号与基础设施智能运维技术的发展，提升铁路系统的安全性与可靠性。
