专题链接：https://zkxb.xjtu.edu.cn/#/NewsDetails?ItemId=1433

一、专题介绍
  机械装备是航空航天、先进制造、交通运载、新能源、国防军工等重要领域的核心支撑，其故障诊断与寿命预测对保障装备安全可靠运行至关重要。近年来，随着人工智能、传感等技术的飞速发展，装备诊断与预测呈现出基于状态监测大数据的发展趋势，与传统方式相比，实现了“端到端”一体化的高精度监测、诊断与预测，具有重要的应用前景。因此，大数据驱动的机械装备智能故障诊断与预测是目前的前沿热点研究问题。
  《西安交通大学学报》编辑部特邀请西安交通大学李响副教授和重庆大学秦毅教授担任专题主编，负责组织“大数据智能故障诊断与预测”专题。即日起征稿，截稿日期2024年12月31日，拟定于2025年下半年出版。
  

征稿方向（包括但不限于）：
  1. 智能故障诊断；
  2. 剩余寿命预测；
  3. 装备及部件异常检测；
  4. 装备及部件健康指标构建；
  5. 装备及部件智能运维；
  6. 装备及部件数字孪生建模。
 

二、专题主编

  李响，西安交通大学机械学院副教授、特聘研究员，博导，英国工程技术学会会士（IET Fellow），科睿唯安全球高被引科学家，主要研究方向为工业人工智能、机器视觉、神经形态计算、智能运维等，参与制定国家标准3项，研究成果在智能制造、轨道交通等领域获得工程应用，担任期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Expert Systems with Applications、Pattern Recognition副主编，《西安交通大学学报》、《机械工程学报》、JDMD、IEEE/CAA JAS等期刊青年编委，发表ESI高被引论文22篇，热点论文8篇，谷歌学术引用9000次以上，H指数43。

  秦毅，重庆大学机械与运载工程学院教授，博士生导师，入选国家青年拔尖人才、首批重庆英才·青年拔尖人才、全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力排行榜”；承担国家和省部级科研项目20余项，以第一作者/通讯作者在IEEE TII/ TNNLS/TIE/TMAC/TCYB/TSMC、MSSP等权威期刊上发表SCI论文106篇，其中中科院1区和TOP期刊论文80篇，在科学出版社出版学术专著1部，获授权国家发明专利36项、美国发明专利1项、英国发明专利1项；获省部级科技奖励一等奖5项、英国物理学会（IOP）出版社2019高被引作者奖、IEEE Reliability Society Chongqing Chapter杰出青年科学家；担任IEEE Senior Member、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement和Journal of Field Robotics副主编、多个国内外期刊编委、IEEE可靠性学会重庆分会副主席、中国振动工程学会转子动力学会专业委员会和动态测试专业委员会常务理事、中国自动化学会技术过程的故障诊断与安全性专业委员会专委等。
  

三、征稿要求
  “大数据智能故障诊断与预测”专题征稿包括研究论文和综述性论文，所有来稿均按编辑部“三审三校”流程进行审稿和出版，要求如下：
  1.未公开发表的原创性科研成果，具有科学性、学术性和创新性；
  2.校外稿件的研究项目需具有省部级基金资助；
  3.综述性稿件需以教师为第一作者；
  4.所有来稿需登录《西安交通大学学报》官网进行投稿，学科选择“专题：大数据智能故障诊断与预测”，官网网址：http://zkxb.xjtu.edu.cn/。
  

四、联系方式
  李响 lixiang@xjtu.edu.cn
  秦毅 qy_808@cqu.edu.cn
  刘杨 xuebao7@mail.xjtu.edu.cn 029-82668206
  陶晴 xuebao2@mail.xjtu.edu.cn 029-82668206
  

五、期刊简介
  《西安交通大学学报》(月刊)创刊于1960年，以“出精品、创名牌、办一流学报，争时效、促交流、举科技人才”为办刊目标，坚持理论性、原创性和时效性，搭建一流的学术交流的平台，展示优秀科研成果。
  《西安交通大学学报》被EI、Scopus、CSCD等多种重要数据库收录；2019年入选“中国科技期刊卓越行动计划”项目，刊发的论文属于科技部发布的三类高质量论文；2021年入选“陕西省三秦卓越科技期刊-领军期刊”项目。