研究方向一：复杂机械系统数字孪生建模

针对风电装备、工业机器人、航空发动机等由旋转机械部件组成的大型复杂机械系统，采用运动学、动力学等理论知识，构建系统的数字孪生模型，揭示系统关键零部件的故障演化机理和不同故障状态下系统的动态响应机制，通过物理仿真模型与在线监测数据的虚实交互，实现对物理实体与虚拟模型的动态校准与匹配，为机械系统的在线健康监测与剩余寿命预测奠定理论基础。

研究方向二：机械装备在线健康监测

利用振动、温度、电流等机械装备内嵌传感数据、外加传感数据、运行控制参数，对装备的工作性能、健康状态进行在线监测，结合现代信号处理、人工智能等数据挖掘手段，从动态监测信号中挖掘有价值故障信息，及时发现潜在故障隐患，实现早期故障的及时预警；根据系统的故障动态响应机理和传输特性，从监测信号中反向溯源故障发生部位，并对故障演化程度进行定量判定，为故障未来演化趋势预测提供技术支撑。

研究方向三：数模联动剩余寿命预测

基于装备退化过程的物理机理或退化数据的统计规律，考虑装备退化行为的随机波动性、个体差异性、工况时变性等不确定因素影响，构建装备的随机退化模型对其退化行为进行数学表征；建立数据与模型的在线动态更新策略，根据装备的实时监测数据对模型进行在线更新，实现数据与模型的联合动态匹配；根据模型更新结果，对未来退化趋势进行预测，得到其达到失效阈值的剩余寿命预测结果，并对结果的不确定性进行量化。

研究方向四：工业大数据智能运维平台研发

面向风电装备、工业机器人、新能源汽车等分布式装备，研发工业大数据智能运维平台，集成数字孪生建模、在线健康监测、剩余寿命预测等核心技术，实现对装备健康状态的远程在线监测和剩余寿命预测，为企业管理者的运维决策和现场维护人员的维修工作提供指导。