【成果】博士生刘一凡在时变系统的最优故障检测方面取得重要进展

近日，我院控制科学与工程专业2024级博士研究生刘一凡在时变系统的最优故障检测方面取得重要进展，相关研究成果Optimal Fault Detection for Stochastic Time-Varying Systems via Hotelling’s T² Statistic被国际权威期刊《IEEE Transactions on Industrial Electronics》录用。《IEEE Transactions on Industrial Electronics》是自动化与控制领域的国际权威期刊，目前影响因子7.2，为SCI一区Top期刊。论文第一作者为刘一凡，通讯作者为盛立教授和周东华教授，太阳集团tyc234cc为第一署名单位和通讯单位，该研究得到国家自然科学基金、国家重点研发计划和山东省泰山学者研究基金等项目的资助支持。

图1 论文首页

         故障检测的核心目标是及时发现工业系统中可能发生的故障，从而确保其安全可靠的运行。在实际工程应用中，工业系统会受到各类噪声的影响。这些噪声的统计特性是难以获取的，并且会淹没故障信号，给故障检测带来困难。在该背景下，本文研究了协方差矩阵未知的时变系统最优故障检测问题。首先设计了一致性的故障检测框架，并将误报率和漏报率作为优化指标。其中，误报率指系统正常运行下报警的概率，漏报率指系统发生故障后未报警的概率。然后，通过分析不同检测方案的性能指标差异来得到最优的故障检测器。最后，在旋转导向钻井工具系统上进行了大量对比实验，结果证明了该算法在实际应用中的有效性。

图2 旋转导向钻井工具实验平台

盛立教授团队长期聚焦复杂系统的故障诊断与容错控制、随钻测控系统的控制与滤波、人工智能在时序数据处理中的应用等研究方向。团队主持国家重大科研仪器研制项目课题、国家重点研发计划课题、国家科技重大专项子课题、国家自然科学基金等国家级/省部级项目10余项；在IEEE Transactions on Automatic Control、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Industrial Informatics等控制领域权威期刊发表论文 100 余篇；获山东省自然科学二等奖、山东省技术发明二等奖、中国自动化学会技术发明一等奖等科研奖励10余项。

论文链接：

 Y. Liu, L. Sheng*, M. Gao, Y. Niu, D. Zhou*. Optimal fault detection for stochastic time-varying systems via Hotelling's T² statistic. IEEE Transactions on Industrial Electronics, doi: 10.1109/TIE.2026.3670289. (https://ieeexplore.ieee.org/document/11430657)