6月21日，广东省科学院智能制造研究所举办智能制造大讲堂（第三期），特别邀请西安交通大学严如强教授作《AI赋能装备智能诊断与预测》报告、华南理工大学李巍华教授作《面向工业场景的深度迁移学习智能诊断：研究进展与挑战》报告。
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。随着人工智能大潮的到来，越来越多的行业开始和AI融合，来探索全新的可能性。以深度学习为代表的新一代人工智能技术在特征挖掘、知识学习与智能程度等方面所表现出的显著优势，为装备故障诊断与预测提供了新途径。
严如强教授在介绍人工神经网络发展历史的基础上，引出深度学习的概念及特征，随后介绍了几种典型的深度网络模型，特别是课题组最新构造的小波核深度网络模型及其在航空发动机故障诊断与预测中的应用，最后给出了深度学习在今后的发展趋势。
严如强教授作报告
李巍华教授阐述了重大装备故障诊断及预测性防护的研究背景与意义，介绍了深度迁移学习理论概述及深度迁移诊断工业应用场景，分析了深度迁移诊断模型选取及结论与展望。
李巍华教授作报告
此次讲座，主题鲜明、内容丰富，引起了与会科研人员的共鸣。在提问交流环节，严如强教授和李巍华教授对与会科研人员提出的问题进行了详细解答，并展开了深入的探讨，现场气氛热烈，学术氛围浓厚。
会场
严如强，西安交通大学教授、博士生导师、高端装备研究院国际机械中心主任，国家百千万人才工程入选者，享受国务院政府特殊津贴。国际电气与电子工程师协会会士(IEEE Fellow)、美国机械工程师协会会士(ASME Fellow)。获2020年陕西省技术发明一等奖(第一完成人)、2019年IEEE仪器与测量学会科技奖(Technical Award)，授权美国、加拿大、墨西哥、中国等发明专利20余项，牵头制定IEEE国际标准1项，在IEEE和ASME会刊、机械工程学报、仪器仪表学报等发表期刊论文百余篇，撰写和主编出版英文专著各1部。目前担任国际期刊《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》主编，《IEEE Sensors Journal》和《机械工程学报》英文版编委。
李巍华，华南理工大学吴贤铭智能工程学院副院长、教授、博士生导师。IEEE仪器测量学会(IMS)状态监测与故障诊断仪器技术委员会(TC-03)联合主席；中国机械工程学会高级会员、设备智能运维分会常务理事；中国振动工程学会故障诊断专业委员会/动态信号分析专业委员会常务理事、机械动力学专业委员会理事；广东省机械工程学会设备与维修工程分会副理事长。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、广东省重点领域研发计划、企业合作等项目20余项；目前担任《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》、《IEEE Sensors Journal》、《Chinese Journal of Mechanical Engineering》、《Journal of Dynamics, Monitoring and Diagnostics》、《振动工程学报》等期刊编委。主要从事装备智能运维、数字孪生、汽车自动驾驶、工业大数据等领域的研究工作，发表论文百余篇，授权发明专利20余件、出版专著4部。
科技业务部
2022年6月23日
