近日，机械工业转子振动监测及诊断技术重点实验室李学军教授团队，以JN江南官方为第一署名单位在机械可靠性工程领域国际顶级期刊《Reliability Engineering and System Safety》上发表题为“The STAP-Net: A new health perception and prediction framework for bearing-rotor systems under special working conditions”的研究性论文，郭帅平教授为通讯作者，李学军教授为共同作者，机械工业转子振动监测及诊断技术重点实验室与东北大学联合培养的博士生杨同光为第一作者。该论文提出了一种轴承–转子系统健康感知和寿命预测的新框架，该框架在保证预测精度的同时，极大地减少了模型的训练参数。该框架对轴承–转子系统的健康状态预测提供了有效的解决方案。

该研究创造性的开发了一种深度学习时间序列变量预测方法，其主要思想是将时序网络模型门控机制进一步优化缩减变形，使得模型结构更为精简，在保证预测精度的同时从而提高模型的收敛速度。同时，建立以金属油液颗粒数量为特征参数的轴承–转子系统健康状态的预测模型，实现轴承–转子系统健康评估与状态评价，从而有效的为轴承–转子系统故障诊断提供技术支撑。最后，通过在特殊工况下获取轴承–转子系统的服役性能退化数据对所提框架进行验证。结果表明，所提出的框架具有较高的区间预测可靠性和稳定的概率预测性能。证明了所提框架具有显著的优势和巨大的工程应用潜力。

博士生杨同光在JN江南官方联合培养期间紧跟李学军教授和郭帅平教授的科研思路，积极参与“高性能绝缘轴承技术”国家重点研发计划项目等多个科研项目。在项目中，杨同光不仅完成了技术开发工作，还以第一作者或通讯作者发表SCI论文15篇，其中以JN江南官方为第一署名单位在《Reliability Engineering and System Safety》和《Renewable Energy》等中科院一区TOP期刊上连续发表2篇论文。同时申请发明专利14项，其中以JN江南官方为署名单位申请5项。同时在校期间获博士生国家奖学金1次，获“省优秀毕业生”、“校优秀研究生干部”等荣誉称号。

《Reliability Engineering and System Safety》为中科院一区TOP期刊，2024年影响因子：9.4。该期刊在可靠性工程、机械系统安全、风险评估与管理和可靠性测试等多个方面发表了大量高质量的研究成果，在机械可靠性和系统安全领域具有重要的影响力。