近期，我校机械设备健康维护湖南省重点实验室“高端装备智能感知与运维”科技创新团队21级硕士生范超在异常振动数据恢复方向取得新进展，相关研究成果以“Variable Scale Multilayer Perceptron for Helicopter Transmission System Vibration Data Abnormity Beyond Efficient Recovery”为题，发表在工程技术领域国际顶尖学术期刊《Engineering Applications of Artificial Intelligence》(中科院一区TOP，IF: 8.0，非开源)。该论文是在彭延峰副教授，沈意平教授，郭勇教授和周杰讲师联合指导下完成的部分研究成果。

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直升机传动系统负责将动力从发动机传送到旋翼系统。作为直升机的核心部件，传动系统的任何故障都会对直升机的稳定性和可控性产生不利影响，从而导致安全事故。因此，监测传输系统的健康状况至关重要。然而在健康监测系统的数据传输过程中，由于工作环境恶劣、连接稀疏、设备老化、外界干扰等因素，可能导致采集到的振动信号出现异常。所以，异常振动数据的恢复工作对直升机传动系统的健康监测具有重要意义。

基于Transformer的模型因其捕获长序列相关性的能力而在时间序列任务中表现出强大的性能，但同时也对内存和计算资源提出了密集型需求。为了解决这个问题，提出了一种新的多层感知机模型，称为变尺度多层感知机，用于异常振动数据的恢复。对轴承和齿轮的振动数据集上进行了实验，重点研究了多种同异常率下的偏置异常和精度下降异常。结果表明，该方法在性能和效率方面均优于最新的模型。

▲变尺度多层感知机的整体架构

该研究得到了国家自然科学基金(No. 52375092)、陆军装备预研项目(No.´´´´0Y04S-´´)、湖南省科技创新人才计划项目(No. 2022RC1135)、湖南省自然科学基金项目(No. 2021JJ30260)和湖南省重点研发计划(No. 2023GK2026)的支持。据悉，范超同学参与申报国家自然科学基金等科研项目，作为核心技术人员参与了华为技术有限公司、华菱湘潭钢铁集团有限公司和中国航发湖南动力机械研究所等多项攻关项目，在论文发表、专利撰写、项目研究、代码编制和工程测试等方面积累了较为丰富的经验。