| 学科专业评审组： | 计算机与系统科学组 | | 项目名称： | 复杂服役环境下重大装备智能运维技术与应用 |
| 提名单位： | 中共陕西省委军民融合发展委员会办公室 |
| 提名等级： | 二等奖 |
| 提名单位意见： | 项目聚焦国家重大装备安全可靠运行中面临的“早期故障难诊断、指标耦合难预测与备件退化难决策”三大难题，研究了复杂服役环境下重大装备智能运维技术与应用，研制了集故障诊断、剩余寿命预测和健康管理于一体的智能运维平台，为重大装备安全可靠运行提供坚实的技术支撑。
该项目在早期故障预警、智能诊断、健康指标构建、剩余寿命预测、维护决策与备件管理等方面具有重大创新，相关成果已应用于北斗三号、火箭发动机、无人机等装备。在典型重大装备应用中，实现了误报率由5%降至1%以下，降幅超80%，预测偏差由25%降至6%以内，维护决策中备件库存数量减少15%以上。相应技术创新产生重大经济效益，累积节约各类成本和避免损失超10.4亿元，近三年新增销售额50910.83万元，新增利润6149.83万元，同时在科技创新、生态环保、国防建设、民生保障与人才培养等方面均发挥重要支撑作用，所在团队先后获评“全军科技工作先进单位”和“全国高校黄大年式教师团队”，多次被央视公开宣传报道。项目总体技术水平居国内领先、国际先进水平，部分核心技术属行业首创，引领了装备智能运维领域技术发展方向，对于提升装备维护保障智能化水平，降低失效风险具有重大作用。
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| 项目简介： | 
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| 客观评价： | 
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| 应用情况和效益： | 
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| 主要知识产权和标准规范等目录： | 
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| 主要完成人： | - 姓名：郑建飞
排名：1
行政职务：教研室主任
技术职称：教授
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：组织领导了复杂服役环境下重大装备智能运维关键技术攻关、智能运维平台研制，对第2、3项创新点做出核心贡献：针对创新点2，提出了多指标耦合关系表征与指标重构技术，建立了考虑时变不确定性、设备个体差异性、测量不确定性等多重影响因素的一般化非线性随机退化模型；针对创新点3，发明了考虑竞争失效的非线性贮备系统退化建模与寿命预测技术，攻克了贮备系统维护替换与备件管理联合优化技术。佐证材料为附件1、2、3、32、33、34。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：①2015年，陕西省科学技术二等奖，《非全姿态平台惯导系统射前自标定与误差补偿技术研究》，14-2-51-R2，排名2；
②2023年，教育部技术发明一等奖，《XX武器装备寿命周期可靠控制关键技术及应用》，2022-308-R06，排名6；
③2020年，军队科技进步二等奖，《XX武器系统模拟训练装备》，20200509200070002-9，排名9；
④2018年，军队科技进步二等奖，《XX简化测试与快速发射技术》，2016090220220002-5，排名5；
⑤2019年，中国自动化学会自然科学二等奖，《数据驱动的随机退化系统剩余寿命预测理论与方法》，2019-Z-003-R-03，排名3；
⑥2025年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖，《数智赋能的随机退化系统剩余寿命预测及健康管理理论和方法》，排名2。 - 姓名：裴洪
排名：2
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点1有重要贡献，对关键技术与创新点2和3有突出贡献：针对创新点1，构建物理信息与数据知识融合的故障表征模型；针对创新点2，攻克了海量数据下重大装备复合健康指标构建技术，建立了能够全面、准确反映装备真实健康状态的复合健康指标；针对创新点3，提出了不完美维护下基于预测信息的维护替换决策模型构建技术。佐证材料为附件3、28、30、32、34。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：①2025年，军事科技进步一等奖，《XX智能健康管理技术及应用》，2024071010030001-11，排名11；
②2025年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖，《数智赋能的随机退化系统剩余寿命预测及健康管理理论和方法》，排名1。
- 姓名：张庆超
排名：3
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：针对创新点2，研发了重大装备剩余寿命预测系统，完成了科研成果工程应用，大幅提升了复杂工况下重大装备剩余寿命预测的精度与可靠性。佐证材料为附件5。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：无。 - 姓名：赵孝礼
排名：4
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：南京理工大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点1有重要贡献：针对创新点1，提出了物理信息与数据知识双驱动早期故障预警与智能诊断技术，攻克了复杂服役工况下早期故障特征微弱、机理不清、小样本和跨工况识别困难等关键技术难题，实现了重大装备早期异常状态的精准预警与智能诊断。佐证材料为附件28、29、31。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：①2025年，江苏省装备制造领域十大科技进展，《高端工程机械零部件高安全智控运维关键技术及应用》，排名2；
②2025年，JIMSE Young Scientist Award (第三届JIMSE全球先进制造青年科学家奖)，《高端装备智能制造与运维》，排名1；
③2025年，江苏省仪器仪表学会科学技术二等奖，《采矿装备高可靠智能运维关键技术及应用》，2025-syxj-D2-001，排名1。
- 姓名：杜党波
排名：5
行政职务：教研室副主任
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：针对创新点2，发明了基于多种Copula函数的不同监测指标间依附关系与非线性耦合特征表征技术，建立以平方欧式距离、均方误差和AIC信息准则为核心的Copula函数综合评价指标体系，精准刻画了原始监测指标统计特性以及相关关系，攻克了复杂服役条件下重大装备多重指标信息解耦难题。佐证材料为附件1、30。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：①2024年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果特等奖，《统计数据驱动的设备随机退化建模与剩余寿命预测理论与方法》，排名4；
②2025年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖，《数智赋能的随机退化系统剩余寿命预测及健康管理理论和方法》，排名7。
- 姓名：余铜辉
排名：6
行政职务：无
技术职称：高级工程师
工作单位：火箭军装备部驻西安地区第一军事代表室
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：针对创新点2，建立了面向重大装备复杂环境的退化模型，建模过程中充分考虑了各类不确定性的影响，精准表征了装备实际退化规律。佐证材料为附件5。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：2025年，陕西省科学技术进步二等奖（专用项目），《固体发动机外防热涂层自动化成型及工程化应用》，排名5，该成果与本次报奖成果无知识产权、技术方案及应用业绩交叉复用。 - 姓名：张琪
排名：7
行政职务：无
技术职称：副教授
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：针对创新点2，提出了基于贝叶斯-期望极大化相结合的模型参数更新方法，保障了预测结果可随实时获取的监测数据自适应调整。佐证材料为附件3。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：①2013年，军队科技进步二等奖，《XX电气系统虚拟测试与潜在问题分析及维修决策支持平台》，13CJJ2064-5，排名5；
②2014年，军队科技进步二等奖，《XX、XX、XX三型无人机一体化测试系统》，2014EPKJ10050002-7，排名7；
③2022年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖，《数据驱动的随机退化系统剩余寿命预测理论和方法》，排名5；
④2025年，陕西高等学校科学技术研究优秀成果一等奖，《数智赋能的随机退化系统剩余寿命预测及健康管理理论和方法》，排名5。
- 姓名：董青
排名：8
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：针对创新点2，推导了首达时间意义下重大装备剩余寿命概率密度函数解析渐进解，实现了剩余寿命的在线预测，精准保障了预测精度。佐证材料为附件3。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：无。 - 姓名：韩其辉
排名：9
行政职务：无
技术职称：讲师
工作单位：中国人民解放军火箭军工程大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点2有重要贡献：改进和完善了重大装备剩余寿命预测系统，参与了海量数据下重大装备复合健康指标构建与剩余寿命预测技术研究。佐证材料为附件5。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：无。 - 姓名：何显松
排名：10
行政职务：无
技术职称：无
工作单位：南京理工大学
对本项目技术创造性贡献：对关键技术与创新点1有重要贡献：针对创新点1，研发了重大装备早期故障诊断系统，参与了物理信息与数据知识双驱动早期故障预警与智能诊断技术研究，在早期故障特征表征、复杂工况预警和小样本跨工况诊断等方面开展了相关工作。佐证材料为附件28。
本人承诺，以上所述属实。
曾获国家科技奖励情况：2025年，江苏省仪器仪表学会科学技术二等奖，《采矿装备高可靠智能运维关键技术及应用》，2025-syxj-D2-001，排名8。
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| 主要完成单位及创新推广贡献： | - 单位名称：中国人民解放军火箭军工程大学
单位贡献：作为第一完成单位，深度参与重大装备智能运维关键技术研发，牵头攻克三大瓶颈难题，为本项目提供坚实的人员、理论及技术支撑，具体贡献如下：
（1）研发早期故障预警与智能诊断技术，构建融合物理机理与数据驱动的理论框架，通过深度特征学习与噪声抑制技术，提升小样本、跨工况故障识别能力，为技术突破奠定核心基础。
（2）主导研发重大装备剩余寿命预测系统，提出了海量数据下重大装备复合健康指标构建技术，发明了考虑多重不确定性的重大装备剩余寿命预测技术，解决了耦合退化精准评估难题。
（3）牵头研发重大装备维护替换与备件管理系统，解决了备件退化/失效引起的管理策略失准的难题，实现了维护替换与备件管理的联合优化，推动技术成果工程化转化。
（4）推动成果应用于航空航天、生产制造、低空经济等多家重点单位，适配北斗三号、固体运载火箭发动机、无人机等多类重大装备运维场景，大幅提升装备服役安全性与可靠性，取得了显著的工程应用效益与行业示范效应。
- 单位名称：南京理工大学
单位贡献：作为第二完成单位，深度参与重大装备智能运维关键技术研发，主要完成创新点1，为本项目提供坚实的人员、理论及技术支撑，具体贡献如下：
（1）研发早期故障预警与智能诊断技术，构建融合物理机理与数据驱动的理论框架，通过深度特征学习与噪声抑制技术，提升小样本、跨工况故障识别能力，为技术突破奠定核心基础。
（2）将重大装备早期故障诊断系统推广应用于工程实际，解决实际工程中重大装备早期故障难诊断问题，推动技术产业化，提升领域国际影响力，保障成果实用性。
- 单位名称：火箭军装备部驻西安地区第一军事代表室
单位贡献：作为第三完成单位，深度参与重大装备智能运维关键技术研发，主要完成创新点2，为本项目提供坚实的技术支撑和应用平台，具体贡献如下：
（1）建立面向重大装备复杂环境的退化模型，建模过程中充分考虑了各类不确定性的影响，精准表征了装备实际退化规律，为技术突破奠定模型基础。
（2）充分发挥单位优势，推动重大装备剩余寿命预测系统在火箭发动机的应用，提升火箭发动机的安全性与可靠性，有力支撑技术产业化。
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| 完成人合作关系说明： | 完成人合作关系说明：1
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