诊断、预测和振动控制起着重要的作用在旋转机械(如风力涡轮机、铁路列车传输单位,水力发电机组,等等)。许多诊断、预后和振动控制系统依靠振动和声音信号(如声发射)。智能诊断、预后和振动控制系统的功能感知、推理、学习、不完整的信息和决策。因此,智能系统方法基于声音和振动信号的监测、诊断、预后和控制可以为实际应用机械在缺乏人际互动。

这个特殊的问题旨在为科学家和练习工程师创建一个国际论坛发表最新研究成果和观点在造型、实时监测、诊断、预后和控制机械。这个特殊的问题欢迎理论贡献,旨在进一步了解智能技术,包括先进的类以声音为基础的和vibration-based信号处理技术、neurocomputing,深入学习,模糊逻辑,进化算法,群体智慧和跨学科主题。此外,这个特殊的问题也欢迎报道创新的机器和机电系统与应用程序的智能健康监测、诊断、预后和控制技术。这个特殊的问题欢迎原始研究的文章和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 基于声发射实时预测和性能评估和/或在旋转机械振动信号的关键组件
• 数据驱动的健康指示器表示方法为剩余使用寿命预测机械(原则)
• 先进的声学emission-based vibration-based信号处理方法
• 基于机器学习的方法对机械设备的故障诊断
• 应用人工智能技术对旋转机械健康监测和退化评估
• 振动控制、运动控制、力控制、过程控制和容错控制的机器