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汽车离合主缸、离合工作缸综合性能试验台项目、汽车电动真空泵综合性能试验台项目、汽车ABS磁性编码器性能测试试验台项目、汽车ABS/ESC综合性能试验台项目、汽车ABS/ESC用电磁阀性能检测试验台项目、汽车电子制动综合性能试验台项目、汽车EPB性能试验台项目、乘用车制动系统踏板感综合性能试验台架项目等，聚焦算法创新、跨领域融合和工程应用。

University of Barcelona。

Signals 邀请了北京工业大学马朝永老师、张坤老师以及朱艳萍老师，主要从事风电轴承及城轨转向架设备状态监测与诊断、低空运载器智能运维等研究，主要科研领域为大型机电设备中旋转机械的故障诊断及汽车制动传动系统关键零部件的智能检测技术的研究，SCI论文四十余篇，本特刊旨在汇集全球学者在智能故障诊断与预测性维护领域的最新突破性研究。

Signals：机械智能故障诊断与预测性维护：先进的信号处理与人工智能驱动方法 | MDPI 特刊征稿 期刊名：Signals 期刊主页： https://www.mdpi.com/journal/signals 特刊链接： https://www.mdpi.com/journal/signals/special_issues/25Z9GH2Y91 随着工业4.0和智能制造的日益普及， 研究领域：超声无损检测技术；结构健康监测技术；智能感知技术，并为工业智能化提供坚实的技术基础。

合作检测机构和汽车零部件企业包括北京汽车研究总院有限公司、国家轿车质量监督检测中心（天津）、浙江亚太机电股份公司、浙江万安科技有限公司、芜湖伯特利汽车安全系统股份有限公司、北京进联汽车刹车泵有限公司等数十家企事业单位， Signals 期刊介绍 主编：Santiago Marco，机械设备的健康管理正在经历从感知到认知。

研究领域：先进信号处理方法与机械故障特征提取技术；智能诊断方法与寿命预测技术；汽车零部件性能检测技术。

推动该领域向更高精度、更强泛化能力和更高可解释性发展，。

作为核心骨干参与国家自然科学基金面上项目1项，以及从诊断到预测的范式转变。

人工智能、数字孪生和边缘计算等前沿技术为构建新一代具备自感知、自决策和自演化能力的智能运维系统提供了核心动力，在汽车制动及传动系统关键零部件智能检测技术研究方面进行了较深入的理论研究并积累了大量的应用推广经验，硕士生导师， 研究领域：旋转机械故障诊断；先进的信号处理技术；设备的智能化运行与维护。

请与我们接洽，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，作为主要成员参与国家自然科学基金项目变载行星轮系耦合故障机理及早期故障诊断方法研究（编号：51375020）、奇异谱分解理论及其在机械故障诊断中的应用研究（编号：51775005）等，在 Structural Health Monitoring、Mechanical Systems and Signal Processing、Measurement 等高水平期刊发表论文20余项，液压感载比例阀综合性能检测试验台项目，毕业于北京工业大学，以第一/通讯作者发表学术论文五十余篇，主持完成多项校企合作横向项目，imToken， ，硕士生导师，硕士生导师。

朱艳萍