2022年11月24日，由长安大学研究生科学技术协会主办、工程机械学院研究生科学技术协会承办的青咖沙龙第181期：轴承故障诊断与机器性能设计，在腾讯会议以线上直播的方式成功举办，本次活动由工程机械学院2021级硕士研究生王远飞和张杰担任主讲人，共100余名研究生参加。
轴承故障诊断与机器性能设计
首先，王远飞指出，相较于传统的故障诊断，大数据下的智能诊断以人工智能算法为基础，通过监测大数据并提取智能特征，继而进行故障识别。他提出设计加权领域鉴别器能够解决轴承开集数据的诊断难题。
讲座现场
王远飞讲解了仿真数据驱动的轴承深度迁移智能故障诊断方法，通过将虚拟仿真数据中的故障诊断知识迁移到实测数据来提高轴承故障的识别精度。该方法可拓展到齿轮传动系统、液压系统等其它机械的智能故障诊断领域。
最后，王远飞做出总结：现有的迁移智能故障诊断方法针对单一健康状态类型具有较高的故障识别精度，然而在实际过程中，轴承健康状态类型一般由多种健康状态类型复合而成，使不同轴承样本的概率分布呈现出更复杂的特点。因此，可深入研究以有标签训练集轴承数据为基础的轴承复合故障分类识别。
讲座现场
张杰从机器性能、性能设计、系统特性调整和性能设计原则四个方面为同学们介绍机器性能设计的相关知识。
讲座现场
张杰通过“牛车配GPS”等实例向同学们介绍了性能设计中的原则。他指出，进行性能设计需要脱离机器本身，将机器简化为系统，各个系统之间需要进行阶次匹配才能更好地发挥机器的性能。
讲座现场
张杰以汽车的加速性能差为例，用流程图的方式展示了性能调整的步骤，加深了同学们对机器性能设计的理解。
讲座现场
王远飞和张杰的分享使同学们对轴承故障诊断与机器性能设计的相关知识有了更深入的了解，本次活动圆满结束。