智能健康管理与智能维修联合实验室以复杂工程系统的健康预测、数字孪生与系统韧性为核心研究主线，面向航空航天、能源交通、智能制造等领域的高端工程系统，构建“多模态智能认知—虚实融合建模—系统可靠保障”的研究体系。实验室重点开展：
        （1）多模态大模型与智能PHM算法研究，融合AI与机理模型，实现复杂系统健康状态的预测与诊断；
        （2）数字孪生建模与智慧运维决策优化，通过虚实一体化仿真实现工程系统运行与保障的智能决策；
        （3）复杂系统韧性与确信可靠性分析，揭示系统结构演化规律，量化系统抗扰与恢复能力。
三个方向相互支撑，共同构成实验室“智能—仿真—保障”一体化创新体系，为未来高可靠、高智能、高韧性的工程系统提供理论基础与技术支撑。

1. 多模态大模型与PHM智能算法研究

本研究方向以多模态大模型为核心，面向复杂工程系统PHM，构建从多源数据处理到模型训练与效能验证的完整技术体系。通过融合传感信号、运行参数、维修记录、环境条件等多维信息，探索PHM任务的认知建模与智能优化方法，为航空航天、能源、交通等领域的高可靠工程系统提供新一代健康管理解决方案。研究内容包括：

（1）PHM多模态数据处理
研究异构数据的清洗、对齐与表征学习方法，构建多源数据标准化流程与高效表示框架，实现不同模态（结构、时序、图像、文本）数据的统一表达与动态融合。

（2）PHM多模态大模型综合建模
构建面向PHM任务的多模态认知大模型，形成由数字孪生模块（物理约束）、知识增强模块（领域知识与专家经验）及二者间的动态融合机制组成的综合建模框架，实现机理与数据的深度协同。

（3）多智能体协同的PHM大模型训练方法
基于多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）和协同优化技术，研究多任务、多场景、多设备的联合训练策略，实现模型在复杂系统下的分布式感知与协同决策能力。

（4）PHM多模态大模型虚实融合验证
通过将仿真生成数据与真实运行数据进行融合验证，在不同任务场景、故障剖面和运行条件下评估模型的鲁棒性、泛化性与工程可用度，构建可持续迭代的PHM智能模型验证体系。

该方向的目标是形成“数据驱动 + 机理约束 + 知识增强 + 智能协同 + 虚实验证”的多模态PHM研究框架，实现复杂工程系统的全生命周期预测性维护与自主智能保障。

2. 数字孪生建模与智慧运维决策优化

本研究方向以数字孪生技术（Digital Twin, DT）为核心，研究复杂工程系统从需求、功能到物理层的全生命周期建模与虚实协同运行机制。通过模型驱动系统工程（MBSE）、多物理场仿真与数据驱动优化算法相结合，构建工程系统运行状态的实时映射与预测性决策框架，支撑高可靠、高效率的智能运维体系。主要研究内容包括：

(1) 数字孪生体系结构与多层级建模方法

研究复杂系统的多层级数字孪生体系，包括任务层、系统层、设备层与部件层建模。建立从“需求—功能—逻辑—物理—行为”的映射链路，实现虚实协同与多尺度关联建模。

(2) 多物理场建模与运行行为仿真

构建涵盖结构力学、热学、电气与流体等多物理场耦合仿真模型，研究工程系统在真实任务与极端环境下的动态响应与退化规律，为状态监测与寿命预测提供机理支撑。

(3) 基于数字孪生的系统运行状态评估与预测

研究数字孪生模型与实时传感数据的融合算法，实现对工程系统健康状态、任务性能与潜在故障风险的动态评估与前瞻预测。

(4) 智慧运维与决策优化算法

结合强化学习、多目标优化与演化计算方法，构建基于数字孪生反馈的运维决策模型，研究维修计划优化、任务调度、资源配置与应急恢复策略，实现运维效能与成本的最优平衡。

(5) 虚实闭环验证与智能仿真平台开发

构建虚实一体化实验验证平台，实现算法、模型与系统策略的闭环验证。开发基于AnyLogic、Modelica、Python的可扩展智能仿真系统，实现从仿真验证到工程部署的全链路支撑。

该方向形成了从“模型构建—仿真验证—智能决策—闭环优化”的一体化研究链路，为高端工程系统的可用度提升和全寿命周期管理提供系统解决方案。

3. 复杂系统韧性与确信可靠性分析

本研究方向面向航空航天、能源交通及智能制造等典型复杂工程体系，研究系统韧性（Resilience）与确信可靠性（Belief Reliability）的理论框架与工程化分析方法。通过融合复杂网络建模、人工智能分析与数字孪生仿真技术，揭示系统在多扰动、多耦合、多不确定条件下的结构脆弱性与动态演化规律，为高复杂度工程系统提供可量化的安全性与可靠性评估手段。研究内容包括：

• 复杂网络建模与系统耦合分析：
       研究复杂系统的结构特征、耦合关系与动态演化规律，构建多层、多域、多尺度的复杂系统网络模型。开展全关联超网络（OmniLink      HyperNetwork, OHN）框架设计与动态构建方法研究，实现多实体、多关系、多时间尺度下的高维系统交互建模；
       在此基础上，提出结构秩序熵（Structural Order      Entropy）的定义与计算方法，用于度量系统结构复杂性与有序度变化，为系统稳健性与演化趋势提供数学刻画。

• 确信可靠性理论与不确定性量化：
       发展基于确信理论的系统可靠性建模方法，融合贝叶斯推断、证据理论与模糊逻辑，实现多源不确定信息的综合表达、更新与动态评估。

• 系统韧性评估与指标体系构建：
       研究系统在扰动、故障与外部冲击下的恢复能力与稳健性特征，建立韧性量化指标、演化模型与评价体系，为系统可恢复性与任务连续性分析提供支撑。

• 韧性增强与结构优化策略：
       面向高风险场景，设计自适应控制与结构重构方法，提出冗余配置与动态恢复决策策略，实现系统层级的韧性提升与风险主动防御。

该方向致力于建立融合网络科学、信息熵理论与AI建模的新型系统可靠性研究范式，支撑国家关键工程系统和基础设施的智能安全管理、抗扰性设计与任务持续能力提升。