为拓宽大学生学术视野，促进机械工程与人工智能交叉融合，11月10日19时，“寓见风华”一站式学生社区“创想汇”首期课程“让AI听懂液压泵：振动监测与少样本故障诊断”开展。燕山大学机械设计及理论专业硕士研究生刘少恒作专题分享。
刘少恒讲解
课程聚焦两个方面内容。刘少恒首先介绍液压泵振动信号采集与解析方法，讲解如何依据振动特征判断设备运行状态，阐明振动监测在液压元件运维中的工程意义。随后，针对工业场景中故障样本稀缺、标签获取难等痛点，结合科研案例讲解少样本学习基本思路，对比传统监督学习与少样本学习的适用场景，介绍利用少量故障样本和预训练模型实现液压泵故障识别、保障诊断精度的路径，展示AI算法落地液压元件运维的可行方式。
讲述现场
本次活动打破了“机械与AI距离远”的固有印象，使同学们直观了解人工智能赋能传统装备的落地方式，加深了对液压元件故障监测研究方向的认知，激发了科研探索和工程实践热情。下一步，“寓见风华”一站式学生社区将持续推出“创想汇”系列课程，搭建交流学习平台，引导同学们接触更多前沿科研方向。
