9月3日至6日，2026国际机载系统学术会议在江苏太仓举办。我院教师高强博士带领本院两名学生参加会议并分别做学术报告。

国际机载系统学术会议是飞行器机载系统领域最大最重要的品牌国际学术会议，同时涵盖其他运载机械（航天、车辆、船舶等）的机载系统。会议由中国航空学会航空机电人体与环境工程分会、飞行器一体化控制全国重点实验室、先进航空机载机电与飞控系统工业和信息化部重点实验室、北京航空航天大学机载系统创新中心联合主办。

高强以《ROLLING BEARING FAULT DIAGNOSIS METHOD FOR BALL SCREW COMBINING NATURAL NOISE FILTERING AND HISTORICAL DATA》为题作学术报告，报告提出一种结合固有噪声滤波与历史健康数据的新型诊断方法。该方法采集同等工况下机载健康轴承与待测轴承的振动信号，通过频谱相减降噪，再经希尔伯特包络解调，对照理论故障频率判定故障类型。该研究为滤除滚珠丝杠及其支撑轴承转动产生的固有噪声提供了重要的理论依据与新思路。

飞行器制造工程专业学生匡天娇在高强老师指导下，以《A FAULT DIAGNOSIS METHOD FOR AXIAL PISTON PUMPS BASED ON VMD-WAVELET PACKET DENOISING AND DMD FEATURE EXTRACTION》为题作报告，报告针对机载轴向柱塞泵故障诊断问题，提出一种融合VMD‑小波包联合降噪DMD动态特征提取的诊断方案，验证了该方案能够有效抑制背景噪声、提取微弱故障特征，在航空液压系统故障诊断领域拥有一定的应用潜力。

飞行器制造工程专业学生潘永芳在高强老师指导下，以《AXIAL PISTON PUMP FAULT DIAGNOSIS METHOD COMBINING JOINT NOISE REDUCTION AND RANDOM FOREST CLASSIFICATION》为题作报告，报告针对传统故障诊断方法特征提取不足、降噪效果差、诊断精度偏低等问题，提出一种融LMS自适应滤波、变分模态分解与小波阈值的降噪方案，交叉验证结果表明该方法能够显著改善信号质量，在轴向柱塞泵故障诊断中具备实际应用潜力。

此次参会充分展示了我院师生在机载系统故障诊断领域所取得的研究成果，进一步加强了与国内高校及科研机构之间的学术交流与合作联系。同时，此次参会也有助于我院教师拓展科研视野、启发创新思路，对提升学生的科研能力和学术水平起到了积极的推动作用。

（审稿人：周娅）