近日，交通工程学院李鑫博士作为第一作者、通讯作者，南京工程学院作为第一单位，南京航空航天大学作为合作单位，在国际权威期刊《Reliability Engineering & System Safety》上发表了题为“Optimal Bayesian maintenance policy for gear shafts under variable operating conditions with partially observable information”的学术论文。该期刊是Elsevier旗下工程技术类顶级期刊，中科院一区TOP期刊，最新影响因子为11。

随着现代装备日益大型化、复杂化和精密化，其维护和保障的成本也在不断增加，选取合适的停机时间并采取预防性维修措施对于保障系统的安全、经济运行具有重要意义。由传感器采集的状态监测数据是可观测的，但并不能直接反映系统的真实状态，因此，状态监测数据与系统所处的真实状态随机相关，只携带了部分可观测信息。论文提出了一个部分可观测信息下系统最优贝叶斯维修策略，以长程期望平均费用最小化为目标构建贝叶斯维修决策模型，在半马尔科夫决策过程网络开发了控制限的求解算法，从而计算条件可靠度阈值以确定最优的停机时间。研究结果表明，所提的贝叶斯维修策略能够更早的检测到系统的早期故障，并且经济性最优。该方法对提高装备的安全性和可靠性具有重要的理论意义和潜在的工程应用价值。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.ress.2026.112388