人工自愈是在故障机理和风险分析的基础上，通过仿生设计赋予机器自发作用的维持健康状态的能力，从而使机器储存、补充和调动自愈力以维持机体的健康状态。透平压缩机、发电机组和航空发动机等动力机械是工业和国防的心脏设备，一旦发生故障将导致事故和巨大损失，在运行中通过自监测、自诊断和主动控制来抑制故障的发生以实现自愈化，是机器向高级智能阶段发展研究中的一个重要方向。以上成果可为自主开发具有自愈功能的智能动力机械提供科学依据。
北京化工大学诊断与自愈工程(DSE)研究中心在人工自愈与动力机械振动故障靶向抑制方面的开发了主要研究工作及成果，并以转子轴系不平衡和压缩机转子失稳振动为例，证明了靶向抑制方法的有效性。 1979年在国内工业企业率先开发应用设备诊断技术，攻克了国家重点工程辽化试车、生产中多项关键设备重大技术难关；研制出机泵群网络化监测诊断系统、振动诊断软件包和预知维修系统，取得重大经济和社会效益。创建北京化工大学诊断与自愈工程研究中心，自主研发基于工业互联网的数采系统和故障诊断专家系统，建立远程监测诊断中心，对50多企业两千余台关键机组实时监测诊断，避免数十起重大事故。该成果在多领域能动机械预警和健康管理系统应用成效显著。2003年在国际学术界提出“装备故障自愈化”的原理，带领团队在旋转机械自动动平衡和振动故障自愈调控等技术取得重要成果。
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