研究所主要研究方向1——机器健康及智能运维。该研究方向内容包括：传感信号处理、机器健康评估与预测、故障机理和仿真、重大装备远程监控、性能预测及智能维护、工业人工智能方法与理论、远程监控软硬件设计与开发等。其定位于应用基础研究，围绕国家制造业和装备发展战略目标，主要以复杂制造产线装备、高端数控机床、工业机器人、旋转机械、工程装备、隧道盾构机、掘进机、风力发电机组等为对象，开展机-电-液系统故障的特性和非线性分析、故障机理与仿真、装备系统故障弱信号处理与特征提取、远程状态监测与故障诊断等研究。

研究团队针对在役装备海量异构信息获取、处理与传输难题，提出了海量异构信息“端-边-云”协同感知标准架构，对装备海量异构信息“端-边-云”协同感知与智能终端技术进行攻关，提出变频采样稀疏编码特征提取等新方法。针对装备类型繁多、结构庞大、系统复杂健康性能难以精确评估的难题，以大数据驱动、知识库支撑、多模型融合等技术方法融入到装备健康性能评估中，并构建了核心部件服役生命周期知识库，创建自增长、自扩展、自适应的深度迁移学习设备健康评估模型，实现典型故障诊断的高准确率和健康评估。研制了“智能在端、智慧在云、管控在屏”装备运维服务平台，提出了“智能在端、智慧在云、管控在屏”的运维服务新模式。研究成果应用于一批国家大型骨干企业，在基础理论、方法以及成果应用转化等方面取得了一系列成果。团队成员主持或参与完成了一大批高水平的科研项目，包括国家973项目、国家自然科学基金重点项目、面上项目、青年项目、国家863项目、重大国际（地区）合作项目、上海市科委、经信委等项目。团队获得国家科技进步奖、中国机械工业科学技术奖特等奖、省部级科技进步奖一等奖等多项成果奖励。

 实验室已经具备进行研究的基础硬件和软件条件包括：振动系统数据采集分析仪、多通道数据采集系统、振动测试分析系统、NI数据采集仪、振动信号多功能分析系统、旋转机电设备故障测试实验平台、动态信号分析系统、动态信号分析控制仪、多路瞬态系统、双通道动态信号分析仪等。