1. 引言
随着海洋强国战略的深入推进和智能船舶技术的快速发展，船舶机械设备的健康监测与故障诊断已成为保障船舶安全运行、提高运营效率的核心技术支撑。传统船舶维护模式正加速向基于状态的预测性维护转型，这一变革对轮机工程专业人才培养提出了复合型、创新型的新要求[1]。
近年来，为了推进高校实验室建设的快速发展，各院校开展大量的研究探索，提出了多种基于实验室联合运行的模式和类型，诸如高校联盟、园区协同等模式[2]。这些模式对实验室的联保机制进行了实践，总结了许多重要经验：资源调度遵循“教学科研优先”原则，商业服务主动让位；建立安全联动机制，实行联合值班与跨区域快速应急响应；通过数据分级共享强化信息平台功能；采用智能预约系统实现设备高效匹配，结合区块链存证固定巡检记录[3]。
从理论视角看，联合实验室建设本质上是产教融合理论在实验室建设领域的创新实践。Etzkowitz的“三螺旋”理论(Triple Helix Model)强调高校、企业、政府三方在知识生产和创新系统中的互动关系[4],为理解产学研协同提供了重要框架。Clark的“创业型大学”理论则揭示了高校通过与外部建立多元化联系来增强自身能力的路径[5]。在协同创新网络理论中，Powell等学者指出，知识密集型领域的创新越来越依赖于组织间网络的构建[6]。这些理论为船舶机械故障诊断联合实验室建设提供了重要的理论支撑，但现有研究较少关注如何在高投入、高风险的工程实践领域构建有效的协同网络，特别是在数据安全、知识产权保护等约束条件下实现资源深度共享的机制设计问题。
然而，船舶机械故障诊断领域的联合实验室建设仍存在明显短板，突出表现为合作方参与动力不足、数据安全顾虑突出、信息流通不畅、资源共享深度不够等问题。在人工智能、大数据、物联网等新技术迅猛发展的背景下，传统实验室模式已难以满足复合型轮机人才的培养需求[7]。因此，探索新型船舶机械设备故障诊断联合实验室建设模式，对提升人才培养质量、促进产学研深度融合具有重要的现实意义。
2 故障诊断联合实验室建设需求分析
2.1. 实验室运行特点决定的内在需求
船舶机械设备故障诊断联合实验室的建设必要性，首先源于其独特的运行特点。从诊断对象来看，涉及船舶主机(柴油机、燃气轮机、蒸汽轮机)、齿轮箱、轴系、螺旋桨、大型电机、舵机液压系统、减摇鳍等关键设备，这些设备体积庞大、占地面积广、单套价值高达数亿元，且运行成本极其昂贵[8]。以某型船用低速柴油机为例，其台架建设费用超5000万元，每小时运行成本达数万元，单个高校实验室难以承担长期运行的保障压力。从监测诊断手段来看，需综合运用振动监测、噪声监测、油液分析、红外监测、无损检测、腐蚀监测及电气监测等技术[9]，配套仪器设备的投入同样高昂：振动监测需要多通道高精度振动监测仪器实现机组运行模态分析、应力波监测、时域波形监测、频域特征监测等，单套设备价格在50万~200万元之间；油液分析需要对润滑油开展黏度监测、原子发射光谱分析、铁谱分析等，配套实验室建设费用超过300万元；红外监测需要配备高精度红外热像仪，实现温度场分布监测和热点识别；无损检测开展声发射、射线检测、超声检测等，都需要精密复杂的仪器才能实施。显然，单个高校实验室难以配备全套监测诊断设备，迫切需要开展联合实验室建设，实现资源共享和优势互补。
2.2. 外部环境要求决定的发展需求
随着新技术发展，人工智能诊断技术在船舶机械设备故障识别、智能运维、物联网等领域大量运用[10]。大数据、区块链、边缘计算、数据挖掘等的广泛应用，对实验室建设提出了新的要求：技术发展需求方面，国际海事组织提出的自主船舶概念和“中国制造2025”战略，要求船舶向智能化、绿色化方向发展，基于状态的维护和预测性维护成为行业发展趋势[11]，迫切需要培养掌握智能监测诊断技术的新型人才；产业升级需求方面，船舶工业的数字化转型促使船东和船级社对智能运维的需求激增，数据显示，采用预测性维护可降低维护成本20%~30%，减少非计划停机时间50%以上[12]，产业实践对实验室技术转化能力提出更高要求；人才培养需求方面，传统轮机工程教育侧重机械原理与操作技能，而现代船舶需要既懂机械又掌握信息技术的复合型人才，实验室必须构建跨学科、多技术融合的实践平台，培养学生的综合应用能力；国际合作需求方面，船舶工业的国际化特征要求培养具有国际视野的专业人才，联合实验室可作为国际交流合作的载体，引进先进技术与管理经验，提升人才培养的国际竞争力。因此，船舶机械设备故障诊断联合实验室必须突破传统模式，与工厂、研究所等机构开展深度合作，在信息交流、资源共享、技术研发、人才培养等方面实现共建共育、协同发展。
3. 故障诊断联合实验室建设方案
3.1. 依托校内校外双循环开展建设
3.1.1. 校内循环建设
联合校内各院系打破资源壁垒，实现设备、数据、人才的跨院系流动，具体措施包括：建立统一管理平台，构建校内实验室资源管理系统，实时共享设备信息、使用状态及预约情况，将各学院相关实验室纳入统一管理，避免重复购置，提高设备利用率；建立共享网络空间，在专用网络环境中搭建监测诊断技术共享平台，整合四类核心资源，即硬件资源(测试装置、实验平台、监测仪器等)、软件资源(分析软件、仿真平台、数据库等)、数据资源(重要实验数据、故障案例库、监测数据等)、知识资源(重要文献资料、视频动画、前沿研究成果简介、研讨交流信息等)；建立激励机制，系统自动统计用户上传数据量及下载次数，定期评选突出贡献个人，由共享单位联合表彰并给予资源使用优惠或政策倾斜，激发参与积极性。
3.1.2. 校外循环建设
积极遴选校外优质资源，建设“高校 + 科研机构 + 工业部门”组成的区域创新联合体[13]，联合攻克高投入、高风险的监测诊断技术难题。在合作模式上进行创新，高校负责理论创新与人才培养，提供基础研究支撑；科研机构承担技术转化，搭建中试平台；工业部门提供生产实践场景，验证技术可行性。资源共享机制方面，设备分级共享主要是非敏感设备完全开放，核心设备通过协议规范使用；数据分级共享主要是基础数据开放共享，核心数据实行授权使用；人才流动机制主要是建立兼职教授、企业导师、访问学者制度，促进人员双向交流。责任划分机制实行动态责任划分，根据实际情况划分责任比例，设备操作失误由使用方承担，设备老化由共享方承担，并建立风险分担和利益共享机制。
3.2. 以学生综合能力提升为抓手开展建设
船舶机械设备智能监测诊断涉及现代信号处理技术、传感器技术、人工智能等交叉前沿理论知识，同时对工程实践要求非常高[14]。为此，必须积极开展联合实验室建设，既按要求完成基础实验训练，又积极开展创新能力培养。聚焦学生为中心，通过“虚拟沉浸式体验–实验装置实操训练–平台系统实战检验–故障诊断复盘总结–迭代创新设计”的“五步法”流程与分层次培养体系，实现学生综合能力的螺旋式提升(见图1)。虚拟沉浸式体验是利用VR/AR技术构建船舶机舱虚拟环境，学生可以在虚拟环境中熟悉设备结构、工作原理，模拟各种故障场景，培养故障识别能力；实验装置实操训练是在实验室缩比模型上进行实际操作，掌握各种监测仪器的使用方法，学习数据采集、信号处理基本技能；平台系统实战检验是依托工业部门实船或实机平台，参与真实设备的监测诊断工作，在工程实践中全面摔打，积累实战经验；故障诊断复盘总结是对诊断结果进行验证分析，总结成功经验和失败教训，形成诊断报告和案例库；迭代创新设计是基于实践发现的问题提出改进方案，开展创新性研究，申请专利或发表论文，将成果反哺教学与实践。
Figure 1. The “five-step method” process for enhancing students’ comprehensive abilities
图1. 提升学生综合能力的“五步法”流程
根据学生的不同层次和发展需求，构建分层次的培养体系：本科生层次包括基础认知(通过虚拟仿真了解设备结构和原理)、技能训练(掌握基本的监测诊断方法)、创新实践(参与大学生创新创业项目)；研究生层次包括深度研究(开展故障机理和诊断算法研究)、技术开发(参与监测系统和诊断软件开发)、工程应用(解决企业实际技术难题)；继续教育层次包括技能提升(为在职工程师提供新技术培训)、资格认证(开展监测诊断工程师认证培训)、高端研修(举办国际化高端技术研讨班)。
4. 故障诊断联合实验室建设的实践探索
4.1. 构建“高校–工厂–研究所–船体平台”四位一体模式
船舶机械设备故障诊断联合实验室建设必须开拓思路，创新途径，着眼于监测诊断的“延拓延伸”开展相关探索(见图2)。四方优势互补体现为：高校实验室理论研究深入，在信号处理、模式识别等基础理论方面有深厚积累，人才培养体系完善，可以源源不断输送专业人才，学科交叉优势明显，可以整合机械、电子、信息等多学科资源；工厂实验室拥有真实的生产设备和丰富的故障案例，积累了大量的维修经验和实践知识，具备完整的质量管理和安全保障体系；研究所实验室在前沿技术研发方面具有领先地位，拥有高端测试设备和专业技术团队承担国家重大科研项目，技术水平高；船体平台提供真实的运行环境和工况条件，可以验证技术的实用性和可靠性，反馈第一手的使用情况和改进需求。
Figure 2. The four-in-one laboratory integration model
图2. 四位一体的实验室组合模式
协同创新机制包括技术创新链条、协同工作模式和成果转化机制，技术创新链条实现前端延拓(将监测过程中发现的问题反馈到设备设计部门，指导新设备的优化设计)和后端延伸(将诊断结果用于指导维修决策，实现精准维护)；协同工作模式包括联合申报项目(四方联合申报国家和省部级科研项目)、共同制定标准(参与行业标准和技术规范的制定)、协同技术攻关(针对关键技术难题开展联合攻关)；成果转化机制包括建立技术转移平台(促进科研成果产业化)、成立联合研发中心(加速技术迭代升级)、构建示范应用基地(推广先进技术)。
4.2. “监测–诊断–维修–反馈–复盘”闭环机制
监测诊断旨在通过传感器采集的设备信息，应用监测诊断理论，诊断故障性质、故障部位和故障的程度[15]。建立“监测–诊断–维修–反馈–复盘”的闭环机制，可有效提升诊断准确性和实用性(见图3)。闭环机制的关键环节涵盖监测、诊断、维修、反馈、复盘五个方面：监测环节构建多参数综合监测体系(振动、温度、压力、油液等)，采用智能传感器与物联网技术实现数据实时采集传输，依托边缘计算平台完成预处理与特征提取；诊断环节应用机器学习与深度学习算法提高准确率，建立故障知识库与专家系统辅助决策，开发可视化界面便于工程师使用；维修环节根据诊断结果制定针对性维修方案，记录维修过程和结果，形成维修案例库，评估维修效果，优化维修策略；反馈环节将实际故障情况与诊断结果进行对比分析，收集用户意见和建议，改进诊断系统，建立故障信息共享平台，促进经验交流；复盘环节定期组织案例分析会，总结经验教训，更新诊断模型和算法，提高诊断性能，编写技术报告和培训教材，推广最佳实践。
Figure 3. Closed-loop mechanism for ship machinery monitoring and diagnosis
图3. 船舶机械监测诊断闭环机制
“联教联训联研联保”四联模式中，联教(联合教学)是指企业工程师参与课程设计和教学，学生到企业进行认知实习和毕业设计，共同开发教材和实验指导书；联训(联合培训)是指为企业员工提供新技术培训，组织学生参加企业技能竞赛，开展国际认证培训项目；联研(联合研究)是指共同申报和承担科研项目，联合发表高水平学术论文，协同申请发明专利；联保(联合保障)是指共享实验设备和技术资源，建立应急响应和技术支持机制，提供全生命周期技术服务。
4.3. 实践成效与案例分析
通过联合实验室建设的实践，取得了显著成效：人才培养方面，学生实践能力显著提升，就业竞争力增强，培养了一批掌握智能监测诊断技术的复合型人才，学生在各类创新大赛中获得多项重要奖项；科研创新方面，承担国家自然科学基金等重大项目多项，发表高水平学术论文50余篇，获得发明专利20余项；社会服务方面，为船舶企业解决技术难题30余项，培训企业技术人员500余人次，制定行业标准3项。典型案例显示，在某大型集装箱船主机监测诊断项目中，四方合作开发基于深度学习的故障诊断系统，实现主机缸套磨损、活塞环断裂等典型故障的早期预警，诊断准确率达95%以上，节省维修成本数百万元，充分验证了联合实验室的技术转化能力。
4.4. 联合实验室的治理结构与运行管理
(1) 组织架构：四方联合理事会。
理事会由高校、工厂、研究所、船体平台四方代表组成，下设技术委员会、学术委员会与运营办公室。技术委员会负责项目遴选与技术路线审批；学术委员会负责科研评估与人才培养方案；运营办公室负责日常管理与财务执行。
(2) 决策流程：基于共识与权重的双轨制。
重大事项采用“双重表决”机制：技术层面以专业委员会共识决策，管理层面以权重投票决策。高校和研究所各占30%权重，工厂与船体平台各占20%。
(3) 利益分配模型：基于贡献度的IP分成协议。
依据资金投入、技术贡献、设备提供及数据共享四类指标，建立可量化的贡献度矩阵；理事会据此确定成果分配比例。实验室成果进入市场转化后，利润按贡献比例进行二次分配，并预留10%用于公共基金。
(4) 风险管理与预案。
建立“风险分级响应体系”，包括项目延期、设备损坏、数据泄露、人员安全四类风险；针对每类风险设置应急负责人与时间节点，确保事故发生后48小时内响应。
(5) 冲突解决机制。
日常纠纷由理事会仲裁；知识产权与收益纠纷由第三方法律顾问调解；无法协商的重大争议，进入联合实验室合同约定的仲裁机构(如中国国际经济贸易仲裁委员会)处理。
5. 面临的挑战与对策建议
5.1. 主要挑战
当前联合实验室建设面临的主要挑战包括：体制机制障碍，不同单位的管理体制和运行机制存在差异，协调难度大；知识产权保护，联合研发中的知识产权归属和利益分配问题需要明确；数据安全保障，企业对核心数据的安全性存在顾虑，影响数据共享；可持续发展，如何保证联合实验室的长期稳定运行是一个重要问题。
5.2. 对策建议
针对上述挑战，提出以下对策建议：完善顶层设计，制定联合实验室建设指导意见与管理办法，建立多方参与的理事会决策机制，明确各方权利义务与利益分配原则；加强制度保障，签订规范的合作协议明确知识产权归属，建立数据分级分类管理制度，制定设备共享与人员流动细则；创新运行模式，探索“政产学研用”五位一体合作模式，引入市场化运作机制增强自我造血能力，委托第三方机构评估建设质量；强化技术支撑，建设安全可靠的数据共享平台，开发智能化资源调度系统，构建远程协同实验环境提升运行效率。
5.3. 关键问题的具体应对策略
(1) 知识产权管理：建立分层分类的IP管理协议范本。
根据合作单位的贡献度和研发成果的性质，将知识产权分为“共创型IP”“独立型IP”和“衍生型IP”三类。对于共创型IP，实行“贡献度比例分成”机制，研发过程中以量化指标(如设备投入、人力工时、资金比例)计算贡献权重；对于独立型IP，保持单方所有，但允许在联合项目中“许可共享”；对衍生型IP，建立二次评估机制，由理事会根据后续转化价值重新分配权利比例。这一范本可形成模板化协议，用于不同项目的快速签约与备案管理。
(2) 数据安全保障：比较隐私计算技术的适用性。
在联合实验室的数据协作中，可对比三种主流隐私计算技术在本场景下的可行性：
联邦学习：适合跨单位模型联合训练，无需数据出域，但对通信带宽要求较高；
同态加密：保障数据在加密状态下参与计算，安全性高但计算开销大；
可信执行环境(TEE)：可在安全硬件环境中运行算法，适合实时性要求高的船舶监测任务。实验室可根据任务特征选择“联邦学习 + TEE”的混合架构，实现数据“可用不可见”的共享模式。
(3) 可持续发展：构建自我造血型商业模式。
设计两种可持续运行的模式：
服务驱动型模式：面向船舶企业提供预测性维护技术服务，以项目合同或技术入股形式获取收益，用于实验室再投入；
平台开放型模式：开放部分仿真数据与诊断算法接口，吸引企业与高校合作开发插件化功能，通过“技术订阅”实现持续收益。
对两种模式进行可行性分析后，可提出“混合型运作”路径：科研项目支撑长期发展，商业服务支持短期周转。
6. 结论
船舶机械设备故障诊断联合实验室的建设，是推动轮机工程教育创新与产学研融合的重要举措。本文以“高校–工厂–研究所–船体平台”四方协同为核心，构建了“监测–诊断–维修–反馈–复盘”闭环机制和“联教、联训、联研、联保”运行模式，并在知识产权、数据安全和可持续发展方面提出了具体化制度设计，为高投入、高风险工程领域的资源协同提供了可操作方案。
从理论层面看，本文在三个方向上拓展了现有研究。
第一，基于产教融合理论与协同创新网络理论，本文突破传统“三螺旋模型”的局限，提出“四螺旋协同网络”，实现高校、工厂、研究所和船体平台的深度互动，构建知识、技术与实践的动态循环体系。
第二，提出的治理结构和运行机制，以“分层分类”的知识产权管理和基于贡献度的利益分配体系为核心，丰富了协同创新网络中的“信任–规则–收益”关系，为跨组织合作提供了理论与制度支撑。
第三，本文构建的“五步法”学生能力提升体系与分层培养模式，契合建构主义学习理论与体验式学习理论。学生在“虚拟仿真–实操训练–系统实战–复盘反思–创新设计”的学习过程中，实现知识的主动建构与情境迁移，形成从“知”到“行”的学习闭环。
综上，本文提出的联合实验室建设模式，在实践上实现了产学研深度融合，在理论上拓展了产教融合与协同创新网络的研究边界，并将学习理论引入工程教育场景，形成“组织协同–制度创新–学习建构”的综合框架。未来，联合实验室应在国际合作与数字化转型背景下，持续探索开放共享与智能治理的新模式，为船舶工业高质量发展提供持续支撑。
基金项目
2024年湖北省高等学校实验室研究项目(HBSY2024-19)资助。
NOTES
*第一作者。
#通讯作者。