伴随制造业新一轮的科技革命与产业变革,我国作为制造业大国正面临更深层次的产业结构调整与升级,能源动力装备的安全性至关重要。作为典型的复杂系统,能源动力装备系统存在缺乏先验知识、单因素无法全面反映其运行状态的问题,不仅涉及经济效益还关乎社会安全。能源动力装备系统与复杂网络有天然联系,复杂网络的社团检测能简化分析能源动力装备系统运行网络,进而对其服役质量状态进行综合评估。复杂网络的社团检测主要包括静态和动态社团检测,目前对于工业制造领域的加权重叠社团检测研究还很少。复杂网络在复杂机电系统的动力学特性研究方面已经有了一定进展,但大多是理论分析和初步应用,仍需要进一步研究。因此研究数据驱动的能源动力装备服役质量状态综合评估技术具有重要的理论及应用价值。本文在国家2017年重点研发计划指导下,提出了以复杂网络的社团检测技术进行综合评估能源动力装备系统服役质量状态的具体思想,并对涉及的相关关键技术进行了进一步研究。本文首先综述了课题的研究背景和实际价值,其次围绕如何实现能源动力装备系统这一复杂网络的社团检测相关关键技术,本文在以下几个方面进行了带有创新价值的研究:(1)针对当前静态社团检测算法的不稳定、存在分辨率限制和无法检测重叠结构问题,提出了加权网络的重叠社团检测方法。(2)针对当前动态社团检测方法对于社团变化较大、较频繁无法准确检测的问题,提出了一种面向动态网络的增量算法框架。(3)研究了能源动力装备系统运行网络的预处理、构建和社团检测技术,最后使用python语言编程实现了能源动力装备系统运行网络社团检测方法,建立了能源动力装备系统状态综合评估指标,并验证了本课题的研究成果的具体应用效果。图18幅,表10个,参考文献68篇