【行业新闻】青岛理工大学“电微知故”团队：以硬核感测技术筑牢重大装备安全运行底座

导读：航空发动机、风电齿轮箱、远洋船舶动力系统等高端装备，是支撑产业发展的“工业心脏”，其安全稳定运行直接关系国家战略安全。而这些核心装备的健康状况，高度依赖滑油系统的洁净程度。因此，设备运转产生的微小磨损颗粒，正是反映故障早期变化的最直接信号。 但长期以来，国内主流监测手段受物理原理局限，检测灵敏度大多在100微米以上，很难捕捉到设备磨损初期产生的细微颗粒，往往错过最佳预警时机。

传统监测技术往往只能在检测到大尺寸磨损碎屑时才能发出预警，此时装备内部损伤已进入不可逆阶段。但一次非计划停机就可能造成数百万元乃至上千万元的直接经济损失。这一长期存在的“感知盲区”，极大制约了我国高端装备预测性维护能力的提升。在此背景下，青岛理工大学“电微知故”创新团队在殷逸冰等老师的指导下，历经多年持续攻关，成功研发出拥有完全自主知识产权的自供能无源式超微尺度磨损监测系统，为大国重器安全高效运维提供了切实可行的全新解决方案。

(团队成员在合作企业进行实地考察)

团队突破传统感测路线的局限，创新性地提出了“物理感知-高清增强-AI决策”三位一体的技术架构。这一体系的最大特点是将静电感应机理、级联降噪算法与深度学习技术深度融合，实现了对磨损状态的毫厘必察。

在感知硬件上，团队首创螺旋状探极结构。通过 COMSOL 多物理场仿真完成结构优化，这款传感器可直接依靠磨粒运动产生的电荷实现自供能式监测，无需外接励磁电源，一举突破传统传感器百微米级的检测极限，可稳定捕捉20 微米级的超微磨损颗粒。这种无源化设计不仅大幅提升监测灵敏度，更在航空发动机、煤矿井下等高危场景中实现了本质安全运行。

信号处理技术的突破，成为整套系统的核心支撑。针对工业现场复杂强噪声干扰，团队自主研发VMD‑SR级联降噪算法，将变分模态分解与稀疏表达有机结合，实现信噪比20dB的显著提升，微弱脉冲信号清晰度提高12.6 倍，有效解决了磨损信号易被噪声淹没的行业难题。

尤为亮眼的是，团队创新推出“一维转二维” AI 智能识别框架 ，通过连续小波变换将一维电信号转化为直观的 “时频光斑图”，再结合 CNN‑LSTM‑Attention 深度学习网络，让系统实现 “看图识病”的智能诊断。实验数据表明，该系统对早期微小磨粒的识别准确率达96.7%，漏检率低至1.5%。

(团队研发的静电传感器实物)

目前，该技术体系已成功应用于国产某型现役五代主力战机的列装前终期试车试验。实测数据显示，系统在极端高温、高流速工况下表现卓越，成功将故障预警窗口提前了 72 小时以上。这72小时的提前预警，为科研人员赢得了宝贵的检修“黄金窗口期”，有效避免了多起非计划停机;更是在某次实际应用案例中成功挽救潜在直接损失580万元、次生损失1700 万元。目前，团队已与山东天工岩土工程设备有限公司等多家龙头企业签署技术协议或达成合作意向，开发出适用于不同工况的定制化解决方案。

团队不仅在技术上追求极致，在商业模式上也极具前瞻性，提出了“硬件销售+数据服务”的复利模式。通过建立设备健康“云档案”，实现了从卖产品向卖服务的战略转型，极大地降低了企业接入预测性运维的门槛。

(团队成员在一线车间调试信号采集处理模块)

目前，团队已制定清晰的发展路线图。一方面，持续深耕底层物理机理研究，重点攻坚高流速下信号重叠分峰辨识与多通道关联分析等关键技术;另一方面，加快推进多场景落地应用，计划在未来三年内，将成熟技术逐步推广至远洋船舶、海上风电、智能农机等更多实际场景。

“我们的目标不仅是做一枚传感器，更要以‘中国精度’守护国家重器的每一次心跳。”项目负责人杨俊毅表示，团队将继续坚持自主创新，推动国产高端装备从“制造筑基”向“智造领航”深度转型。

青岛理工大学“电微知故”团队的成功实践，充分展示了青年学子在攻克“卡脖子”技术难题中的挺膺担当。只有立足国家战略，推动产学研深度融合，才能在纳库级电荷的微观世界里，探索出守护大国重器的宏观未来。正如团队的口号所言：“以电感微，见微知故”，这群年轻人正用创新之火，照亮中国智慧运维的创新发展之路。

来源：搜狐网

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