【行業新聞】青島理工大學“電微知故”團隊：以硬核感測技術筑牢重大裝備安全運行底座

導讀：航空發動機、風電齒輪箱、遠洋船舶動力系統等高端裝備，是支撐產業發展的“工業心臟”，其安全穩定運行直接關系國家戰略安全。而這些核心裝備的健康狀況，高度依賴滑油系統的潔凈程度。因此，設備運轉產生的微小磨損顆粒，正是反映故障早期變化的最直接信號。 但長期以來，國內主流監測手段受物理原理局限，檢測靈敏度大多在100微米以上，很難捕捉到設備磨損初期產生的細微顆粒，往往錯過最佳預警時機。

傳統監測技術往往只能在檢測到大尺寸磨損碎屑時才能發出預警，此時裝備內部損傷已進入不可逆階段。但一次非計劃停機就可能造成數百萬元乃至上千萬元的直接經濟損失。這一長期存在的“感知盲區”，極大制約了我國高端裝備預測性維護能力的提升。在此背景下，青島理工大學“電微知故”創新團隊在殷逸冰等老師的指導下，歷經多年持續攻關，成功研發出擁有完全自主知識產權的自供能無源式超微尺度磨損監測系統，為大國重器安全高效運維提供了切實可行的全新解決方案。

(團隊成員在合作企業進行實地考察)

團隊突破傳統感測路線的局限，創新性地提出了“物理感知-高清增強-AI決策”三位一體的技術架構。這一體系的最大特點是將靜電感應機理、級聯降噪算法與深度學習技術深度融合，實現了對磨損狀態的毫厘必察。

在感知硬件上，團隊首創螺旋狀探極結構。通過 COMSOL 多物理場仿真完成結構優化，這款傳感器可直接依靠磨粒運動產生的電荷實現自供能式監測，無需外接勵磁電源，一舉突破傳統傳感器百微米級的檢測極限，可穩定捕捉20 微米級的超微磨損顆粒。這種無源化設計不僅大幅提升監測靈敏度，更在航空發動機、煤礦井下等高危場景中實現了本質安全運行。

信號處理技術的突破，成為整套系統的核心支撐。針對工業現場復雜強噪聲干擾，團隊自主研發VMD?SR級聯降噪算法，將變分模態分解與稀疏表達有機結合，實現信噪比20dB的顯著提升，微弱脈沖信號清晰度提高12.6 倍，有效解決了磨損信號易被噪聲淹沒的行業難題。

尤為亮眼的是，團隊創新推出“一維轉二維” AI 智能識別框架 ，通過連續小波變換將一維電信號轉化為直觀的 “時頻光斑圖”，再結合 CNN?LSTM?Attention 深度學習網絡，讓系統實現 “看圖識病”的智能診斷。實驗數據表明，該系統對早期微小磨粒的識別準確率達96.7%，漏檢率低至1.5%。

(團隊研發的靜電傳感器實物)

目前，該技術體系已成功應用于國產某型現役五代主力戰機的列裝前終期試車試驗。實測數據顯示，系統在極端高溫、高流速工況下表現卓越，成功將故障預警窗口提前了 72 小時以上。這72小時的提前預警，為科研人員贏得了寶貴的檢修“黃金窗口期”，有效避免了多起非計劃停機;更是在某次實際應用案例中成功挽救潛在直接損失580萬元、次生損失1700 萬元。目前，團隊已與山東天工巖土工程設備有限公司等多家龍頭企業簽署技術協議或達成合作意向，開發出適用于不同工況的定制化解決方案。

團隊不僅在技術上追求極致，在商業模式上也極具前瞻性，提出了“硬件銷售+數據服務”的復利模式。通過建立設備健康“云檔案”，實現了從賣產品向賣服務的戰略轉型，極大地降低了企業接入預測性運維的門檻。

(團隊成員在一線車間調試信號采集處理模塊)

目前，團隊已制定清晰的發展路線圖。一方面，持續深耕底層物理機理研究，重點攻堅高流速下信號重疊分峰辨識與多通道關聯分析等關鍵技術;另一方面，加快推進多場景落地應用，計劃在未來三年內，將成熟技術逐步推廣至遠洋船舶、海上風電、智能農機等更多實際場景。

“我們的目標不僅是做一枚傳感器，更要以‘中國精度’守護國家重器的每一次心跳。”項目負責人楊俊毅表示，團隊將繼續堅持自主創新，推動國產高端裝備從“制造筑基”向“智造領航”深度轉型。

青島理工大學“電微知故”團隊的成功實踐，充分展示了青年學子在攻克“卡脖子”技術難題中的挺膺擔當。只有立足國家戰略，推動產學研深度融合，才能在納庫級電荷的微觀世界里，探索出守護大國重器的宏觀未來。正如團隊的口號所言：“以電感微，見微知故”，這群年輕人正用創新之火，照亮中國智慧運維的創新發展之路。

來源：搜狐網

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