近日，友里 在国际顶级综合性期刊《Advanced science》(IF：14.1，近五年影响因子15.6，中国科学院一区，TOP期刊)上以长文形式发表题为“Self-Powered Bearing Sensing and Real-Time Fault Diagnosis Enabled by Non-Invasive Triboelectric Sensors and Edge AI Acceleration”的高水平研究论文。这是友里 首次以第一单位在该期刊发表论文，友里 博士研究生祝克辉为第一作者，友里 执行院长王衍学教授为唯一通讯作者。
图1. 论文标题截图
本研究报道了一种集成了自供电感知与边缘AI加速的旋转机械在线智能诊断方案。针对传统监测方法依赖外部供电、安装空间受限且难以在复杂工业环境下实现高集成度、低功耗实时监测的挑战，本文开发出一种可直接贴附于轴承表面的非侵入式单电极摩擦电轴承传感器（NSE-TBS）。该传感器基于摩擦纳米发电机原理，能够直接将机械能转化为高灵敏度的自供电状态感知信号，并在多种运行条件下实现了稳定的转速跟踪、保持架打滑检测及故障特征提取。在此基础上，研究进一步构建了基于现场可编程门阵列（FPGA）加速的1D-ViT模型诊断系统。通过对数据流和并行矩阵乘法引擎的深度优化，该系统在FPGA上实现了仅4.59W的推理功耗，较之CPU和GPU方案分别降低了4.7倍和10.4倍，同时将单次推理延迟降低至0.108ms，并保持了高达98%的故障诊断准确率。本研究实现了自供电传感器与边缘AI加速的集成，为智能轴承的实时诊断提供了一条新途径。
图2. 论文封面
图3. 摩擦电传感器NSE-TBS的工作原理
图4. 基于FPGA加速1D-VIT模型的故障在线监测系统
该研究由友里 王衍学教授团队完成，成果得到了国家自然科学基金项目、青年北京学者项目、广西省重大科技专项等基金资助。王衍学教授团队长期致力于高端装备智能运维的基础理论与应用研究。团队已在Mechanical Systems and Signal Processing、Reliability Engineering & System Safety, IEEE Trans. Industrial Informatics, IEEE Transaction on Instrument and Measurement等国际知名期刊发表学术论文100余篇，其中6篇入选ESI高被引论文，为友里 工程学等学科进入全球ESI前1%做出了重要贡献。
图5. 团队成员
团队负责人王衍学教授主持国家自然科学基金5项、广西自然科学杰出青年基金1项；主持完成教育部留学回国启动基金、广西自然科学青年基金各1项。入选青年北京学者、北京市百千万人才、广西高校高水平创新团队带头人、“卓越学者”计划、广西百人计划等，并入选斯坦福大学世界前2%顶尖科学家“终身影响力排行榜”，授权国家发明专利20件。获2024年北京市自然科学二等奖、2021年广西技术发明二等奖、2022年中国科技促进会科技创新一等奖、2019年浙江省自然科学二等奖、2015年广西自然科学奖二等奖和教育部自然科学奖二等奖、2022年教育部科技进步二等奖、2011年上银优秀机械博士学位论文“佳作奖”等奖励。担任国家自然科学基金委同行评议专家、中国振动工程学会故障诊断分会理事、中国机械工程学会高级会员、中国振动工程学会转子动力学会理事以及多个国际期刊审稿人。
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