检测方向主要利用振动、油液、非线性超声等检测手段，研究包括机械系统动力学建模、机械信号处理与分析、多信息融合智能故障诊断等，应用对象包括工程机械、风电机组、导弹发射车、盾构机等，项目依托于国家863计划“工程机械回收产品逆向物流技术集成与应用研究”、山东省科技发展计划项目“随机风载作用下风力发电机行星齿轮传动系统损伤建模及早期故障特征提取技术研究”、“盾构机主驱动轴承的故障检测与寿命评估技术研究”等。

主要研究内容如下：建立考虑损伤激励的动力学模型，研究传动系统非线性动力学特性、性能退化规律和典型损伤机理，揭示基于振动信号的典型损伤特征识别与表征机制，明晰故障机理，实现故障有效归因；针对传动系统中齿轮箱故障多发，故障模式复杂，单纯依靠振动监测手段难以全面检出故障的困境，研发了基于固态成像技术的可视化磨粒传感器及基于图像数字化处理的磨粒识别技术，建立磨损磨粒自动识别系统，有效提取齿轮箱磨损故障特征；研究基于多信息融合的智能故障识别算法与数据挖掘方法，开发集成振动-油液的高效损伤检测技术，研发了基于多信息融合的无损检测系统，揭示多维监测参数特征与健康状态的映射关系，提高关键部件质量状态检测准确率。