产品介绍 | 先进传感及微纳制造
发布时间：
2026-03-24
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新闻资讯
编者按
在制造业数字化转型的时代交汇点上，工业设备运维正迎来一场从“被动响应”向“主动预测”跃迁的深刻变革。设备的健康状态，正逐渐从“能不能修”的应急判断，转变为“何时会坏”的科学预测——这背后，离不开感知技术的突破与算法体系的赋能。
北京大学南昌创新研究院先进传感及微纳制造项目组，由北京大学先进制造与机器人学院李启亮教授领衔，聚焦振动感知与智能运维的前沿方向，构建了一套覆盖“感知-分析-决策”全链条的工业智能运维解决方案。项目以自主可控的高性能传感器为起点，以“机理+AI”融合算法为核心驱动，面向油气管道、旋转机械、电梯等关键工业装备，提供全生命周期的智能监测与预测性维护服务，助力企业实现从“被动抢修”到“主动维护”的能力跨越。
一、项目定位
本项目面向工业智能运维领域，围绕“多模态振动感知-边缘智能分析-全生命周期预测维护”三大核心环节，构建新一代感知与决策系统，实现对油气管道、旋转设备、电梯等关键装备的实时、定量、智能化监测与预警。
针对传统运维模式中“故障发现滞后、维护成本高、非计划停机损失严重”等行业痛点，项目依托自主研发的核心传感器与智能算法，构建起从数据采集、边缘端智能处理到云端协同决策的闭环技术体系，为化工、风电、石油天然气等行业用户提供可落地、可复制的智能化运维解决方案，助力实现设备运行可感、风险可控、维护可预的数字化升级目标。
二、核心产品与技术能力
1、高性能智能振动传感器研发
项目组自主研发压电振动传感器与激光振动传感器，实现高精度、多场景振动信号采集，支撑复杂工业环境下的设备状态感知。
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支持多维度物理量采集，适配高温、高湿、强振动等严苛工业场景；
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兼容有线/无线数据传输方式，满足不同现场部署需求；
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核心器件自主可控，打破国外技术垄断，降低产业化成本。
2、软硬件一体化智能平台
构建“多类传感器-物联采集-预测性维护系统”全链条方案，实现从数据采集到智能决策的闭环管理。
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物联采集层：支持海量设备数据实时接入，保障数据传输的稳定性与安全性；
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边缘分析层：搭载轻量化智能算法，实现设备异常的就地识别与预警；
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云端决策层：集成故障诊断规则库与AI分析模型，提供设备健康评估、寿命预测及维护策略建议；
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可视化交互：配备设备监控大屏与移动端界面，方便运维人员实时掌握设备状态。
3、多场景安全监测应用
覆盖三大核心工业场景，为不同领域用户提供定制化解决方案：
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油气管道安全监测：实现管道振动、泄漏等异常的实时感知与预警，保障能源输送安全；
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旋转设备安全监测：针对风机、燃机、电机等设备，提供关键部件故障诊断与寿命预测，减少非计划停机；
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电梯安全监测：实时监测电梯运行振动与异响，提前预警故障，提升乘梯安全与运维效率。
三、算法与数据优势
项目组通过多行业项目实践，积累了大量设备运行数据与故障样本，沉淀出“机理+AI”融合的故障诊断算法体系。
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构建故障诊断规则库，将行业专家经验与设备物理机理转化为可执行的诊断逻辑；
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结合机器学习与深度学习算法，实现设备故障的早期识别、精准定位与趋势预测；
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在风电、煤化工、石油勘探等领域形成低成本、可复制的产品化方案，故障预警准确率与提前量达到行业领先水平。
四、产业价值与应用前景
1、企业价值
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降本增效：减少非计划停机时间，降低维护成本与备件库存，延长设备使用寿命。
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安全提升：提前识别设备隐患，规避安全事故，提升生产本质安全水平。
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数据赋能：将设备运行数据转化为可决策的业务价值，助力企业数字化转型。
2、行业意义
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推动先进制造领域从“设备智能化”向“运维智能化”升级，为预测性维护行业树立技术标杆。
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助力《中国制造2025》“信息化与工业化深度融合”目标落地，提升我国工业智能创新的核心竞争力。
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适配“双碳”目标下的绿色制造需求，通过优化设备运行效率实现节能减排。
五、合作与展望
先进传感及微纳制造项目组致力于推动智能运维技术的深度产业化应用，将联合工业企业、设备制造商、运维服务商等多方生态伙伴，构建协同创新的产业联合体，加速核心技术从实验室走向广阔工业现场。未来，项目组将以传感器前沿设计与智能算法能力为核心驱动力，持续提升系统的感知精度与决策智能水平，不断拓展在多元工业场景下的应用深度与广度，着力打造具有全球竞争力的智能运维整体解决方案，为我国制造业高质量发展筑牢技术根基，贡献关键力量。
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江西省南昌市高新区艾溪湖北路269号高层次人才产业园10栋
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