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研究方向

在理论与技术方法上，研究电磁传感与传感网络机理、物理数学模型、微弱信号分离与识别、宏观与微观疲劳机理分析、多维电磁热特征并行分析。通过多维场流模型、盲源统计建模、空间-时频-统计多维张量特征分析模型、微成分分析、自适应稀疏信号重建、多维参数特征提取、深度学习（CNN, GAN, LSTM）等方法，提高系统信噪比和测量灵敏度。
在仪器设计上，开展电磁热脉冲涡流热成像、磁光克尔显微成像疲劳机理分析仪、多频段电磁热涡流检测仪, 管道智能内检测器，远场涡流等先进无损检测及传感器及传感网络的健康监测仪器，以及面向特殊应用的核工业复杂形状构件、航天工业关键零部件、高速铁路、智能电网, 新能源和油气管道在极端的环境条件下的可靠和安全可用性的各类缺陷检测与健康监测，构建失效机理及寿命预测模型,实现高于商用仪器的检测效果和性能集成。
电磁-热多物理成像智能检测
团队研制的脉冲涡流热成像（ECPT）系统，结合涡流与红外热成像技术的优点，可对材料不同深度的缺陷实现快速大范围检测。研究提出的ECPT空间时序多维缺陷特征提取算法，可使测量精度达到微米级，已成功应用于各种结构如风机叶片、复合材料、齿轮等自然缺陷的自动检测、识别和量化评估。在此基础上，拓展靶向电-磁-热-声-光检测技术的融合效应和新传感/阵列，包括近/远场涡流、漏磁、MBN、交变电磁、电磁超声等。在解决科学问题上，将充分利用电磁热声光物理融合机理，解决材料损伤从孕育、萌生、发展、断裂的全断面、全尺度和全寿命检测与评估
自适应控制-多物理感知成像系统
团队开发研制的电磁阵列-自适应扫描检测系统，结合多物理电磁传感/阵列技术的优点，可对材料近表面缺陷实现快速大范围检测。研究提出的自动控制-视觉检测系统已实时实现自动检测、识别和量化评估。在解决科学问题上，将充分利用柔性电磁声光传感与控制机理结合，解决全断面自动检测与评估
微观-宏观多物理融合疲劳应力评估机理研究
磁光克尔显微镜系统为半自动化和非接触式的无损检测系统，能实现磁畴的可视化观测测量，如应力（包括残余应力）、电磁激励等对磁畴的影响
智能检测算法研究
研究基于多物理场感知的传感-信息-监督/反馈自学习决策框架，建立多物理感知信号与特征训练数据库。创新嵌入物理感知学习，分别从物理端和数据端交叉映射。科学研究价值：实现多物理场传感AI优化，物理数据交叉融合AI，异构传感信号特征提取，融合，学习和反馈，缺陷精确识别，智能量化评估的端到端整合
检测拓展应用（一）
团队结合复合传感器技术，研究了人体行为、环境和语音特征, 研发了基于同步信息融合机器学习算法的社交信号智能分析系统及便携式社交辅助设备（Sociometer）。该技术实现了动作、语音、环境、体征信号区域识别及细节分类，自动提取和分类社交信号特征，推断人类在社会和人际交往中的感知作用和影响，为社会文化行为特性提供科学研究方法和工具，并在人际交往关系、心理疾病检测、和社会行为数据统计等方面提供客观依据。
检测拓展应用（二）
研发的配电网二次设备在线监测装置，结合了数据采集与处理技术，无线传感技术以及拓扑结构可视化技术，可以实现配电网无人值守下的故障报警以及巡线功能，有望应用于智能变电站和智能配电网；结合目前可再生能源大量接入电网的现状，根据可再生能源发电的特点，研发新能源能量管理系统，可减小新能源发电所引发的随机性间歇性和波动性对电网稳定性的影响。